包含了电子政务中常用的英文术语及其缩写和全拼，并且按照字母表顺序排列，可作为电子政务查询资料。

最近对强化学习很感兴趣，有哪些好用的强化学习库呢？

你是否对发展中国家的肥料使用感到好奇？中国钢铁出口的增长？美国巧克力消费？世界上哪些地区仍在使用打字机？您将在这里找到所有这些以及更多内容。该数据集涵盖了过去30年中地球上大多数国家/地区5,000种商品的进出口量。 数据集来自https://www.kaggle.com/unitednations/global-commodity-trade-statistics

比如说：列表1 {1,2,3};列表2{4,5,6}，把它合并成一个新的列表{1,2,3,4,5,6},而不是{1,2,3},{4,5,6}

以前在Sarcasm Detection中进行的研究大多使用Twitter数据集，该数据集是基于基于标签的监督收集的，但是这些数据集在标签和语言方面都很复杂。此外，许多推文都是对其他推文的答复，而在这些推文中检测嘲讽需要联系上下文。 为了克服与Twitter数据集中的噪音相关的限制，此Sarsarm Detection的News Headlines数据集是从两个新闻网站收集的。TheOnion旨在形成时事的讽刺版本，我们从“简讯”和“新闻图片”类别（讽刺）中收集了所有头条新闻。我们从HuffPost收集真实（而非讽刺）的新闻头条。 与现有的Twitter数据集相比，此新数据集具有以下优点： 由于新闻头条是由专业人员以正式方式撰写的，因此没有拼写错误和非正式使用。这减少了稀疏性，并且还增加了找到预训练的嵌入的机会。 此外，由于TheOnion的唯一目的是发布讽刺新闻，因此与Twitter数据集相比，我们获得的高质量标签的噪音要少得多。 与回复其他推文的推文不同，我们获得的新闻标题是独立的。这将有助于我们挑逗真正的讽刺元素。 每个记录包含三个属性： is_sarcastic：如果记录是讽刺的，则为1，否则为0 headline：新闻文章的标题 article_link：链接到原始新闻文章。有助于收集补充数据 数据的一般统计信息，有关如何使用python读取数据的说明以及基本的探索性分析可在此GitHub存储库中找到。可以在此GitHub存储库中找到在此数据集上受训的混合NN体系结构。 via:https://www.kaggle.com/rmisra/news-headlines-dataset-for-sarcasm-detection

怎么从python脚本中调用外部命令？

通过自定义模板实现了一个矩阵及其运算的Matrix类，并重载了+ - * += -= *= [] 等运算符，但是没有实现列表初始化方式的构造函数。 编写的代码可以用来学习使用，涉及到的知识点有模板、构造函数、拷贝构造、虚函数、动态内存分配、运算符重载等等，对初学C++的朋友来说是极好的练手。

ANN神经网络层的每个神经元都被激活了吗?如果没有，是什么因素影响了他们有没有被激活?同理，网络层的每个节点都有其偏置吗？