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摘要：预训练技术近年来在多种NPL任务中取得了广泛的成功。尽管广泛的NPL应用的预训练模型，其大多聚焦于文本级别的操作，而忽略了布局与风格信息，这对文档图像的理解至关重要。该篇论文提出了LayoutLM来联合建模扫描文档图像的文本与布局信息关系，这将有益于真实世界中大量的图像理解任务，如文档图像的信息提取。此外，可以利用图像特征合并文字的视觉信息到

二分类、多分类与多标签的基本概念二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签0或者1。多类分类(Multiclassclassification):表示分类任务中有多

首先选择选用的数据库，（本人选用django（1.11.8版本））在主项目settings中操作如下：DATABASES{'default':{'ENGINE':'django.db.backends.mysql','NAME':'fruitday',

　　Java编程语言从诞生到现在已经二十年多年，现已发展成为计算机史上影响深远的编程语言之一，开源/跨平台是其最大的特征，也正是因为此，Java不断地吸引世界上众多优秀程序员来进行学习。　　Java从第一个版本的诞生，到现在已经有20多年的时间了。经过这20多年的发展，以及数次的迭代，Java现在发展到了第九个版本JDK1.9。相比于最早的JDK1

卡方分布是统计学中的一种连续概率分布，用于假设检验，形状由自由度(df)决定。自由度越大，分布越平缓。NumPy的random.chisquare()可生成卡方分布随机数。Seaborn能可视化卡方分布。练习包括模拟不同自由度的卡方分布、进行卡方检验。瑞利分布描述信号处理中幅度分布，参数为尺度(scale)。Zipf分布常用于自然语言等幂律特征数据，参数a控制形状。NumPy的random.zipf()生成Zipf分布随机数。

前言：如今具有开放式的业务体系结构将是下一代网络的重要特征之一。其中，关键的技术之一就是网络控制与应用层之间的应用程序接口(API)。面对的安全问题，我们可以采取几种安全措施。近日，网络安全研究人员发现一组异常的移动应用程序，这些应用程序向民众公开了TwitterAPI密钥。据统计，此类应用程序多达3200个。网络安全公司CloudSEK首次发现了这一

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

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多个信息源的数据进行融合处理后的信息具有较高准确性，同时具备互补性、及时性等特征，在一定程度上能够克服单信息源获取信息的局限性，能更加客观地对目标形成认识，具有更高置信度和较强鲁棒性。信息融合技术随着人工智能及物联网的发展，在人们日常生活中已被广泛应用。然而，在通过该技术享受生活便利的同时，也承担着其所带来的决策的误判、情报处理混乱等风险。