目前关系抽取方法中，传统深度学习方法存在长距离依赖问题，并且未考虑模型输入与输出的相关性。针对以上问题，提出了一种将LSTM（long short-term memory）模型与注意力机制相结合的关系抽取方法。将文本信息向量化，提取文本局部特征，再将文本局部特征导入双向LSTM模型中，通过注意力机制对LSTM模型的输入与输出之间的相关性进行重要度计算，根据重要度获取文本整体特征；最后将局部特征和整体特征进行特征融合，通过分类器输出分类结果。在SemEval-2010 task 8语料库上的实验结果表明，该方法的准确率和稳定性较传统深度学习方法有进一步提高，为自动问答、信息检索以及本体学习等领域提供了方法支持。

公司年会专用微信墙php源码.本人亲测可以用，有抽奖，签到，缘分对对碰，投票等功能，后台操作方便，网上有许多都是骗积分，下载下来不能用安装报一大推错，我也找了许多，此源码绝对可靠。内附安装说明级环境配置

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简易抽奖页面 C# 和asp.net

网上很多例子，但是不知是原作者故意为之还是无意忘记，代码运行都是有问题，于是自己参考了付义方技术博客，将代码修复，至少可以用了，详细见附件源码

K-means算法处理海量数据时，易产生系统内存溢出的现象。利用MapReduce框架改进K-means虽然解决了这个问题，但也存在着聚类效果不稳定以及准确率不高等问题，提出一种改进算法，利用MapReduce框架实现K-means时，采用多次随机抽样，通过计算密度、距离与平方误差等方法，最终选取较优的初始聚类中心，并在迭代中采用新的中心点计算方法。实验结果证明，改进后的算法具有较好的稳定性、准确性和加速比。

VOC2007抽烟检测数据集.zip，百度网盘

端抽屉式搜索框代码

抽取工具(ODI从SQL_Server数据库_抽数到-Oracle数据库)

使用winhttp组件抽取网页信息，里面还有手动获取网页信息，并且显示在form表单里