无将的深渊

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    分三个核心组件:组织机构、权限控制、审批管理。六个基本组件:信息发布系统、考勤管理、办公用品管理、报销管理、日程安排、名片管理。组织机构主要是人事部门管理涉及到部门与员工的复杂调动与离职等;权限控制是给不同的员工赋予不同的权限;审批管理是拥有审批权的管理者处理员工提交的各种单据;考勤管理有包括员工上下班打卡、员工请假加班等各种考勤信息管理;办公用品管理是对办公用品的管理包括办公用品的采购、申请、库存报警等的管理;报销管理是针对员工出于公司的活动需要报销的管理像差旅费、食宿费等,当员工的报销单得到相应审批人的审批通过就可以领款;日程安排分办公日程安排和个人日程安排,拥有办公日程安排的负责人可以安排办公人员一周、一个月的工作事宜,以便办公人员工作高效、有条不紊的进行,个人日程安排是登录者自己对自己的日程安排;名片管理是当前用户可以发送自己的名片给对方,也可以建立自己的联系好友,还可以给自己的好友分组;信息发布系统是发布一些最新的新闻资讯,公告通知

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    Golang爬虫 爬取豆瓣电影Top250

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    基于PageRank的TextRank方法, 可以应用于中文关键词、短语、摘要提取程序,代码使用Scala编写。

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    Mapping a variable-length sentence to a fixed-length vector using BERT model

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    Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT(中文BERT-wwm系列模型)

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    Models and examples built with TensorFlow

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    使用两种方法(抽取式Textrank和概要式seq2seq)自动提取文本摘要

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    本平台利用Google推出的深度学习框架TensorFlow基于CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、LSTM(长短期记忆模型)的若干算法和API构建文本分类、文本相似度计算和文本内容摘要这三个具体应用。本平台将数据特征处理、深度学习模型构建和预测的流程进行了良好的封装,用户仅需几步简单的页面操作即可完成一项复杂、艰巨的深度学习任务,在NLP领域需要针对性的语料库,在构建具体的智能应用时需要使用者提供相应的预料数据。

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    TensorFlow code and pre-trained models for BERT

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    python3 bert4keras for match

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