PDF划词翻译一个简单的PDF划词翻译软件。Github仓库地址：https://github.com/WCX1024979076/simple_pdf_translatorGithub下载地址：https://github.com/WCX1024979076/simple_pdf_translator/releases/tag/v0.1.0Gitee仓库地址：https://gitee.com/WCX1024979076/pdf-viewer/Gitee下载地址：https://gitee.com/WCX1024979076/pdf-viewer/releases/tag/v0.1.0关于这
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一、有效的字母异位词242.有效的字母异位词1.方法概述因为本题中字符串只包含小写字母，就可以定义一个数组来记录字符串中字符出现的次数。遍历第一个字符串，用charAt拿到对应的小写字母然后减去'a'对应的ASCII值，得到一个相对数下标即可，然后对应下标的数组值++。同理另一个字符串采用--。最后遍历数组中是否存在不为0的元素，存在则说明两字符串中的字母出现的频率一定是不相同的。2.具体实现Java实现点击查看代码classSolution{publicbooleanisAnagram(Strings,Stringt){int[]arr=newint[26];for(inti=0;i3.要点
一、有效的字母异位词242.有效的字母异位词1.方法概述因为本题中字符串只包含小写字母，就可以定义一个数组来记录字符串中字符出现的次数。遍历第一个字符串，用charAt拿到对应的小写字母然后减去'a'对应的ASCII值，得到一个相对数下标即可，然后对应下标的数组值++。同理另一个字符串采用--。最后遍历数组中是否存在不为0的元素，存在则说明两字符串中的字母出现的频率一定是不相同的。2.具体实现Java实现点击查看代码classSolution{publicbooleanisAnagram(Strings,Stringt){int[]arr=newint[26];for(inti=0;i3.要点
一、QPython安装配置1.1.QPython介绍QPython是一个可以在安卓设备运行python的脚本引擎。版本有QPython3L和QPython3C，3L为官方版本，可以在应用市场搜索下载。3C版本为＂乘着船＂大佬的修改版本。由于3L版本有许多权限限制及很多包不能安装，文章中使用3C版本完成。1.2.下载地址百度搜索"QPython3C开源版"，进入gitee，找到链接即可下载，如下图:百度网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1zT1NGtYTe55m6bSRWlePRg提取码：zxcv帮助文档：https://www.bilibili.com/read/cv1
一、QPython安装配置1.1.QPython介绍QPython是一个可以在安卓设备运行python的脚本引擎。版本有QPython3L和QPython3C，3L为官方版本，可以在应用市场搜索下载。3C版本为＂乘着船＂大佬的修改版本。由于3L版本有许多权限限制及很多包不能安装，文章中使用3C版本完成。1.2.下载地址百度搜索"QPython3C开源版"，进入gitee，找到链接即可下载，如下图:百度网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1zT1NGtYTe55m6bSRWlePRg提取码：zxcv帮助文档：https://www.bilibili.com/read/cv1
作者：京东零售彭馨1.背景我们知道Bert预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于Word2Vec、Glove等并没有明显的提升。有学者研究发现，这是因为Bert词向量存在各向异性（不同方向表现出的特征不一致），高频词分布在狭小的区域，靠近原点，低频词训练不充分，分布相对稀疏，远离原点，词向量整体的空间分布呈现锥形，如下图，导致计算的相似度存在问题。2.问题分析为什么Bert词向量会呈现圆锥形的空间分布且高频词更靠近原点？查了一些论文发现，除了这篇ICLR2019的论文《RepresentationDegenerationProblemi
作者：京东零售彭馨1.背景我们知道Bert预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于Word2Vec、Glove等并没有明显的提升。有学者研究发现，这是因为Bert词向量存在各向异性（不同方向表现出的特征不一致），高频词分布在狭小的区域，靠近原点，低频词训练不充分，分布相对稀疏，远离原点，词向量整体的空间分布呈现锥形，如下图，导致计算的相似度存在问题。2.问题分析为什么Bert词向量会呈现圆锥形的空间分布且高频词更靠近原点？查了一些论文发现，除了这篇ICLR2019的论文《RepresentationDegenerationProblemi
互用性使区块链网络和协议能够互通，从而让日常用户更便于使用区块链技术。每一年，我们都会看到新的区块链网络被开发出来，以解决特定行业中的特定问题——每个区块链都根据其用途具有专门的功能。例如，像Polygon这样的第2层扩展解决方案拥有超低的交易费用和快速的结算时间。区块链网络数量的不断增加，其实也是因为组织认识到不存在一个完美的解决方案，能够一次性满足与区块链技术相关的所有需求。因此，随着越来越多的组织意识到这种正在崛起的技术及其功能，这些独特的区块链互联变得越来越必要。什么是互用性？区块链的互用性是指使多条区块链之间能够沟通、共享数字资产和数据并更有效地协同工作的多种方法。这使得一个区块链
互用性使区块链网络和协议能够互通，从而让日常用户更便于使用区块链技术。每一年，我们都会看到新的区块链网络被开发出来，以解决特定行业中的特定问题——每个区块链都根据其用途具有专门的功能。例如，像Polygon这样的第2层扩展解决方案拥有超低的交易费用和快速的结算时间。区块链网络数量的不断增加，其实也是因为组织认识到不存在一个完美的解决方案，能够一次性满足与区块链技术相关的所有需求。因此，随着越来越多的组织意识到这种正在崛起的技术及其功能，这些独特的区块链互联变得越来越必要。什么是互用性？区块链的互用性是指使多条区块链之间能够沟通、共享数字资产和数据并更有效地协同工作的多种方法。这使得一个区块链
