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该文件是Oracle数据库8.1.7.7z压缩包。

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简介:
通过网络渠道获取的Oracle 8i完整安装程序适用于 Windows 操作系统。在 Windows 10 系统上,Oracle 8i 客户端能够顺利安装并运行。虽然配置监听在之前的测试环境中存在差异,但使用 Oracle 提供的内置 SQL*Plus 工具以及自行开发的 OCI 测试程序连接到远程数据库时,均能正常进行数据交互。

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  • TIMIT语音
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    TIMIT语音数据库压缩文件包含了丰富的美国英语发音样本,旨在促进语音识别研究与开发。该库经过精心压缩,便于高效存储和传输大量语音数据。 TIMIT语音库包含了美式英语的语音数据,共采集了630个人的声音样本,每人朗读10句话,总计有6300句录音。每个音频文件都带有标签信息,是进行语音识别研究的重要数据集。
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  • FFmpeg动态
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    FFmpeg动态库压缩文件包包含了FFmpeg项目中的各种关键动态链接库,适用于快速开发音视频处理应用。该资源便于集成与部署,支持多种平台和编程语言。 FFmpeg动态链接库已使用VS2019编译成功,支持动态库和静态库。如有疑问可以联系本博主帮助解答。
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    这是一个包含Arduino开发过程中常用库文件的压缩包,旨在帮助开发者快速安装和使用各种功能库,简化项目开发流程。 Arduino是一款开源电子原型平台,基于易于使用的硬件和软件设计而成,非常适合艺术家、设计师以及爱好者进行互动式电子产品制作。“arduino常用库文件压缩包”包含了在使用Arduino编程过程中会经常用到的库文件集合,这些库文件大大增强了Arduino的功能性,并使用户能够更便捷地实现各种复杂项目。 1. **库文件的作用** - Arduino中的库文件是由预编译代码片段组成的集合并为特定功能或设备提供接口。例如:通信协议、传感器控制和图形显示等。 - 库的使用简化了编程过程,使得无需深入了解底层细节也能快速上手并实现所需的功能。 2. **库文件分类** - 官方库是由Arduino团队维护,并随IDE安装的,比如`Wire`(I2C通讯)、`Serial`(串口通讯),以及`SPI`(SPI通讯)等。 - 第三方库则是由社区开发者贡献,在使用时可以通过Arduino管理器找到这些库。常见的第三方库有如`Adafruit_GFX`(图形显示库)、`WiFiNINA`(用于建立无线网络连接的Wi-Fi模块),和`ArduinoJson`(JSON解析库)。 3. **如何利用库文件** - 在编写代码的过程中,可以在IDE中通过“Sketch”->Include Library菜单来选择所需的库或者直接使用`#include`指令引入相应的头文件。 - 使用这些库时需要按照它们提供的API(应用程序编程接口),调用相应的方法和函数以完成特定操作。 4. **常见库介绍** - `Servo`:用于控制伺服电机的角度。 - `Ethernet`: 支持通过以太网模块进行网络通信功能。 - `WiFi101``WiFiNINA`: 适用于内置Wi-Fi的Arduino板,如Nano 33 IoT等,实现无线网络连接的功能。 - `RTClib`: 实时时钟(RTC)管理库用于处理时间相关的任务和操作。 - `Adafruit_TFT`以及`Adafruit_GFX`: 针对彩色图形显示的应用,适用于带有TFT显示屏的项目开发中使用。 - `Blynk`: 使设备能够与手机应用程序交互,并方便地创建物联网(IoT)应用项目。 - `OneWire``DallasTemperature`: 支持DS18B20等1-Wire温度传感器。 5. **自定义库** - 用户可以自行编写并使用特定功能的库,以在多个不同的项目中重复利用这些代码片段。 - 创建自己的Arduino库需要遵循一定的文件结构,包括`.h`头文件和`.cpp`实现文件格式。 6. **更新与管理库** - Arduino IDE内置了“Library Manager”工具可以在线搜索、安装以及升级所需的库,并且也可以通过它来卸载不再使用的旧版或无用的库。 7. **学习资源** - 用户可以通过访问Arduino官方网站获取详细的文档和示例代码,以帮助更好地理解和使用这些库文件。同时,在论坛与GitHub上也能找到丰富的社区支持包括问题解答、项目案例以及最新的更新版本。 通过安装“arduino常用库文件压缩包”,用户能够便捷地获得一系列在开发过程中常用的库资源,并以此提高项目的开发效率及复杂度。
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    该资源为考研词汇学习资料,包含MySQL数据库文件和带有发音的单词音频,压缩包内所有内容旨在帮助考生高效记忆和掌握考研所需词汇。 爬虫获取的考研单词包括:单词、词性、音标、音频及释义音频,在数据库db文件中的音频地址为URL格式;压缩包内的音频文件包含三遍连读,后续若能处理成单遍版本,则可以无积分下载。
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    NLTK_DATA压缩包包含了Python自然语言处理库NLTK所需的数据文件和模型资源,便于用户快速安装并使用该库进行文本分析。 在Python的自然语言处理(NLP)领域,NLTK库扮演着至关重要的角色,而nltk_data是其重要组成部分之一。它包含了大量用于训练模型、进行文本预处理以及执行各种NLP任务的数据集和资源。本段落将深入探讨nltk_data包含的各个子模块及其应用,帮助读者更好地理解这一关键工具。 首先来看`chunkers`模块。分词后的进一步处理称为Chunking,它通过组合具有相同词性的连续词语来形成更大的单元,如名词短语或动词短语。nltk_data提供了预训练的chunker,方便对文本进行结构分析,这对于信息提取和语义理解非常有用。 其次,`corpora`是nltk_data的核心部分之一,包含了各种语言的语料库(例如Brown语料库、Gutenberg电子书以及Web文本等)。这些丰富的数据源不仅用于训练和测试NLP模型,还适用于词汇习得、语法分析及情感分析等多种任务。 在`grammars`模块中,一系列预定义的语法规则被提供给开发者使用。通过结合这些规则与NLTK解析器,可以构建复杂的自然语言理解和生成系统。 `help`子目录为初学者提供了关于NLTK库的重要辅助信息、文档和示例教程等资源。 此外,在`models`模块中包含了一系列预训练模型(如词性标注器和命名实体识别器),这些可以直接应用于处理新的文本数据,大大减少了开发者的训练成本。 另外,nltk_data中的`stemmers`集合了多种词干提取算法(例如Porter Stemmer和Lancaster Stemmer)。它们能够将单词还原到其基本形式,便于后续的文本分析与信息检索工作。 在`taggers`模块中,则包括了一系列用于自动为每个单词添加词性标签的工具(如基于条件随机场的Maxent_Tagger),这是许多NLP任务的基础步骤之一。 最后,在处理文本时不可或缺的是通过使用nltk_data中的`tokenizers`来将文本分割成最基本的单元,例如PunktSentenceTokenizer能够智能地识别句子边界,这对于后续文本处理至关重要。 总之,nltk_data是NLTK库的强大后盾。它提供了丰富的数据资源、预训练模型和工具,极大地简化了自然语言处理的复杂性。无论是新手还是经验丰富的开发者都能从中受益,并利用其高效准确地实现诸如情感分析、主题建模及机器翻译等复杂的NLP任务。
  • Videodata内含两个夹.rar
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    该压缩包包含两个文件夹,旨在提供一系列视频相关数据文件,便于研究和开发使用。请解压后查看具体内容。 在处理Hive项目中的数据时,视频可以归属于多个分类,并且这些类别之间通过“&”符号进行分隔,同时两边带有空格字符。此外,相关视频也可以包含多个元素,而这些元素使用制表符(\t)来区分彼此。 为了方便后续的数据分析工作,在处理这类含有子元素的记录时需要先执行数据重组和清洗操作:将所有的类别通过“&”进行分隔,并移除两边多余的空格。同时,相关视频ID也应当用相同的符号进行连接以便于统一格式化管理。
  • multi30k
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    Multi30K数据集压缩包包含了30,000多条英语到德语和法语的平行文本对,适用于机器翻译任务的研究与开发。 Multi30k数据集是torchtext中包含的机器翻译相关数据集之一。在运行PyTorch教程《使用torchtext进行语言翻译》时,如果因为网络原因无法自动下载该数据集,可以将压缩包解压并放置到torchtext的root目录下以继续运行。