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背景搭建一个本地知识库有许多好处。首先，它可以帮助我们集中存储和管理信息，使得查找和访问知识变得更加高效。其次，本地知识库可以提高工作效率，因为我们不必每次都依赖于互联网搜索。此外，它还有助于保护隐私，因为我们可以在本地存储敏感信息而不必上传到外部服务器。‍项目

**【淘汰9成NLP面试者的高频面题】BPE分词器是如何训练的？**︎重要性：★★此题主要是考察面试者对分词的理解，一个好的分词器不仅能够降低词表的大小，减少OOV的出现，而且还能引入额外的先验知识，降低模型的学习难度。这是我常用的一个面试题。看似简单的基础题，但在面试中能准确回答

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LaTeX教材排版-04：Geometry.tex文件说明Latex教材这个文件用于设置版面，里面有一些很别扭的设置，目的是为了模拟出word的排版效果。在word中，预期的效果是：16开的纸，纸张宽为18.4cm，高为26cm；页面上、下、左、右边距分别为28mm、15mm、20mm、20mm，页眉顶端到页面顶端18mm，页脚底端到页面

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请你设计一个数据结构，支持添加新单词和查找字符串是否与任何先前添加的字符串匹配。实现词典类 WordDictionary ：WordDictionary() 初始化词典对象voidaddWord(word) 将 word 添加到数据结构中，之后可以对它进行匹配boolsearch(word) 如果数据结构中存在字符串与

目录前言1、word(词粒度)2、char(字符粒度)3、subword(子词粒度)WordPieceByte-PairEncoding(BPE)Byte-levelBPE(BBPE)总结前言Tokenization（分词）在自然语言处理(NLP)的任务中是最基本的一步，将文本处理成一串tokens用于后续的处理，把文本处理成token有一系列的

  本文介绍基于VBA语言，对大量含有图片、文本框与表格的Word文档加以批量自动合并，并在每一次合并时添加分页符的方法。  在我们之前的文章中，介绍过基于Python语言的python-docx（docx）模块与docxcompose模块，对大量Word文档加以合并的方法；但是，基于这种方法，我们无法对具有非明确大

题目链接解题思路一道回溯的题目。我现在在[i,j]，然后处理到单词的index位置，index之前的都已经解决了，现在要往哪走？很明显如果[i+1,j]的位置等于index的单词，我可以去「试试」能不能走通。所以其实很简单，每当来到[i,j]，单词index，我就看上下左右四个位置，如果和index的位置

博客园潜水多年，账号都搞忘记好几个，一直没有写什么东西，但是这次真忍不了了，被sqlsugar出现的奇葩问题和作者的奇葩处理方式给气到了。起因是在使用Sqlsugar过程中，偶然发现了一个问题，确认这个问题真实存在后，我就去提了issue：模糊查询遭遇特殊符号时的问题·Issue#1303·DotNetN

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        在工作中，我们可能会遇到需要从多个Word文档中批量提取图片的需求。如果手动操作，效率低且容易出错。因此，利用Python自动化批量提取图片是一个不错的选择。本篇文章将详细介绍如何使用Python来实现从.doc和.docx格式的Word文档中批量提取图片并保存

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固定资产管理系统旨在实现全方位、数字化的资产管理。首先，我们希望通过这一系统，对全公司的日常办公用品、标准物质及常用物品等固定资产进行精细化的申购、入库和领用管理。从资产采购到报废维修，每一个环节都应被纳入数字化流程，以减少人工操作的繁琐，提升管理效率。其次，系统应

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在日常工作中，大部分人都会使用MicrosoftOfficeWord、WPS或macOSPages等文字处理程序进行Word文档处理。除了使用上述的文字处理程序之外，对于Word文档来说，还有其他的处理方式么？答案是有的。接下来阿宝哥将介绍在前端如何玩转Word文档，阅读本文之后，你将了解以下内容：M

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上一篇：《研发LLM模型，如何用数值表示人类自然语言？》序言：人工智能数据工程师在采集数据时往往会使用不同的工具，因此最终得到的原始数据结构各不相同。市场上已知的数据采集和分析工具所输出的文件格式大致有几种。前面我们介绍了如何从谷歌的TFDS中提取支持的格式数据，今天将为大家

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