- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
- TLHT Khoa Khoa học cơ bản (18)
- TLHT Khoa CNTT (61)
- TLHT Khoa Kỹ thuật (23)
- TLHT Khoa Du lịch (52)
- TLHT Khoa Kinh tế (64)
- TLHT Khoa Ngoại ngữ (4)
- Tài liệu tham khảo (2763)
- Elearning (22)
- Sinh viên STC (13)
- Tủ sách Đoàn Thanh niên (32)
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Luận Văn - Báo Cáo (346704)
- Kinh Doanh Marketing (67778)
- Kinh Tế - Quản Lý (50036)
- Tài Chính - Ngân Hàng (57809)
- Công Nghệ Thông Tin (143292)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (47261)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (137309)
- Khoa Học Tự Nhiên (110530)
- Khoa Học Xã Hội (85272)
- Văn Hoá - Nghệ Thuật (54491)
- Y Tế - Sức Khoẻ (177214)
- Nông - Lâm - Ngư (63475)
- Kỹ Năng Mềm (29084)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (27862)
- Giải Trí - Thư Giãn (52535)
- Văn Bản Luật (199483)
- Tài Liệu Phổ Thông (409665)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
» Từ khóa: phan loai van ban
Kết quả 1-3 trong khoảng 3
-
Bài giảng Kỹ thuật lập trình: Tập tin - ThS. Đặng Bình Phương
Bài giảng Kỹ thuật lập trình: Tập tin trang bị cho người học những kiến thức về tập tin. Các nội dung chính trong chương này gồm có: Khái niệm dòng (stream), khái niệm và phân loại tập tin, các thao tác xử lý căn bản, một số hàm quản lý tập tin. Mời các bạn cùng tham khảo.
48 p stc 18/12/2024 18 0
Từ khóa: Bài giảng Kỹ thuật lập trình, Kỹ thuật lập trình, Quản lý bộ nhớ động, Thuật toán sắp xếp, Phân loại tập tin, Stream văn bản
-
Nhận diện ngôn ngữ độc hại tiếng Việt
Bài viết này đề xuất một giải pháp sử dụng sức mạnh của học sâu. Bằng cách đào tạo các mô hình học sâu để xác định các cụm từ độc hại, các mô hình của chúng tôi có thể nhận dạng các dạng ngôn ngữ không phù hợp khác nhau, bao gồm cả từ nhạy cảm và những từ có vẻ vô hại được sử dụng với mục đích gây hại.
12 p stc 26/09/2024 21 0
Từ khóa: Xử lí ngôn ngữ tự nhiên, Phân loại văn bản, Bộ nhớ dài-ngắn hạn, Bộ nhớ tái phát, Kỹ thuật số
-
Sử dụng thuật toán phân lớp FSVM rút trích thông tin văn bản trên internet
Bài viết đã sử dụng kỹ thuật rút trích thông tin tự động và phân loại văn bản bằng phương pháp SVM (Support vector machine), FSVM (Fuzzy SVM), kết hợp với phân loại đa lớp mờ. Kết quả ứng dụng của nghiên cứu dùng trong rút trích thông tin, thu thập tin tức của các website hành chính của các Sở, ban, ngành thành phố nhằm cung cấp cho người dân, doanh...
12 p stc 24/06/2024 18 0
Từ khóa: Rút trích văn bản, Phân loại văn bản, Thuật toán phân lớp FSVM, Phương pháp so trùng, Chiến lược One-against-Rest, Chiến lược One-against-One
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật
Tin nhanh
-
Đón cơ hội nghề nghiệp quốc tế: Mở rộng cánh cửa cho sinh viên Cao đẳng STC “xuất ngoại”
-
STC ký kết hợp tác đào tạo văn hóa phổ thông với trường Đại học Công thương TpHCM
-
Tăng cường hợp tác quốc tế: Mở ra cơ hội nghề nghiệp tại Nhật Bản cho sinh viên STC
-
Hành trình thú vị tại “thực tập tour thực tế” của sinh viên STC ngành Quản trị Du lịch & Lữ hành
-
ViecVui.vn – Nền tảng việc làm đáng tin cậy cho sinh viên và lao động trẻ
