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Java一个对象是如何创建?又是如何被销毁

Java一个对象创建涉及以下步骤:内存分配:当使用关键字new调用一个构造方法时,Java虚拟机会在堆中分配一块新内存空间存储该对象。...返回对象引用:当构造方法执行完毕后,会返回一个指向新创建对象引用。这个引用可以用于访问和操作该对象实例变量和方法。...对象生命周期一般包括以下几个阶段:创建阶段:Java,通过使用关键字new创建一个对象。在这个阶段,对象会被分配在堆上,并初始化为默认值。...在这个阶段,对象已经失去了被使用价值。终结阶段:Java,提供了一个finalize()方法,这个方法在对象即将被垃圾回收时被调用。...总结:对象Java通过垃圾回收机制进行销毁,对象生命周期包括创建、使用、不可达、终结和垃圾回收阶段。可以通过重写finalize()方法定义对象销毁之前需要执行清理操作。

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伯克利人工智能研究项目:为图像自动添加准确说明

给定一个数据集,包括一对图像和描述(配对图像-句子数据,例如:MSCOCO),以及带有对象标签图像,但是没有描述(没有配对图像数据,如:ImageNet),我们希望学习如何描述配对图像-句子数据中看不见对象...词嵌入是一种密集高维度词汇描述,嵌入空间中有类似含义词会相互接近。 我们之前工作,称为“深度组合说明(DCC)”,我们首先在MSCOCO配对图像说明数据集上训练一个说明模型。...对象说明 当DCC模型能够描述几个从未见过对象类别时,将参数从一个对象复制到另一个对象可以创建具有语法工件句子。...例: 对于物体“球拍”,模型复制了“网球”权值,组成句子的话是“一个人在球场上打“球拍”。我们最近工作,我们直接把词汇嵌入我们语言模型。...具体地说,我们语言模型输入和输出中使用了GloVe嵌入。它可以含蓄地使模型描述未见过对象时捕获相似的语义。这使得我们模型能够产生一些句子,例如“一个网球运动员一个球上摆动球拍”。

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学界 | UC伯克利提出新型视觉描述系统,物体描述无需大量样本

,以及更重要一点:一个物体如何与其他物体互动(在地上跑,还是被一个人抓着等等)。视觉描述任务旨在开发为图像物体生成语境描述视觉系统。...给定一个包含成对图像和描述(图像-句子对数据,如 MSCOCO)数据集以及带有物体标签但没有描述图像(非成对图像数据,如 ImageNet),我们希望能够学习如何描述图像-句子对数据未出现物体...然后,为了描述新物体,我们对于每一个新物体(如霍加狓鹿)都使用词嵌入方法确定一个 MSCOCO 数据集所有物体与新物体最相似的物体(在此案例该物体是斑马)。...新物体字幕生成 DCC 模型能够描述多个未见过物体类别,而将参数从一个物体复制到另一个物体可以创造符合语法句子,如物体「网球拍」,模型从「网球」复制权重至「网球拍」,生成句子如「一个男人在球场打网球拍...这使得该模型描述未见过物体时悄悄地捕捉语义相似度,进而生成句子,如「一个网球运动员挥舞球拍击球」。另外,直接将词嵌入纳入网络使我们模型可以进行端到端训练。 ?

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图像中标注新对象

视觉描述是具有挑战性,因为它不仅需要识别对象(熊),还需要识别其他视觉元素,如动作(站立)和属性(棕色),并构建一个流畅句子来描述图像对象,动作和属性如何相关(如棕熊站在森林中一块岩石上)。...虽然物体识别模型可以识别狐狼和食蚁兽,但描述模型不能构成句子来正确描述这些动物上下文。我们工作,我们通过构建可以描述新对象视觉描述系统克服这个问题,而不需要关于这些对象图像和句子。...例如,对于“球拍”,这个词就是复制了“网球”权重作用,从而导致诸如“一个人在球场上打球拍句子我们最近工作[2],我们直接在语言模型使用词嵌入。...具体来说,我们语言模型输入和输出中使用GloVe嵌入。这使模型能够描述没见过对象时捕获语义相似性。这使得我们模型能够生成句子,例如“网球员挥动球拍击球”。...在这项工作,我们提出联合训练作为克服遗忘问题一种策略,但可能我们并不总能有许多不同任务和数据集训练。解决这个问题另一种方法是建立一个模型,可以学习根据视觉信息和对象标签组合描述。

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偶述 Wolfram 中文分词算法

而中文只有字、句和段能通过明显分界符划界,唯独词没有一个形式上分界符。虽然英文部分短语划分问题也存在同样问题,不过词这一层上,中文确实要比英文复杂得多、困难得多。...或者说,分词就是将连续汉字序列按照一定规范重新组合成字或词序列过程。如下以一个顺口溜举例,如果没有进行分词,未经练习的人恐怕很难说得利索。...例如:| 羽毛球拍卖完了 |,可以切分成 | 羽毛 | 球拍 | 卖完了 |、也可切分成 | 羽毛球 | 拍卖 | 完了 |,如果没有上下文或其他补充,恐怕谁也不能断言 | 拍卖 |在这里算不算一个词...算法简述 对于一句话,人可以通过自己知识和智力明白哪些是词,哪些不是词,但如何让计算机也能理解并进行处理,这样过程就是中文分词算法。...现有的中文分词算法可归纳为如下策略:首先基于公知中文词典,先将常用计算机中进行建档,随后将待处理文本以字符串方式同词典进行匹配和比较,若在词典能找到某一对应字符串,则成功匹配或识别出一个

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如何每次运行程序时,都会将数据添加到对应keys,而不是重新创建一个dict啊?

大家好,是Python进阶者。...一、前言 前几天Python最强王者交流群【 】问了一个Python项目实战问题,问题如下:请问,如何每次运行程序时,都会将数据添加到对应keys,而不是重新创建一个dict啊。...如果你也有类似这种Python相关小问题,欢迎随时交流群学习交流哦,有问必答! 三、总结 大家好,是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python项目实战问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【 】提出问题,感谢【东哥】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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Python ,通过列表字典创建 DataFrame 时,若字典 key 顺序不一样以及部分字典缺失某些键,pandas 将如何处理?

pandas 官方文档地址:https://pandas.pydata.org/ Python ,使用 pandas 库通过列表字典(即列表每个元素是一个字典)创建 DataFrame 时,如果每个字典...首先,我们需要了解什么是 DataFrame 以及为什么会有通过列表字典创建 DataFrame 需求。...当通过列表字典创建 DataFrame 时,每个字典通常代表一行数据,字典键(key)对应列名,而值(value)对应该行该列下数据。如果每个字典中键顺序不同,pandas 将如何处理呢?...列顺序:创建 DataFrame 时,pandas 会检查所有字典中出现键,并根据这些键首次出现顺序确定列顺序。...希望本博客能够帮助您深入理解 pandas 实际应用如何处理数据不一致性问题。

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如何理解python类和对象?

什么是类和对象 类和对象,我们生活其实是很容易找例子。类是一种把对象分组归类方法。比如动物,植物就可以看作是类,而大象,狮子就可以看作一个动物类对象;花,草可以看作是植物类对象。...我们python编程,也是有类和对象,比如我们知道数据类型就可以看做是类,数字类,字符类,列表类,函数类;实际1,2,3数字就是数字对象了,"abc"等就是字符对象了,这些都是python中提供对象...除了提供对象,其实我们也可以自己创建对象,这里我们就用一个比较好理解例子来说:假设我们要做一个弹球游戏,这里面有三个不同颜色大小球和一个球拍。我们就可以创建一个球类 和 一个球拍类。...根据球类我们可以创建三个不同颜色大小球,根据球拍类可以创建一个指定颜色大小球拍。 这里球类就相当于一个模子,它可以调整颜色,大小和显示位置,利用它可以生成各种各样球,球拍类同理。 ? ?...以后,如果你要做个变动,你只需一 处修改即可。 3.将一个长程序分解为多个函数,可以让你一次调试一部分,然后再将它们组合一个可行整体。 4.设计良好函数经常对多个程序都有帮助。

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关于自然语言处理系列-分词

分词就是将连续字序列按照一定规范重新组合成词序列过程(见百度百科) 英文中单词之间是以空格作为自然分界符,大多数情况下一个字即一个词;而中文分词则缺乏形式上分界符,词以双字或多字组合居多。...;2018年底中文网站数量为523万,中文网页数量为2816亿,新增约200亿;所以采用字符串匹配分词前提是得先人工维护一个海量词库,当然这是不太可能。...总控部分协调下,分词子系统可以获得有关词、句子句法和语义信息对分词歧义进行判断,即它模拟了人对句子理解过程。这种分词方法需要使用大量语言知识和信息。...可以对训练文本相邻出现各个字组合频度进行统计,计算它们之间互现信息。互现信息体现了汉字之间结合关系紧密程度。当紧密程 度高于某一个阈值时,便可以认为此字组可能构成了一个词。...2.2组合型歧义 - 要根据整个句子来判断。例如,句子“这个门把手坏了”,“把手”是个词,但在句子“请把手拿开”,“把手”就不是一个词。

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分词 – Tokenization

2.词是一个比较合适粒度 词是表达完整含义最小单位。 字粒度太小,无法表达完整含义,比如”鼠“可以是”老鼠“,也可以是”鼠标“。 而句子粒度太大,承载信息量多,很难复用。...所以如何切分是一个难点,再加上中文里一词多意情况非常多,导致很容易出现歧义。下文中难点部分会详细说明。 区别2:英文单词有多种形态 英文单词存在丰富变形变换。...难点 2:歧义词如何切分 例如「兵乓球拍卖完了」就有2种分词方式表达了2种不同含义: 乒乓球 \ 拍卖 \ 完了 乒乓 \ 球拍 \ 卖 \ 完了 难点 3:新词识别 信息爆炸时代,三天两头就会冒出来一堆新词...中文分词3大难点 没有统一标准 歧义词如何切分 新词识别 3个典型分词方式: 基于词典匹配 基于统计 基于深度学习 百度百科+维基百科 百度百科版本 中文分词就是将连续字序列按照一定规范重新组合成词序列过程...我们知道,英文行文中,单词之间是以空格作为自然分界符,而中文只是字、句和段能通过明显分界符简单划界,唯独词没有一个形式上分界符,虽然英文也同样存在短语划分问题,不过词这一层上,中文比之英文要复杂得多

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Django敲门~第一部分【3. 创建一个项目】使用自定义8080端口启动服务windows系统命令行执行如下命令查看IP地址linuxunix系统命令行执行如下命令查看IP地址

,将项目中需要各个功能可以封装成或大或小模块,这些模块项目中是可插拔时,非常有利于项目的更新和扩展 所以,Django框架在使用时,首先会常见一个项目(根模块),然后项目的技术上,创建各个应用子模块...,将子模块引入到我们根模块中进行使用 Django常见项目类似于我们创建一个插线板,插线板上可以插入多个用电器,每一个用电器都是实现了某些功能一个模块,此时这个插线板功能就非常强大了,可以通过接入不同用电器实现各种特殊功能了...# 一个兼容WSGI入口点web服务器 |-- manage.py # 这是用于命令行执行项目管理一个文件,内容不需要修改 3....运行及访问Django项目 我们已经创建好了基于Django一个项目,那么怎么web容器启动这个项目,并且可以浏览器访问它呢?...,可以通过如下命令启动服务 使用自定义8080端口启动服务 python3 manage.py runserver 8080 浏览器可以通过如下形式访问:http://localhost

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使用倒排索引提高大批量字符串搜索效率

Python,如果要判断一个字符串是否一个字符串里面,我们可以使用 in关键字,例如: >>> a = '你说是买苹果电脑,还是买windows电脑呢?'...print('苹果这个词a字符串里面')...苹果这个词a字符串里面 如果有多个句子和多个关键字,那么可以使用 for循环实现: sentences = ['你说是买苹果电脑,还是买windows...! 于是就知道了, CNMsentences列表下标为4和7这两个句子。 下面,我们换一个看起来更笨办法: 要找到 CNM在哪几句里面,可以变成:寻找 C、 N、 M这三个字母在哪几句里面。...,同一个字符串会被遍历3次。有没有办法减少这种看起来多余遍历操作呢? 如果我们把 不想听到有人说CNM!这个句子转成字典会怎么样: sentence = '不想听到有人说CNM!'...此时,字典Key就是每一个字符,而Value可以是每一句话原来列表索引: sentences = ['你说是买苹果电脑,还是买windows电脑呢?'

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NLP入门实战:一文教会你完整机器处理流程

语料预处理 这里重点介绍一下语料预处理,一个完整中文自然语言处理工程应用,语料预处理大概会占到整个 50%~70% 工作量,所以开发人员大部分时间就在进行语料预处理。...2.分词 中文语料数据为一批短文本或者长文本,比如:句子,文章摘要,段落或者整篇文章组成一个集合。一般句子、段落之间字、词语是连续,有一定含义。...当前中文分词算法主要难点有歧义识别和新词识别,比如:“羽毛球拍卖完了”,这个可以切分成“羽毛 球拍 卖 完 了”,也可切分成“羽毛球 拍卖 完 了”,如果不依赖上下文其他句子,恐怕很难知道如何去理解...特征工程 做完语料预处理之后,接下来需要考虑如何把分词之后字和词语表示成计算机能够计算类型。 显然,如果要计算我们至少需要把中文分词字符串转换成数字,确切说应该是数学向量。...词袋模型(Bag of Word, BOW),即不考虑词语原本句子顺序,直接将每一个词语或者符号统一放置一个集合(如 list),然后按照计数方式对出现次数进行统计。

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中文自然语言处理完整机器处理流程

大家好,是为人造智能操碎了心智能禅师。 全文大约2800字。...语料预处理 这里重点介绍一下语料预处理,一个完整中文自然语言处理工程应用,语料预处理大概会占到整个50%-70%工作量,所以开发人员大部分时间就在进行语料预处理。...当前中文分词算法主要难点有歧义识别和新词识别,比如:“羽毛球拍卖完了”,这个可以切分成“羽毛 球拍 卖 完 了”,也可切分成“羽毛球 拍卖 完 了”,如果不依赖上下文其他句子,恐怕很难知道如何去理解...特征工程 做完语料预处理之后,接下来需要考虑如何把分词之后字和词语表示成计算机能够计算类型。 显然,如果要计算我们至少需要把中文分词字符串转换成数字,确切说应该是数学向量。...词袋模型(Bag of Word, BOW),即不考虑词语原本句子顺序,直接将每一个词语或者符号统一放置一个集合(如 list),然后按照计数方式对出现次数进行统计。

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NLP入门+实战必读:一文教会你完整机器处理流程

语料预处理 这里重点介绍一下语料预处理,一个完整中文自然语言处理工程应用,语料预处理大概会占到整个 50%~70% 工作量,所以开发人员大部分时间就在进行语料预处理。...2.分词 中文语料数据为一批短文本或者长文本,比如:句子,文章摘要,段落或者整篇文章组成一个集合。一般句子、段落之间字、词语是连续,有一定含义。...当前中文分词算法主要难点有歧义识别和新词识别,比如:“羽毛球拍卖完了”,这个可以切分成“羽毛 球拍 卖 完 了”,也可切分成“羽毛球 拍卖 完 了”,如果不依赖上下文其他句子,恐怕很难知道如何去理解...特征工程 做完语料预处理之后,接下来需要考虑如何把分词之后字和词语表示成计算机能够计算类型。 显然,如果要计算我们至少需要把中文分词字符串转换成数字,确切说应该是数学向量。...词袋模型(Bag of Word, BOW),即不考虑词语原本句子顺序,直接将每一个词语或者符号统一放置一个集合(如 list),然后按照计数方式对出现次数进行统计。

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【从零开始学分词】严澜:数据挖掘入门——分词

基于词典分词,需要先预设一个分词词典,比如上面句子切分出来“假如、上午”这些词先存放在词典,然后把句子切分成单字组合成词语去词典里查找,匹配上了就挑选出来一个词。没有匹配上就切分成单字。 2....再对上面句子进行单字切分,把字与字结合后语料概率库里查找对应概率,如果概率大于一定值就挑选出来形成一个词。这个是大概描述,实际生产环境还需要对句子上下文进行结合才能更准确分词。 3....需要先整理出中文语句句法、语义信息作为知识库,然后结合句子上下文,对句子进行单字切分后组合成词逐个带入知识库进行识别,识别出来就挑选出一个词。目前还没有特别成熟基于语义分词系统。...不过这只是一个开始,抛出几个问题: 如何让程序识别句子时间?比如“上午”、“下午2点”。 如何处理“把手抬起来” 和 “这扇门把手”“把”与“手”问题?...如何构建海量知识库,让程序从“婴儿”变成“成年人”? 如何使用有限存储空间存储海量知识库? 如何提高程序海量知识库查找定位信息效率? 如何识别新词、人名、新鲜事物等未知领域?

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【问底】严澜:数据挖掘入门——分词

不过需要我们编写程序判断每一种信息,就拿文字识别来说吧,怎么从一个人在社交网络言论判断他今天心情是高兴还是愤怒!比如:“你假如上午没给我吃冰淇淋,绝对会不happy。”...这个是大概描述,实际生产环境还需要对句子上下文进行结合才能更准确分词。 基于语义分词,简而言之就是模拟人类对句子理解进行分词。...需要先整理出中文语句句法、语义信息作为知识库,然后结合句子上下文,对句子进行单字切分后组合成词逐个带入知识库进行识别,识别出来就挑选出一个词。目前还没有特别成熟基于语义分词系统。...不过这只是一个开始,抛出几个问题: 如何让程序识别句子时间?比如“上午”、“下午2点”。 如何处理“把手抬起来” 和 “这扇门把手”“把”与“手”问题?...如何构建海量知识库,让程序从“婴儿”变成“成年人”? 如何使用有限存储空间存储海量知识库? 如何提高程序海量知识库查找定位信息效率? 如何识别新词、人名、新鲜事物等未知领域?

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研究提出能够自我解释 AI 算法,辅助理解机器决策过程

这限制了我们发生错误时改善AI能力,也限制了我们它们做出我们所不会做决定时向它们学习。现在,一个不断增长研究领域正在寻求改变。 考虑 AI 如何识别图片中的人。...因此,当神经网络被要求解释为什么它说一张图片显示棒球时,它会回顾一下用于该决策数据,识别一个球拍,然后识别与摇摆球拍位置相关的人,并且说“玩家正在摆动球拍。...如果你看看以机器可读形式呈现决策理由,它看起来会像一组极长数字字符串,可能长达几十万位。...像伯克利和普朗克研究所这样系统会利用这些数字,从中发现共同点,以确定机器正在看什么,并在一个人类能读懂句子描述它。 他们工作不是对问题完整解决 —— 它只一个非常具体情境下工作。...但它指向一个未来,在这个未来我们可以简单地要求机器解释它们行动,并得到一个容易、清楚答案。当我们把更重要决定例如自动驾驶放在AI手中时,这将变得越来越重要。

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NLP学习基础入门(上)

当前中文分词算法主要难点有歧义识别和新词识别,比如:“羽毛球拍卖完了”,这个可以切分成“羽毛 球拍 卖 完 了”,也可切分成“羽毛球 拍卖 完 了”,如果不依赖上下文其他句子,恐怕很难知道如何去理解...2.2.3 特征工程 做完语料预处理之后,接下来需要考虑如何把分词之后字和词语表示成计算机能够计算类型。显然,如果要计算我们至少需要把中文分词字符串转换成数字,确切说应该是向量话。...词袋模型(Bag of Word, BOW),即不考虑词语原本句子顺序,直接将每一个词语或者符号统一放置一个集合(如 list),然后按照计数方式对出现次数进行统计。...通常来说,属于相同词性词,句法承担类似的角色。 (2)第二层面:句法分析 句法分析是对输人文本以句子为单位,进行分析以得到句子句法结构处理过程。...,例如词汇化树邻接文法,组合范畴文法等对句子进行深层句法以及语义分析。

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