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毕业生就业数据的报送、审批、统计和公示是学校和各级教育行政主管部门工作的重要组成部分。为了优化流程、缩短统计周期、提高统计效率和精准度,文章以某省中职毕业生就业统计系统为例,分析并实现了基于Struts、Spring、Hibernate框架构建的中职毕业生就业网上直报与统计Web应用平台,以满足当前实际的需要。 相似文献
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传统的基于机器翻译的跨语言情感分类方法,由于受机器翻译性能影响,导致越南语等低资源语言的情感分类准确率较低。针对源语言和目标语言标记资源不平衡的问题,提出一种基于情感语义对抗的跨语言情感分类模型。首先,将句子和句子中情感词进行拼接,用卷积神经网络对拼接后的句子分别进行特征抽取,分别获得单语语义空间下的情感语义表征;其次,通过对抗网络,在双语情感语义空间将带标签数据与无标签数据的情感语义表征进行对齐;最后,将句子与情感词最显著的表征进行拼接,得到情感分类结果。基于汉英公共数据集和自主构建的汉越数据集的实验结果表明,所提模型相比跨语言情感分类主流模型,实现了双语情感语义对齐,可以有效提升越南语情感分类的准确率,且在差异性不同的语言对上也具有明显优势。 相似文献
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分析了squid缓冲代理体系及其基本思想.并以Linux环境下结合Netfilter/iptables实现透明代理为例.给出完整的配置方案。最后.对squid性能优化进行了讨论。 相似文献
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以200 MW四角切圆煤粉锅炉为研究对象,采用CFD软件结合改进的辐射特性模型以及化学反应机理,对煤粉空气燃烧工况及不同氧气体积分数下的富氧燃烧工况进行了数值模拟,通过研究炉内的燃烧及传热特性,对富氧燃烧工况进行了配风优化设计。结果表明:在富氧燃烧干循环工况下炉内出现高体积分数的CO;干、湿循环工况的入炉氧气体积分数分别为28.5%和27.1%时,炉膛的总辐射传热量与空气燃烧工况几乎相同;提高下二次风的动量能有效减小冷灰斗区域的CO体积分数,采用偏转二次风技术能有效减弱壁面附近的还原性气氛。 相似文献
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Linux主机防范DDoS攻击的措施 总被引:1,自引:0,他引:1
分布式拒绝服务(DDoS)是一种目前常见的网络攻击手段。该文简要介绍了DDoS攻击原理,并演示了利用Netfilter/iptables防火墙软件的状态检测机制实施有效的防御DDoS攻击策略,最后给出相应的实现脚本。 相似文献
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涉案舆情新闻文本摘要任务是从涉及特定案件的舆情新闻文本中,获取重要信息作为其简短摘要,因此对于相关人员快速掌控舆情态势具有重要作用。涉案舆情新闻文本摘要相比开放域文本摘要任务,通常涉及特定的案件要素,这些要素对摘要生成过程有重要的指导作用。因此,该文结合深度学习框架,提出了一种融入案件要素的涉案舆情新闻文本摘要方法。首先构建涉案舆情新闻摘要数据集并定义相关案件要素,然后通过注意力机制将案件要素信息融入新闻文本的词、句子双层编码过程中,生成带有案件要素信息的新闻文本表征,最后利用多特征分类层对句子进行分类。为了验证算法有效性,在构造的涉案舆情新闻摘要数据集上进行实验。实验结果表明,该方法相比基准模型取得了更好的效果,具有有效性和先进性。 相似文献
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针对现有命名实体识别方法主要考虑单个句子内的上下文信息,很少考虑文档级上下文影响的问题,文中提出基于机器阅读理解的中文命名实体识别方法,利用阅读理解思想,充分挖掘文档级的上下文特征,支撑实体识别.首先,针对每类实体,将实体识别任务转化为问答任务,构建问题、文本及实体答案三元组.然后,将三元组信息通过双向Transformer编码器进行预训练,再通过卷积神经网络捕捉文档级文本上下文信息.最后通过二进制分类器实现实体答案预测.在MSRA、人民日报公开数据集和自建数据集上的命名实体识别对比实验表明,文中方法性能较优,阅读理解思想对实体识别具有较好的作用. 相似文献
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针对大规模传感器网络(Large-scale sensor networks)的目标跟踪问题, 本文在贝叶斯(Bayes)框架下, 提出了一种全新的基于传感器选择的多传感器目标跟踪算法.算法的具体思路为:首先基于Bayes框架, 根据不同的管理目标, 推导出传感器选择的目标函数; 然后根据目标函数, 计算出相应的传感器选择方案; 最后将选择的传感器进行数据融合, 求得传感器网络的目标跟踪结果.相比传统的基于量测野值点剔除思想的目标跟踪算法以及基于系统偏差估计的传感器配准算法, 本文提出的基于传感器选择的多传感器目标跟踪算法不仅目标跟踪精度更高, 且跟踪性能更稳定.同时本文提出的传感器选择算法还可以适用于杂波数目较少的目标跟踪场景.仿真结果说明了本文所提算法的有效性. 相似文献
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在神经机器翻译中,因词表受限导致的集外词问题很大程度上影响了翻译系统的准确性。对于训练语料较少的资源稀缺型语言的神经机器翻译,这种问题表现得更为严重。近几年,受到外部知识融入的启发,该文在RNNSearch模型基础上,提出了一种融入分类词典的汉越混合网络神经机器翻译集外词处理方法。对于给定的源语言句子,扫描分类词典以确定候选短语句对并标签标记,解码端利用词级组件和短语组件的混合解码网络,很好地生成单词集外词和短语集外词的翻译,从而改善汉越神经机器翻译的性能。在汉越、英越和蒙汉翻译实验上表明,该方法显著提高了准确率,对于资源稀缺型语言的神经机器翻译性能有一定的提升。 相似文献