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深度学习与遥感论文推荐 期刊论文推荐 1. Yuan, Q., Shen, H., Li, T., Li, Z., Li, S., Jiang, Y., … Zhang, L. ( 2020 ). Deep learning in environmental remote sensing: Achievements and challenges. Remote Sensing of Environment , 241, 111716. 2. Cunha, R. L. F. and Silva, B.: ESTIMATING CROP YIELDS WITH REMOTE SENSING AND DEEP LEARNING, ( 2020 ), ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci ., IV-3/W2-2020, 59–64. 3. Mohan, A., Singh, A. K., Kumar, B., & Dwivedi, R. ( 2020 ). Review on remote sensing methods for landslide detection using machine and deep learning. Transactions on Emerging Telecommunications

#include < string > using std:: string ; // ================================================================== /* * 功能： 将汉字转换成拼音全拼，例如将“马兆瑞”转换成“mazhaorui”。（“妈ma521”可转换成“mama521”） @param[in] Chinese：要转换的汉字字符 @param[out] PinYin：转换后的拼音字符 @par修改记录： * */ // ================================================================== void GetPinYin(unsigned char * Chinese, string & PinYin); void main() { unsigned char chinese[] = " 马兆瑞 " ; string pinyin; GetPinYin(chinese, pinyin); int dsa = 1 ; } string pinyin[] = { " a " , " ai " , " an " , " ang " , " ao " , " ba " , " bai " , " ban " , " bang " , " bao " ,

　　机器之心发布 　　 机器之心编辑部 　　 阿里提出并实现了一套基于搜索范式的超长用户行为建模新方法Search-based user Interest Model(SIM)，用于解决工业级应用大规模的用户行为建模的挑战。 　　 　　对用户沉淀的海量历史行为数据进行充分的理解和学习, 是电商、信息流、短视频推荐这类强用户行为反馈驱动的应用中，近几年技术研发的关键方向，尤其是 CTR 模型这个领域，更是关键的胜负手。 　　以淘宝为例，大量的用户在网站上沉淀了长达数年甚至十几年的历史行为数据：平均每个用户每年产生的点击量超过了 10000，更不用提其中高频用户的活跃行为了。然而，如何建模这种超长行为序列的数据，学术界和工业界都还在早期阶段摸索。传统的如 LSTM、Transformer 等序列建模的技术，普遍适用于序列数据长度在 100 以内的情况，当序列长度提高一个数量级达到 1000 以上时，都会存在困难；此外，即使离线模型能够处理，如何将模型部署到实际生产系统，在时延和吞吐上都达到工业级标准，更是极具挑战的难题。 　　18 年我们团队研发上线、19 年在 KDD 上披露的 MIMN[1]，是业界首个处理超长行为序列的工业级解决方案，其提出了一套能够对长达 1000 长度的行为序列数据进行训练和在线 serving 的整体解决方案。然而，MIMN 算法基于的是 memory

#include < string > using std:: string ; // ================================================================== /* * 功能： 将汉字转换成拼音全拼，例如将“马兆瑞”转换成“mazhaorui”。（“妈ma521”可转换成“mama521”） @param[in] Chinese：要转换的汉字字符 @param[out] PinYin：转换后的拼音字符 @par修改记录： * */ // ================================================================== void GetPinYin(unsigned char * Chinese, string & PinYin); void main() { unsigned char chinese[] = " 马兆瑞 " ; string pinyin; GetPinYin(chinese, pinyin); int dsa = 1 ; } string pinyin[] = { " a " , " ai " , " an " , " ang " , " ao " , " ba " , " bai " , " ban " , " bang " , " bao " ,

​ 中国杭州--(美国商业资讯)--道达尔（中国）投资有限责任公司（Total (China) Investment，以下简称“公司”）已签署一份谅解备忘录(MoU)，以寻求与阿里巴巴集团（以下简称“阿里巴巴”）(NYSE: BABA; SEHK: 9988)进行战略合作，并利用其各自的资源推动该公司在中国业务的数字化转型。 根据该谅解备忘录，两家公司将基于阿里巴巴商业操作系统(ABOS)开展深度合作。道达尔（中国）投资将利用阿里巴巴在电子商务、在线支付、本地服务、供应链、大数据和组织管理等方面的领先数字能力与技术。该合作伙伴关系将为道达尔在中国的服务站、润滑油和特种流体业务提供数字基础设施和支持，从而帮助该公司提高其产品和服务的可及性和灵活性，加快其品牌零售和经销店布局，并推动可持续增长机会。 道达尔已在中国开展业务近40年。此次合作标志着道达尔已成为首家利用阿里巴巴ABOS的国际能源公司，树立了能源行业的数字化转型基准。 道达尔（中国）投资总裁晏安(Ian Lepetit)表示：“数字技术是我们在道达尔所有业务部门实现卓越目标的关键动力。道达尔集团的志向是通过数字化转型计划到2025年每年为公司创造15亿美元的价值。中国拥有世界领先的数字创新环境和实现数字创新的沃土。我们希望，这种合作伙伴关系不仅可以改善我们在该国的业务，而且可以创造一种最佳做法

阿里提出并实现了一套基于搜索范式的超长用户行为建模新方法Search-based user Interest Model(SIM)，用于解决工业级应用大规模的用户行为建模的挑战。 对用户沉淀的海量历史行为数据进行充分的理解和学习, 是电商、信息流、短视频推荐这类强用户行为反馈驱动的应用中，近几年技术研发的关键方向，尤其是 CTR 模型这个领域，更是关键的胜负手。 以淘宝为例，大量的用户在网站上沉淀了长达数年甚至十几年的历史行为数据：平均每个用户每年产生的点击量超过了 10000，更不用提其中高频用户的活跃行为了。然而，如何建模这种超长行为序列的数据，学术界和工业界都还在早期阶段摸索。传统的如 LSTM、Transformer 等序列建模的技术，普遍适用于序列数据长度在 100 以内的情况，当序列长度提高一个数量级达到 1000 以上时，都会存在困难；此外，即使离线模型能够处理，如何将模型部署到实际生产系统，在时延和吞吐上都达到工业级标准，更是极具挑战的难题。 18 年我们团队研发上线、19 年在 KDD 上披露的 MIMN[1]，是业界首个处理超长行为序列的工业级解决方案，其提出了一套能够对长达 1000 长度的行为序列数据进行训练和在线 serving 的整体解决方案。然而，MIMN 算法基于的是 memory network，在处理更大规模的序列数据时，容易被数据的噪声干扰

我们实现汉字转拼音,需要结束代码包来完成,但是有个问题 ,针对多音字,会把排列组合的所有方式 全部打印出来. 比如 地区名,都是不需要多音字的,只有一个拼音发音是正确的. 下边 我们来实现 汉字转拼音的方法 -- 创建 拼音音节基础表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_base_pinyin ( pinyin_code varchar(255) CHARACTER SET gbk NOT NULL, pinyin_id int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY ( pinyin_id ) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; -- 初始化拼音音节 INSERT INTO t_base_pinyin (pinyin_code,pinyin_id) VALUES ('a', 20319),('ai', 20317),('an', 20304),('ang', 20295),('ao', 20292),('ba', 20283),('bai', 20265),('ban', 20257),('bang', 20242),('bao', 20230),('bei', 20051),('ben', 20036),('beng', 20032),('bi', 20026),('bian', 20002),(

<html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>haha</title> <script src="jquery.js" type="text/javascript"></script> <script type="text/javascript"> x=0; y=0; $(document).ready(function(){ $("div.over").mouseover(function(){ $(".over span").text(x+=1); }); $("div.enter").mouseenter(function(){ $(".enter span").text(y+=1); }); }); </script> </head> <body> <p>不论鼠标指针穿过被选元素或其子元素，都会触发 mouseover 事件。</p> <p>只有在鼠标指针穿过被选元素时，才会触发 mouseenter 事件。</p> <div class="over" style="background-color:lightgray;padding:20px;width:40%;float:left"> <h2 style="background-color:white;">被触发的 Mouseover 事件：<span></span></h2>

不论鼠标指针穿过被选元素或其子元素，都会触发 mouseover 事件。 只有在鼠标指针穿过被选元素时，才会触发 mouseenter 事件。 测试代码如下： <html> <head> <script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></script> <script type="text/javascript"> x=0; y=0; $(document).ready(function(){ $("div.over").mouseover(function(){ $(".over span").text(x+=1); }); $("div.enter").mouseenter(function(){ $(".enter span").text(y+=1); }); }); </script> </head> <body> <p>不论鼠标指针穿过被选元素或其子元素，都会触发 mouseover 事件。</p> <p>只有在鼠标指针穿过被选元素时，才会触发 mouseenter 事件。</p> <div class="over" style="background-color:lightgray;padding:20px;width:40%;float:left"> <h2 style="background-color

功能描述:在鼠标进入一个用于绘制图形的窗体(如:Show_3D)时,滚动鼠标滚轮,使窗体中的内容能够进行放大缩小.此处以绘制XNA图形为例. 滚动鼠标的滚轮，触发的是窗体或控件上的 MouseWheel 事件。但是在VS2008以及其他版本中，窗体和控件的事件列表中并不包含 MouseWheel 事件，因此对于这个事件的事件处理函数须手动创建和实现。 首先在窗体的构造函数中，添加如下代码: 1 this.MouseWheel += new System.Windows.Forms.MouseEventHandler(this.Panel_MouseWheel); View Code 这样只是使Panel能接收鼠标的滚动事件，但还不能实现窗体中内容的放大缩小，因此还需要添加以下代码： private void Show_3D_MouseWheel(object sender, MouseEventArgs e) { float Mo = 0; if (e.Delta > 0) { Mo = 8; } else { Mo = -8; } if (Global.myCamera.cameraPosition.Y < 90.0f) { Global.myCamera.cameraPosition += 0.01f * Mo * (Global.myCamera.cameraTarget -