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Leowang 2001-08-21 09:33:31

tcp/ip协议和socket套接字的关系!

tcp/ip代码是处理socket套接字的数据流嘛，如何调用，如何使交互
大家谈得好的话，我还要添分哦

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LuoGD 2001-08-21

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zhou_hua_0911 2001-08-21

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我刚学网络很多还不明白，请多指教。

在计算所汉语词法分析系统ICTCLAS 字典格式解析一文中简单介绍了一下 ICTCLAS 。本来是要把字典格式一并写上去,无奈不知道怎么描述这个格式,现在终于写出了第一个Java版本的代码，也理清了思路。这个文件格式可以这样来描述：先用文字描述一下： ictclas的字典文件由结构相同的Segment组成(比如：英文字典可以按照词语的首字母分为26个Segment

这段时间小叮咚分词模块基本上没有什么大更新了，不是不想更新，而是感觉好像碰到了天花板，不知道该如何进一步拓展分词的功能了。当然分词不是目的，只是为了让小叮咚理解自然语言的一步必须的中间环节。我对小叮咚的定位是一个智能知识问答系统。这样让小叮咚理解用户输入的内容是最基础也最关键的一步。我们学习一门语言，首先要了解句子的构成，句子的成份，主、谓、宾、定、状、补等等。让机器理解人的语言，也应该采取大致的

小叮咚中文分词发布 java 版本 , c# 版本， c++ 版本最近关于中文分词的处理逐渐多了起来，我以前的文章也零星的介绍过许多这方面的技术。总有一些朋友来信索要中文分词的代码，而且要不同版本的，鉴于这个情况，我把我对分词的理解，按照java,C#语言各自实现了一份。C++的版本，还是用中科院的ICTCLAS 毕竟这个分词程序是很多分词的鼻祖。大家可以到：小叮咚中文分词主页查看...

数据集可视化效果见下方。【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[公交车(bus), 车辆(vehicle)] · 训练集：1899 张 · 验证集：0 张 · 测试集：0 张 · 总计：1899 张该数据集聚焦于城市道路环境下的车辆检测任务，旨在为智能交通系统提供高质量的标注数据支持。通过采集真实道路场景中的各类车辆图像，该数据集能够有效支撑车辆识别与分类模型的训练与优化，具有较高的实用价值和研究意义。数据集覆盖了多种车辆类型，包括公交车和普通车辆，为复杂交通环境下的目标检测提供了丰富的样本。... 【训练曲线与评估图】【模型训练配置】参数 | 值模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备【关键指标汇总】训练了 96 个 epoch，最终轮指标：指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9884 Precision | 0.9513 Recall | 0.9659 train/box_loss | 0.0783 train/cls_loss | 0.0416 val/box_loss | 0.1259 val/cls_loss | 0.0771 【训练过程分析】 96 轮训练后 mAP50 达到 0.9950，模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降，后段趋于平稳，val_loss 无反弹，没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9884，和 mAP50 差距仅 0.01，框的定位精度也很扎实。【模型性能评估】 Precision 0.9513、Recall 0.9659，精召双高，模型对公交车、车辆的检测能力强。多类检测中，不同类别性能可能有差异，需关注难例类别的表现。【预测效果展示...

本文为「Skill 应用」系列第七篇，针对 RuoYi 系项目代码审查标准不一、框架约定易踩坑、人工 CR 效率低的痛点，推出 java-review 代码审查 Skill。内置 37 条三级固化规则，覆盖 Bug、并发事务、性能、安全、RuoYi 专项五大类，预置 Spring Security 与 Sa-Token 双变体白名单；输出分级评审报告，支持四级精准抑制误报，自带回归自测，可渐进接入 CI 门禁。全程本地运行仅依赖 Python 标准库，适配 Trae、OpenClaw 双平台，配套资源包可在主页资源区下载。

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