对我们项目中的关键技术实现进行总结： 一、3DMax关键技术实现 1、一下的关于3DMax中对于人物的设计和操作均需要在对3DMax基础知识熟练掌握的情况下进行的。 2、 骨骼架设：首先对导入到3DMax中的人物模型进行架设骨骼，首先，先加载一个人，锁定住，别让他乱动。用biped工具建立一个基本骨 ...
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2017-05-22 15:12:42
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项目技术借鉴报告： 一、服务器端（Server） 1、分词 分词使用的是庖丁分词。使用盘古分词词库和词素作为辅助。其中包括下载Jar包并且使用。 2、人工神经网络 以网上已有的初级网络为蓝图，结合机器学习的书籍对其隐藏层到输出层的权值修正算法进行改进。 3、情感词汇 使用台湾大学的(中文情感极性词典 ...
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2017-05-22 15:08:34
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使用Lucene 3.0.0的结构遍历TokenStream的内容. 以前版本的Lucene是用TokenStream.next()来遍历TokenStream的内容, 目前的版本稍微修改了一下, 使用下面的的一段程序可以遍历TokenStream的内容 private static void di ...
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2017-05-22 13:31:45
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关于情感词典的学习总结： 情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶，内在评价的一种倾向。它由两个方面来衡量：一个情感倾向方向，一个是情感倾向度。情感倾向方向也称为情感极性。在微博中，可以理解为用户对某客体表达自身观点所持的态度是支持、反对、中立，即通常所指的正面情感、负面情感、中性情感。例如 ...
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2017-05-22 13:28:44
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神经网络的计算过程 神经网络结构如下图所示，最左边的是输入层，最右边的是输出层，中间是多个隐含层，隐含层和输出层的每个神经节点，都是由上一层节点乘以其权重累加得到，标上“+1”的圆圈为截距项b，对输入层外每个节点：Y=w0*x0+w1*x1+…+wn*xn+b，由此我们可以知道神经网络相当于一个多层 ...
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2017-05-22 12:02:18
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关于本项目中使用到的庖丁分词的总结： Paoding 详细介绍 庖丁中文分词库是一个使用Java开发的，可结合到Lucene应用中的，为互联网、企业内部网使用的中文搜索引擎分词组件。Paoding填补了国内中文分词方面开源组件的空白，致力于此并希翼成为互联网网站首选的中文分词开源组件。 Paodin ...
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2017-05-22 11:59:31
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在本项目中使用到的“语音转文本”的技术总结： 语音转文本部分是调用的科大讯飞的在线语音，它的激发方式是按键，通过按钮触发开启安卓设备的录音，此部分需要在源码中写入关于安卓权限的要求，来调用安卓的录音权限，当按钮被激发，则开始进入语音录制阶段，将麦克风所录下的语音实时的传给云端的科大讯飞服务器。、 从 ...
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2017-05-22 11:03:52
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在本项目中使用到的“文本转语音”的技术总结： 文本转语音，使用的是科大讯飞的接口，因为此作品之中语音包不是重点，所以语音包的转换我们统一调用的科大讯飞的语音包接口，依旧是在线的文字转语音，客户端将来自智能自然语音识别的服务器的text文本以文字的形式发送给科大讯飞的云端服务器，科大讯飞的云端服务器完 ...
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2017-05-22 11:02:37
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项目技术总结： VoiceToText的具体使用方法： 语音转文本部分是调用的科大讯飞的在线语音，它的激发方式是按键，通过按钮触发开启安卓设备的录音，此部分需要在源码中写入关于安卓权限的要求，来调用安卓的录音权限，当按钮被激发，则开始进入语音录制阶段，将麦克风所录下的语音实时的传给云端的科大讯飞服务 ...
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2017-05-22 11:01:26
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进度： 1.对数据库进行了部分修改 2.数据库反向生成Django的Models 3.利用原先的获取题目的爬虫，向数据库导入了HDU1001-1099 4.前端成员基本了解了Django的架构，准备下一步的开发 5.再次制订了项目的流程图（概括性的），如下： 第一阶段1.数据库设计2.Python爬 ...
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2017-05-19 21:07:24
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