上一篇中，主要介绍了使用foreach包来在R语言环境中实现任务的并行处理，其实在R语言中还有另外一个多进程包同样可以完成多进程任务，那就是parallel包，其语法与R语言内置的apply组函数以及plyr包内的_pply组函数一致。 library("parallel") detectCores() #计算计算机核心数： detectCores(logical=F) #获取实际物理核心数 以下可以通过这两个包来对比一下，同样的代码环境下，两者之间的性能如何。 library("h
相信大部分R语言初学者，在刚开始入门之处，都曾被告诫在处理多重复任务时，尽量不要使用显式的for循环，而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数，这样可以极大地提高代码运行效率。 但是实际上除了内的apply组函数之外，你还有另外一个更好地选择，就是利用一些支持并行运算的扩展包，来发挥本地计算机的多和计算优势。 本篇要讲解的包是foreach包，这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包，之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中，曾经演示过具体的代码。 library("fore
单纯从数据抓取的逻辑来讲（不谈那些工程上的可用框架），个人觉得R语言中现有的请求库中，RCurl和httr完全可以对标Python中的urllib和reuqests(当然py中在错误处理和解析框架上显得更为专业！)。 我们经常使用的网络数据抓取需求，无非两种： 要么伪造浏览器请求 要么驱动浏览器请求 对于伪造浏览器请求而言，虽然请求定义里有诸多类型，但是实际上爬虫用到的无非就是GET请求和POST请求。 而驱动浏览器就几乎没有什么门槛了，所见即所得，R语言中的RSelenium/Rwebdriver和Py
你想知道R语言中的RCurl包中一共有几个get开头的函数嘛，今天我特意数了一下，大约有十四五个那么多（保守估计）！ 所以如果对这个包了解不太深入的话，遇到复杂的数据爬取需求，自然是摸不着头脑，心碎一地~_~ 实际上很多我们都不常用，常用的不超过五个，而且这些函数命名都很有规律，一般是类似功能的名称中都有统一的关键词标识，只要理解这些关键词，很好区分，下面我对9个可能用到的get函数简要做一个分类。 第一类是get请求函数（参数直接写在URL里面） getURL #get请求的一般
本文是一篇R语言爬虫实战练习篇，同样使用httr包来完成，结合cookies登录、表单提交、json数据包来完成整个数据爬取过程，无需书写复杂的xpath、css路径甚至繁琐的正则表达式（尽管这三个技能对于数据爬取而言意义非凡）。 之前已经演练过如何使用httr来完成网易云课堂的课程爬取，其中用到POST方法和表单提交。 今天爬取对象是知乎live课程信息，用到的GET方法，结合cookies登录和参数提交来完成，这一篇会给大家稍微涉猎一些细节技巧。 library("httr") library("dp
平台即服务（PaaS）可以利用的最重要的数据类型之一就是它在其权限范围内运行的访客应用程序的内容。PaaS服务应该了解关于访客应用程序的各种各样的事情 - 包括它们的体系结构，依赖性，跨基础设施的规模等等。
R语言的爬虫生态虽然与Python相比要弱小很多，but，如果你真的想要用R干一些有趣的事情，那么R语言目前所具有的的网络爬取工具也能给你带来很多方便。 今天借着中秋节的兴致，用网易云课堂 全部课程>编程开发>人工智能与大数据>数据分析 模块的课程作为实战对象，来给大家演练一下如何使用R语言httr包实现异步加载和POST 表单提交以及cookies登入。 直接使用json或者其他格式的表单返回值，避免苦逼的的书写大量正则表达式以及让人眼花缭乱的 CSS表达式、Xath路径表达式。这应该是每一个爬虫练
rvest包可能是R语言中数据抓取使用频率最高的包了，它的知名度和曝光度在知乎的数据分析相关帖子和回答中都很高。 甚至很多爬虫教程和数据分析课程在讲解R语言网络数据抓取时，也大多以该包为主。 坦白的说，rvest的确是一个很好地数据抓取工具，不过他的强项更多在于网页解析，这一点儿之前就有说到。 你可能惊艳于rvest强大的解析能力，有两套解析语法可选（Xpath、css）,短短几个关键词路径就可以提取出来很重要的数据。 但肯定也遇到过有些网页明明数据就摆在那里，通过Chrome开发者工具（或者selecto
在权限范围内运行的访客应用程序的知识是平台即服务（PaaS）可以利用的最重要的数据来源之一。一个PaaS应该知道（译注：原文为know，此处应指可以获取并处理）关于访客应用程序的各方各面，包括它们的体系结构、依赖性、基础架构的规模等等。
之前曾经写过一篇关于知乎live课程信息爬取的短文，那个直接遍历的知乎live主页上展示的部分课程，仅仅是很小的一部分。 今日这一篇将是该小项目的升级版，直接对live主页的课程按照模块进行二级页面的遍历，这样可以抓取更加丰富的课程信息，本次一共获取课程数目将近800+ 对于课程页抓包分析详情，这里不再赘述，想要了解的可以看这一篇旧文，本篇内容仅对二级页面的遍历思路进行整理。 R语言爬虫实战——知乎live课程数据爬取实战 因为课程数相对较多，这里使用cookie直接登录，需要获取cookie值。 lib
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参见：https://mp.weixin.qq.com/s/UJ3S2bFYASG9P4xBWDLQQg
以下是一个使用R语言和httrOAuth库的下载器程序，用于下载的内容。程序使用以下代码。
最近写了不少关于网页数据抓取的内容，大多涉及的是网页请求方面的，无论是传统的RCurl还是新锐大杀器httr,这两个包是R语言中最为主流的网页请求库。 但是整个数据抓取的流程中，网页请求仅仅是第一步，而请求获取到网页之后，数据是嵌套在错综复杂的html/xml文件中的，因而需要我们熟练掌握一两种网页解析语法。 RCurl包是R语言中比较传统和古老的网页请求包，其功能及其庞大，它在请求网页之后通常搭配XML解析包进行内容解析与提取，而对于初学者最为友好的rvest包，其实他谈不上一个好的请求库，rvest是内
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
网络上有无数的图片资源，但是如何从特定的网站中快速地抓取图片呢？本文将介绍一种使用 R 语言和 XML 库的简单方法，让你可以轻松地从 www.sohu.com 网站上下载你感兴趣的图片。本文将涉及以下几个方面：
本篇内容不涉及任何R语言或者Python代码实现，仅从异步加载的逻辑实现过程以及浏览器抓包分析的角度来给大家分享一下个人近期学习爬虫的一些心得。 涉及到的工具有Chrome浏览器（开发者工具）、postman(一款非常优秀的Chrome网络请求构造工具，你可以在Chrome浏览器在线商店里搜到，也可以下载桌面版)。 1、异步加载概念及实现过程 2、浏览器抓包分析一般流程 异步加载的英文简称是ajax,即“Asynchronous Javascript And XML”（异步JavaScript和XML）是指
上一讲讲了R语言与Pyhton中的异常捕获与错误处理基本知识，今天以一个小案例来进行实战演练，让你的程序遇水搭桥，畅通无阻。 本案例目标网址，今日头条的头条指数行业报告，全都是pdf格式的，需要先抓包获取PDF文件地址，之后我会随机抽取其中5个地址（因为PDF下载要看网速的，特别慢），然后将其中两个地址设置为不存在地址。 这种错误非常常见，当然实际应用中错误类型多种多样，需要你仔细甄别，但解决的基本思路都是这样的。当遇到一个错误地址导致程序遇阻时，使用异常函数先捕获错误异常，然后使用next命令进行绕过即可
数据清洗从来都不是一件简单的事情！ 使用httr包结合浏览器抓包工具进行网页数据抓取虽然非常方便，但是获取的数据后期处理工作量却非常庞大的。 因为大部分json数据包返回之后都会被转换为R语言中的非结构化数据类型——list。 也就是说，对于list数据结构的处理熟练程度，将会决定着你在数据清洗中所花费的时间与精力。 list数据结构本身即可简单也可复杂，当list中存在递归结构时，其处理难度就大大增加了。（不幸的是大部分json数据包都是递归结构的） 对于list数据结构的处理，你可以通过手动构造循环来处
pacman包是一个整合了基础包library相关函数的包，用于更方便地对R包进行管理。该包可以添加到.Rprofile以便于显式地指定该包的函数，增加工作效率。其中关键函数p_load可以很好地提升论坛提问与博文，它会自动加载包，如果没有找到，会自动安装缺失包。
在读取一行数据之前，应该先考虑下重复数据管理的通用规则，不改写原始数据。原始文件视为只读，保留原始文件名字并说明来源，是一个好办法。
参考：https://www.jianshu.com/p/cb16ded75672[1]
今天给大家分享一个在工业界、实际工作中非常常用的技术——向量检索。得益于深度学习、表示学习的迅猛发展，向量化检索逐渐成为实际应用中很常见检索方法之一，是深度学习时代很多成熟系统的基础模块，在诸如文档检索系统、广告系统、推荐系统应用广泛。通过离线或在线将实体表示成向量的形式，再进行向量之间的距离度量，实现线上检索。
深度语义模型（Deep Structured Sematic models, DSSM）是在2013年由微软的研究人员提出，主要解决的是在搜索的过程中，对于传统的依靠关键词匹配的方法的弊端（语义上的相似）提出的潜在语义模型。DSSM算法在实际工作中也被证明是卓有成效的算法，不仅在搜索中得到广泛的应用，同时也被使用在推荐系统的召回中。
上一篇中，我们有说到 Self-attention 其实是 Attention 的一个变体，改变了计算相关性权重的计算方式，从输出和输入之间的相关计算，转变成输入和输入自身的相关性计算。
数据输入作为数据分析的第一步非常重要，传统的数据输入方式存在数据格式多、参数复杂等问题，因此本期给大家推荐一个支持非常多数据格式的数据输入输出R包rio。
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹，也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下，虽然SQL（SQL类专业的etl语言）是数据处理的首选明星语言，性能佳、效率高、容易培养数据思维，但是SQL没法处理构建全流程的数据任务，之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在
论文地址：Learning deep structured semantic models for web search using clickthrough data
定睛一看，没有eaf值啊，这可咋整，后续需要用到read_outcome_data函数，eaf值是必须的呢！
作为菜鸟分析师一枚，日常工作中需要处理大量地理位置相关（如城市、辖区、街道、商场、楼宇等）数据。分析报告中总是用吐了的柱形图、条形图，不仅自己看着辣眼睛，老板也审美疲劳。
元学习是当前人工智能领域最有前途和趋势的研究领域之一。 它被认为是获得广义人工智能（AGI）的垫脚石。 在本章中，我们将了解什么是元学习以及为什么元学习是当前人工智能中最令人振奋的研究。 我们将了解什么是少拍，单拍和零拍学习，以及如何在元学习中使用它。 我们还将学习不同类型的元学习技术。 然后，我们将探索学习通过梯度下降学习梯度下降的概念，其中我们了解如何使用元学习器来学习梯度下降优化。 继续进行，我们还将学习优化作为少样本学习的模型，我们将了解如何在少样本学习设置中将元学习器用作优化算法。
这一段时间在研究R里面的数据抓取相关包，时不时的能发掘出一些惊喜。 比如今天，我找到了一个自带请求器的解析包，而且还是嵌入的pantomjs无头浏览器，这样就不用你再傻乎乎的再去装个selenium驱
距离上篇文章《低代码xChatGPT，五步搭建AI聊天机器人》已经过去3个多月，收到了很多小伙伴的关注和反馈，也帮助很多朋友快速低成本搭建了ChatGPT聊天应用，未曾想这一段时间GPT热度只增不减，加上最近国内外各种LLM、文生图多模态模型密集发布，开发者们也有了更高的要求。比如如何训练一个自己的GPT应用，如何结合GPT和所在的专业领域知识来搭建AI应用，像心理咨询助手、个人知识库助手等，看目前网上这方面资料还不多，今天我们就来抛个砖试试。
前面已经介绍了多个搜索召回中的向量召回算法，如Facebook的EBR，Que2Search，京东的DPSR。对于搜索系统来说，召回通常是由倒排召回构成，倒排召回的简单原理如下图所示：
在本章中，我们将继续使用Tung前一章中生成的过滤数据集。我们将探索可视化数据的不同方法，以便您在质量控制步骤之后评估表达式矩阵发生的情况。scaterpackage提供了几个非常有用的功能来简化可视化。
地理位置信息的解析与逆解析可能是我们在分析地理位置数据时所面临的最棘手的问题了，好在现在很多主流的在线 地图厂商地给开发者提供了免费的API接口调用。 这一篇以百度地图API为例，演示如何在R语言以及Python中通过调用API实现地理位置的解析与逆解析，即将地址转换为具体经纬度，将经纬度转换为具体的地址。 免费API调用需要开发者自己在百度地图开放平台上注册APPkey,每日限调6000次，因为是免费的，所有人都可以申请注册，注册地址如下。 http://lbsyun.baidu.com/apiconso
这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制。BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力。不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度，也限制了Transformer在长文本中的应用。
在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案. 如果要评选一个 NLP 领域最难以被忘记的公式, 我想, TF-IDF 应该是无可争议的第一和唯一. 虽然在以上领域，目前出现了不少以深度学习为基础的新的文本表达和权重（Weighting）表示方法，但是 TF-IDF 作为一个古董方法，依然在很多应用中发挥着不可替代的作用. TF-IDF 一般是文本处理领域初学者入门阶段就会了解到的概念, 了解和掌握 TF-IDF 算法, 能够帮助初学者更快地理解其它更加深入复杂的文本挖掘算法和模型. 以下我会从 TF-IDF 的应用背景, TF-IDF 的发现历史, 算法公式及其变种, TF-IDF 的应用几个方面来介绍和展开讨论.
通过官网下载（需要注册），或者百度一下也有资源。需要注意的是要下载最新版，百度或者谷歌的不一定是最新版本，最好在官网下载，但是现在有一个问题，注册账号时验证码的图片总是无法显示，所以无法注册，如果注册时没有我说的这个问题，那就直接注册，注册后直接输入自己的邮箱在1处，点击下载即可。如果无法注册，可通过GitHub下载。
CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率。DeepFM模型包含FM和DNN两部分，FM模型可以抽取low-order（低阶）特征，DNN可以抽取high-order（高阶）特征。低阶特征可以理解为线性的特征组合，高阶特征，可以理解为经过多次线性-非线性组合操作之后形成的特征，为高度抽象特征。无需Wide&Deep模型人工特征工程。由于输入仅为原始特征，而且FM和DNN共享输入向量特征，DeepFM模型训练速度很快。
最近在练习R语言与Python的网络数据抓取内容，遇到了烦人的验证码问题，走了很多弯路，最终总算解决了。 在分享这篇文章之前，只想感慨一声，虽然Python拥有更为完善的爬虫生态和多如牛毛的爬虫分享课程，但是貌似这些大部分内容，使用R语言中的RCurl+httr都可以做到，但是可惜的利用R语言学习爬虫的爱好者与Pythoner相比，实在是太少了，R语言的高阶爬虫教程凤毛麟角，只能一点一点儿在stackflow上面搜罗整理。 希望我的这一篇案例能给大家带来一点儿可借鉴的思路。 R library("RCurl
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本文将简要介绍聊天机器人的四种构建方法：检索、seq2seq、Reinforcement Learning、seqGAN。 聊天机器人的现状 聊天机器人从应用领域分为： 专业型 通用型 从技术上分为：
对于一个搜索系统来说，通常采用的召回都是基于倒排索引的召回，简单来说就是需要对item侧建立倒排索引，在检索的过程中，对query分词，根据分词结果去倒排索引中查找词匹配的item，简单的流程如下图所示：
但是最近频繁看到粉丝留言表明安装clusterProfiler包失败，这个clusterProfiler是大名鼎鼎的Y叔开发，基本上是每个做生物信息学数据分析的人都会使用它的，做超几何分布检验（富集分析），而且内置了很多数据库，好用的函数。
最近几年，注意力模型（Attention Model） 被广泛的使用在自然语言处理、图像识别及 语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习最值得关注和了解的核心技术之一。
今天继续，看看Facebook在KDD'21的工作，从模型到部署介绍了Facebook Marketplace这一电商平台的语义检索系统。
爬虫是都不陌生的一个概念，比如百度、谷歌都有自己的爬虫工具去抓取网站、分析、索引，方便我们的查询使用。 在我们浏览网站、查询信息时，如果想做一些批量的处理，也可以去分析网站的结构、抓取网页、提取信息，然后就完成了一个小爬虫的写作。 网页爬虫需要我们了解URL的结构、HTML语法特征和结构，以及使用合适的抓取、解析工具。我们这篇先看一个简单的处理，给一个直观的感受：一个函数抓取网页的表格。以后再慢慢解析如何更加定制的获取信息。 HMDB (人类代谢组数据库)收录了很多代谢组的数据，用于代谢组学、临床化学、生物
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