Wakatime-Sync：每日同步Wakatime摘要数据至您的要点-ITADN社区

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Wakatime-Sync是一款实用工具，能够自动将您在Wakatime平台上记录的时间和活动数据每日汇总并同步到个人要点中，帮助您更好地跟踪和管理时间。唤醒时间同步每天将 Wakatime 摘要数据更新到您的要点设置准备工作如下： 1. 创建一个新的公共 GitHub Gist。 2. 获取并复制一个具有 gist 范围的令牌。 3. 注册 WakaTime 帐户，并在账户设置中复制现有的 WakaTime API 密钥。 4. Fork 这个仓库，然后转到回购设置 > 秘密处添加以下环境变量： - GH_TOKEN：上面生成的 GitHub 令牌。 - WAKATIME_API_KEY：您的 WakaTime 帐户的 API 密钥。 - GIST_ID：来自你的 gist URL 的 ID 部分，例如 https://gist.github.com/superman66/75f3b2ec23c7f69594ca3d9e8b7ea81d。手动运行工作流。由于工作流不在分叉存储库上运行，需要推送每日报告到指定位置。

WakaTime：用于管理所有WakaTime文本编辑器插件的命令行界面

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WakaTime提供了一款强大的命令行工具，方便用户管理和操作安装在各种文本编辑器中的WakaTime插件，帮助开发者更好地跟踪编程活动。瓦卡时间此仓库已弃用。请使用适合的Go版本命令行界面用于所有WakaTime功能。转到相应的页面为您的文本编辑器或IDE安装插件。安装提示：除非您需要特定的功能或者所使用的文本编辑器要求，否则通常无需直接手动安装WakaTime CLI。

keypoints数据摘要 JSON

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本项目专注于开发和优化基于JSON格式的关键点数据摘要技术，旨在高效存储、处理及传输人体关键点信息。一个OpenPose的JSON文件结构可以作为参考来编写代码，用于人体姿势识别。这样的文件结构能够提供很好的指导作用。

CNN/DailyMail 数据集摘要

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CNN/DailyMail数据集是由英美新闻媒体CNN和Daily Mail的文章及用户评论组成的大型文本数据集，广泛应用于机器阅读理解任务的研究与开发。文本摘要 CNN/DailyMail 原始数据集包含两个压缩包：cnn_stories.tgz 和 dailymail_stories.tgz 。这些文件可用于进行抽取式摘要（Extractive Summarization）任务以及生成式摘要（Abstractive Summarization）。该资源方便国内研究者获取。技术细节可以参考相关博文。

DeepMind Q&A 数据集：CNN/每日邮报故事文本摘要百度云分享

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这是一个包含DeepMind问答数据和CNN/Daily Mail新闻文章的数据集，旨在用于研究自然语言处理任务如文本摘要。资源可通过百度云进行下载分享。 DeepMind Q&A Dataset 和 CNNDaily Mail Stories 是文本摘要数据集。

BBC新闻数据摘要.zip

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本资料集为BBC新闻的数据摘要，涵盖了各类新闻报道的关键信息与统计数据，适合进行媒体分析、趋势研究及语言学习。想预览自然语言处理数据集的内容，请私信作者。

CNN/Daily Mail（简称CNN/DM）作为单文本摘要数据集，每篇文章包含多个摘要句子。

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CNN/Daily Mail数据集（简称CNN/DM）由多条摘要组成，用于训练和评估新闻文章的自动摘取技术。 CNNDaily Mail（CNNDM）是一个广泛使用的自然语言处理（NLP）数据集，在文本摘要领域具有重要地位。该数据集由CNN和Daily Mail两家新闻网站的新闻文章及其对应的摘要组成，每篇文章的摘要包含多个句子，为生成多句摘要的研究提供了宝贵资源。文本摘要是通过提取原文的主要内容来生成简短而精确的新版本的技术，通常用于快速了解长篇文章的大致意思。CNNDM数据集的独特之处在于它提供的人工撰写的高质量摘要可以作为模型学习的目标，帮助模型理解如何提取关键信息并生成连贯的总结。 CNNDM数据集规模庞大，训练集中包含286,817篇新闻文章及对应的摘要，为深度学习模型提供了足够的样本进行训练。验证集有13,368条数据用于调整超参数和评估模型性能；测试集则包括了11,487条数据以衡量模型的泛化能力。在NLP领域中，CNNDM常被用来研究和发展自动文本摘要技术，如抽取式摘要和生成式摘要。近年来，基于Transformer架构（例如BERT、GPT）的深度学习方法在此任务上取得了显著进展。实际操作时，每篇新闻文章和相应摘要会被作为输入输出进行处理，并利用诸如RNN（循环神经网络）、LSTM（长短时记忆网络）、GRU（门控循环单元）或Transformer等模型训练。为应对多句摘要问题，一些模型采用序列到序列架构并附加注意力机制以聚焦原文中的关键部分。文件cnndm-pj可能包含CNNDM数据集的预处理结果，例如分词、去除停用词和词性标注等内容，并将原始数据划分成不同的训练、验证和测试集。通过深度学习模型及NLP技术的应用，从该数据集中可以学到如何高效提取新闻文章的核心信息并生成与原文内容相符且精炼的摘要，从而提高信息处理效率。 CNNDM在自动文本摘要领域扮演着重要角色，并推动了相关研究的发展。

易语言-彗星数据摘取模块摘要

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易语言-彗星数据摘取模块是一款专为使用易语言编程环境设计的数据获取工具。该模块能够高效、便捷地从各种网页中提取所需信息，适用于开发需要网络爬虫功能的应用程序。有4个选项：1. #CALG_MD2 表示采用MD2编码；2. #CALG_MD4 表示采用MD4编码；3. #CALG_MD5 表示采用MD5编码；4. #CALG_SHA1 表示采用SHA1编码。其他编码请查询MSDN。

简短文本摘要的数据集-NLP

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这个数据集专注于简短文本摘要的研究领域，为自然语言处理（NLP）任务提供丰富的训练和测试资源。包含大量文档及其对应摘要，适用于研究与开发。《短文本-摘要-数据集-NLP》是专为自然语言处理（NLP）领域中的摘要生成与抽取任务设计的数据集。在当今信息爆炸的时代，快速准确地提炼大量文本信息变得至关重要，这正是NLP技术的重要应用之一。本数据集专门针对中文文本，旨在为研究者和开发者提供训练模型的资源，以实现高效、精准的短文本摘要。我们需要理解“摘要生成”与“摘要抽取”的概念。“摘要生成”是指利用算法自动生成文本简明概述的过程，在保持原文主要信息的同时无需人工干预。它通常涉及自然语言生成技术，要求模型理解和重构文本意义。“摘要抽取”则是在原文基础上选取关键句子或短语以形成简洁的概述，更侧重于提取而非创造。 NLP是人工智能的一个分支领域，专注于处理人类语言，包括理解、生成和翻译等任务。在这个数据集中，NLP技术将被用来解析并理解中文文本以便进行有效的摘要操作。这涵盖了词法分析、句法分析及语义分析等多个环节，并对于模型的训练与优化具有重要价值。数据集通常由大量文本组成的语料库构成，用于训练和评估NLP模型。在这个特定的数据集中，包含了各种类型的短文本资料，可能来自新闻、社交媒体或论坛等多元来源以确保模型能够应对多种实际场景。在训练过程中会使用这些原始文本及其对应的摘要通过监督学习的方式让模型学会如何从原文中提取关键信息。为了构建有效的摘要系统，数据集的质量和多样性至关重要。这个中文NLP数据集为研究人员提供了一个良好的起点，他们可以利用它来训练深度学习模型如Transformer或BERT等以提高摘要的准确性和流畅性。同时，更大的数据集通常能带来更好的泛化能力从而提升模型性能。在实际应用中，短文本摘要技术广泛应用于新闻聚合、文献检索及社交媒体监控等领域。例如，在新闻领域该技术可以帮助读者快速了解事件概要节省阅读时间；而在科研工作中则有助于研究人员迅速定位关键研究内容；此外它还可以帮助用户过滤掉无关信息提高社交平台上的信息获取效率。《短文本-摘要-数据集-NLP》是一个专为中文文本摘要任务定制的资源，对于推动NLP领域的相关研究特别是促进中文摘要技术的进步具有显著作用。通过深入挖掘和利用这个数据集我们可以期待未来出现更加智能高效的摘要系统服务于日益增长的信息处理需求。

中文长文本摘要数据集

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中文长文本摘要数据集是由一系列中文文档及其人工编写的摘要构成，旨在促进自动文摘技术的研究与应用。 1. 中文数据集 2. 长文本数据集 3. 摘要生成、摘要抽取任务数据集

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