多模态特征提取：目前尤其是90后，在对话当中经常使用表情图、动态图等方式来表达情感，而将这些非语言信息的语义提取并翻译出来，就是多模态提取的任务了。比如今年KDD Cup的一道赛题就是“多模态商品推荐”, 其中多模态商品推荐指的是关联融合视频、图片、文本等多模态用户数据，并结合用户的购买习惯、浏览序 ...
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2020-07-26 00:19:13
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单链表介绍 单链表（带头结点）逻辑结构示意图如下： 链表是有序的列表，但是它在内存中是存储如下所示（真实存储结构）： （1）链表是以节点的方式来存储 （2）每个节点包含data域，next域：指向下一个节点。 （3）如图：发现链表的各个节点不一定是连续存储。 （4）链表分带头节点的链表和没有头节点的 ...
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2020-07-22 20:09:13
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抓取一波知乎表情图呀，表情来源于知乎某个提问，地址为 https://www.zhihu.com/question/311745535. import requests import re import os class CrawlImg: def __init__(self): self.ques ...
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2020-07-19 00:37:54
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AI零基础潮流插画我们平时拍的照片都是比较写实的，将写实的五官和比例改造成软萌的Q版，再搭配一些好看的发型和表情，就能画出简单又可爱的人物了！写实变Q版有以下几个方法：1、脸部轮廓更加宽扁一些2、鼻子用竖线，嘴巴用弧线表示3、耳朵是由半圆形和短弧线组成4、眼睛变大变长，高光变得更明显很明显能够看出Q版人物，头部会变大，五官更加紧凑，五官区域约占头部的1/2；其中眼睛又占了五官区域的1/2Q版卡通人
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2020-07-16 10:20:14
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Python不仅强大，也有很多趣味的功能，可以输出emoji表情来玩一玩啦~~~ 一、安装emoji cmd里直接输入：pip3 install emoji 二、实现emoji输出 import emoji test = emoji.emojize('我想对你说 :smiling_imp:', us ...
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2020-07-16 00:09:29
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未来是什么？有人说是人工智能，是机器人科技。对，这些都是。日本的机器人Pepper，它可以识别人类的面部表情，应该是当前最聪明的机器人之一。福布斯经常会发布一些短小的给商业领袖看的文章，但大家可能不知道，有部分文章是由电脑来写作的。在ACCA2016年度峰会上，ACCA总部的全球洞察研究主管Faye ...
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2020-07-07 16:04:30
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回想一下2016年到现在兴起的一些模式，比如直播、P2P、共享经济、在线抓娃娃等，再到时间更近一些的吃鸡大战、在线答题、短视频等，有没有发现什么规律… 通过自己的思考，结合网上的一些文章，得出来的感受主要有以下两点： 时间窗口期在变得越来越短，从早期以年、半年为单位的窗口期，变成了现在以月计，甚至是 ...
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2020-07-06 10:52:52
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哈希表又叫散列表，这里用数组和链表实现 package com.atguigu.datastructures.hashtable import scala.util.control.Breaks._ object HashTableDemo { def main(args: Array[String ...
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2020-07-05 23:13:41
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微表情识别 一、数据集说明 使用的数据集是FER2013 kaggle FER2013 https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/dat ...
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2020-07-05 22:55:37
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<script type="text/javascript"> var json = '[{"title":"微笑","src":14},{"title":"撇嘴","src":2},{"title":"色","src":3},{"title":"发呆","src":4},{"title":&quo ...
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2020-07-04 13:47:37
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