1、CIF：即”CostInsuranceandFreight的英文缩写，其中文含义为“成本加保险费、运费”。
2、CNF=C&F，是CostandFreight成本加运费的意思。CRF(CleanReportofFinding)，验证报告书。需要ITS验货的东西。ITS会在收齐所有的最终单据后3个工作日内，发印此书，并在最终发票和清单上背书。
3、fob，cif，cnf，crf都是常用的国际贸易术语，这些国际贸易术语是国际贸易的买卖双方各自义务、费用和风险划分的表述，其中cnf就是cfr，过去的版本叫做cnf，现在使用的版本都改为cfr。
CRF全称是慢性肾功能衰竭（CRF），是一种临床综合症。
CNF意思是：复合非线性反馈控制。CRF意思是：验证报告书。各种贸易术语有利于买卖双方核算价格和成本。各种贸易术语对于成本、运费和保险费等各项费用由谁负担都有明确的界定，买卖双方比较容易核算价格和成本。
CNF=C&F：即“CostandFreight的英文缩写，其中文含义为”成本加运费“使用该术语，卖方负责按通常的条件租船订舱并支付到目的港的运费，按合同规定的装运港和装运期限将货物装上船并及时通知买家。
crf就是constantratefactor，就是保证“一定质量”，智能分配码率。设置crf实际上是更改编码参数。crf默认值23，一般的设置范围是16-26，数字越大质量越差。
CNF=C&F，是CostandFreight成本加运费的意思。CRF(CleanReportofFinding)，验证报告书。需要ITS验货的东西。ITS会在收齐所有的最终单据后3个工作日内，发印此书，并在最终发票和清单上背书。
CRF，是ChinaReviveFuture的缩写，即中国复兴未来。代表着全国首家一站式轰趴社交/竞技的青岛复兴未来体育文化发展有限公司，即X未来工厂。
WebLogo3，MEME，JalView可以获得序列标识图。根据查询相关信息显示，序列标识图就是序列的logo，它是以图形的方式依次绘出序列比对中各个位置上出现的残基。
硬盘序列号读取器硬盘序列号读取器是一款能够读取硬盘出厂编号(唯一物理序列号)的小巧绿色的软件，能帮您快速查询硬盘序列号，用于基于硬件的软件注册和加密以及各企事业单位或个人对计算机硬件资产进行查询和标识及统计。
在电脑上查找：通常可以在计算机本身上找到电脑序列号，可以在电脑机箱、标签或保修卡上找到。有些电脑品牌可能将序列号放在电池底部或电脑屏幕上方。
硬盘序列号查询启用“硬盘序列号读取工具”软件，点“读取”软件窗口显示相应的硬盘序列号。如载AIDA64，然后打开存储设备-ATA就可以看到序列号了。
再点左手边的“设备管理器”然后在右手边窗口找到“磁盘驱动器”进行查看（如下图所示）。
n-gram是一个重要的基础概念，它所提供的概率分析可以做到很多事情，例如机器翻译“请给我打电话”：P(“pleasecallme”)P(pleasecallI)。
NLP首创于1970年代早期。是由两位美国人——理察·班德勒(RichardBandler)和约翰·葛瑞德(JohnGrinder)完成的基础理论。
有25%-40%的错误属于real-worderror这一部分是languagemodel与noisychannelmodel的结合。
NLP是一套非常有效的实用行为心理学技巧，应用范围广泛，在商业、企业管理、教练、教育、辅导、运动及治疗各方面都有显著效益，是专业人士及社会大众必学的助人技术。
NLP是对人类主观经验的研究，NLP的起源是研究卓越人士特别成功的原因，把结果化成一套一套的技巧程序，使其它人也可以成为卓越人士。
自然语言处理(英语：naturallanguageprocessing，缩写作NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。
1、crf即CRF，中文意思是病例报告表，指要按照试验方案要求去设计，然后向申办者报告的记录受试者去提供相关信息的纸质或者电子文件。
2、条件随机场（CRF）是一种概率图模型，通常用于序列标注问题。在自然语言处理中，CRF被广泛用于命名实体识别、分块和词性标注等问题。它可以在给定输入序列的情况下，通过联合概率分布来预测输出序列。
3、命名实体识别（NamedEntityRecognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
4、命名实体识别指识别自然语言文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、时间日期等。传统机器学习算法主要有HMM和CRF，深度学习常用QRNN、LSTM，当前主流的是基于bert的NER。
5、命名实体识别(NamedEntitiesRecognition，NER)是自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，NLP)的一个基础任务。其目的是识别语料中人名、地名、组织机构名等命名实体。
6、使用BiLSTMembedder和分类层来表示token-tagemissionscores，并通过联合训练CRF层来学习tag-tag转换分数。在few-shot学习的情况下，采用类似的方法很有挑战性。