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维基百科主页面

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简介：
维基百科主页面是访问者进入这个在线百科全书网站后的初始界面，提供了搜索框、语言选择和各类主题入口等元素，方便用户快速查找信息。 本课程旨在利用我们现有的引导知识来重新创建Wikipedia主页。 设置： 1. 下载所有文件。 2. 在浏览器上运行。 使用的技术包括HTML、CSS以及Bootstrap框架。 版权信息：版权所有（c）2020 Cameron Will，Garrett Brown Michael Watts。该软件已获得MIT许可。

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  • 维基百科主页面
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    维基百科主页面是访问者进入这个在线百科全书网站后的初始界面，提供了搜索框、语言选择和各类主题入口等元素，方便用户快速查找信息。 本课程旨在利用我们现有的引导知识来重新创建Wikipedia主页。 设置： 1. 下载所有文件。 2. 在浏览器上运行。 使用的技术包括HTML、CSS以及Bootstrap框架。 版权信息：版权所有（c）2020 Cameron Will，Garrett Brown Michael Watts。该软件已获得MIT许可。
     
  • WikiMD：将维基百科页面转为Markdown格式
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    WikiMD是一款工具或服务，能够帮助用户轻松地将复杂的维基百科页面转换成简洁明了的Markdown格式文本。 迪德尔克利正在进行中。
     
  • 维基百科全书 (WEIJI)
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    《维基百科全书(WEIJI)》是一款基于区块链技术构建的知识共享平台，它鼓励用户以去中心化的方式贡献和获取知识，致力于打造一个全球性的、开放式的在线百科全书。 手机版百科全书包含约300万字的内容，几乎涵盖了所有你想了解的词汇和主题。
     
  • 编写HTML5百科页面的源代码
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    本项目旨在创建一个详尽且结构化的HTML5技术百科全书网页。通过编写高质量的HTML5源代码，致力于提供给用户易于理解的技术文档和互动学习体验。 HTML5是一种用于构建Web内容的语言描述方式，并被视为互联网的核心技术之一。它是Web核心语言HTML的规范升级版，在从前版本的基础上进行了一定改进。尽管开发人员在实际项目中可能不会立即采用这些新特性，但了解它们是网站开发者必备的知识。 用户使用任何手段访问网页时看到的内容原本都是以HTML格式存在的，浏览器会将其转换为可识别的信息呈现给用户。自1990年诞生以来，HTML经历了多次迭代，在1997年发布的HTML4成为互联网标准后被广泛应用于各种互联网应用开发中。
     
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    本项目利用Python语言编写爬虫程序，自动化采集并解析100个百度百科词条页面的信息内容。 一个简单的Python爬虫程序，各个功能模块分开设计。
     
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  • 中文维基百科词向量.zip
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    本资源为中文维基百科文章预训练的词向量模型，包含大量词条和概念的词汇表示，可用于自然语言处理任务。 维基百科词向量文件sgns.wiki.char.bz2解压后会生成以.char为扩展名的文件，包含35万多个汉字、词语及符号，并且每个词汇都有一个300维度的向量表示。当这些词向量被用作词嵌入层时，需要将所有词向量加载到内存中。如果计算机内存较小，则可能会导致内存溢出的问题。因此，在实际应用中可以选择截取8000至20000个词汇的词向量进行使用，以适应大多数设备配置的需求。 该项目提供了超过100种不同属性和特性的中文单词向量（嵌入），这些向量具有不同的表示形式（如密集型或稀疏型）以及上下文特征（例如单字、ngram及字符等）。此外，这些词向量是在多种语料库上训练得到的。用户可以根据具体需求轻松获取不同属性和特性的预训练词汇表，并将其应用于各种下游任务中。
     
  • 维基百科问答数据集合
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    维基百科问答数据集合是由一系列基于维基百科内容构建的问题与答案组成的数据集，广泛应用于自然语言处理和机器学习研究中。 该文件包含了维基百科的百科问答数据，包括问题及其对应答案，并以Json格式保存。此文件适合用于机器学习算法的训练和测试等工作。
     
  • PHP版HDwiki百度百科主题源码
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    PHP版HDwiki百度百科主题源码是一款专为中文用户设计的知识型网站构建工具，它基于开源HDWiki系统开发，并高度整合了百度百科元素。该源码易于安装和使用，支持自定义内容管理、多语言切换等功能，适合个人或团队建立专业、权威的在线百科全书项目。 HDwiki百度百科主题适用于HDWiki平台。欢迎使用并上传到空间按照说明安装。推荐您下载UTF-8版本的HDWiki，因为GBK版本不支持多语言文字和某些特殊符号，在导入词条时可能会出现问题，例如字符显示为“?”。
     
  • 维基百科中文分词语料库
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    维基百科中文分词语料库是由社区协作维护的一个大规模语料库，包含丰富的中文文本数据，用于支持自然语言处理任务中的词法分析研究。 我使用自己提取的文本训练word2vec模型，并已完成分词处理及大部分特殊字符过滤工作。该语料库包含3273626个段落（每个段落由多个句子组成），总大小为1.1G，由于文件较大，可通过百度网盘下载。