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  • 简介:笔者玩所有的网络游戏都喜欢用法师,因为喜欢那种绚丽而强大的魔法攻击而让旁边的玩家赞叹不已,但我不是在说法师怎么怎么好,我们要知道在所有网络游戏中没有最强的职业的,每个职业的存在都有着他的必要性,这次玩RO也不例外也选了一个法师,不,应该是N个了,因为我

  • 标签: 加点面面观 法师加点
  • 简介:在谈某些具体问题之前,需要把嵌入式的开发工作简单地做一个划分,从硬件到软件层面大概有四个方向:硬件开发、驱动开发、系统开发和应用开发。这四个部分相互有所重叠,但相对来说界限比较清晰。例如,做硬件开发的需要进行器件选型、电路/电路板的设计等,同时需要调试硬件,在调试硬件时需要自行或与驱动开发人员合作,编写一些简单的调试代码;同样,驱动开发人员也要了解底层硬件的知识和设计原理,才能更好地编写驱动代码。

  • 标签: 嵌入式 硬件开发 驱动开发 路面 设计原理 电路板
  • 简介:2007年7月9日和7月22日,对今年的处理器市场产生了影响的深远。在这两天当中,AMD和Intel两大厂商先后对旗下的全线产品进行了大面积降价。由于降价正值占据全年销量30%的暑期,因此影响力被无限放大。不仅仅是影响到DIY市场的行情变化,且潜移默化中影响了整机市场的价格体系。那么,我们该如何面对CPU降价后的整机市场呢?不妨跟着笔者共同来做一番前瞻预测吧。

  • 标签: DIY市场 降价 整机 预测 Intel 价格体系
  • 简介:传统的生物医学命名实体识别方法需要大量的标注数据样本,但是在实际应用中标注样本代价高昂。为降低生物医学命名实体识别对标注样本的需求,本文提出通过使用PU学习中的两步法方法,将生物医学命名实体识别问题转化为PU场景下的命名实体识别问题。在第一步中分别使用1-DNF、Spy、NB和Rocchio算法在未标注数据中抽取强负例,然后在已有的正例数据和强负例数据的基础上构建隐马尔可夫模型,最后对待分类数据进行命名实体识别。在GENIA语料库上的实验结果显示,在标注数据较少的情况下,通过使用PU学习方法的两步法构建分类模型,其性能显著优于直接使用标注数据构建的分类模型,同时降低了人工标注数据的成本。

  • 标签: 正例未标注学习 隐马尔科夫模型 命名实体识别 文本挖掘