统计机器翻译（英语：Statistical Machine Translation，简写为SMT）是机器翻译的一种，基本思想是通过对大量的平行语料进行统计分析，构建模型，进而使用此模型进行翻译。 所谓的平行语料就是表达同一个意思的不同语言的句子，如： 這是一個蘋果。This is an apple.桌上有一本書。There is a book on the table． 模型的定义假设一个源语言句
分析与实现一个消息应用有如下需求： 需要保留用户最近24小时内的所有操作历史 需要频繁的显示最近的10条操作历史给用户 需要频繁的显示24小时内总操作次数 这是一个典型的适合应用Redis的情形。现在需要考虑的是如何具体实现，首先想到的是采用字典（哈希表）列表的方式实现，其中每一个哈希表存储操作内容和操作时间，同时包含一个过期时间。但是考虑到Redis支持设置键的过期时间，所以哈希表本身可以不
BFC定义浮动元素和绝对定位元素，非块级盒子的块级容器（例如 inline-blocks, table-cells, 和 table-captions），以及overflow值不为“visiable”的块级盒子，都会为他们的内容创建新的BFC（块级格式上下文）。 在BFC中，盒子从顶端开始垂直地一个接一个地排列，两个盒子之间的垂直的间隙是由他们的margin 值所决定的。在一个BFC中，两个相邻的
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问题描述有一个在线博客系统，系统提供了一个API，前端只需要传递参数：(开始日期，结束日期)，然后就会返回一个这样的JSON:{日期1:新文章数量,日期2:新文章数量...}。现在来了一个新的需求：用户需要查看当天，本周，本月，最近半年或者一年新发布的文章的数量。现在需要设计后端API供前端调用，那么这个API应该如何设计呢？ 一开始，我想到了3种可能的方案： 直接使用之前的API，前端根据天