在Java中，一个对象的创建涉及以下步骤：内存分配：当使用关键字new调用一个类的构造方法时，Java虚拟机会在堆中分配一块新的内存空间来存储该对象。...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的引用。这个引用可以用于访问和操作该对象的实例变量和方法。...对象的生命周期一般包括以下几个阶段：创建阶段：在Java中，通过使用关键字new来创建一个对象。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的价值。终结阶段：在Java中，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：对象在Java中通过垃圾回收机制进行销毁，对象的生命周期包括创建、使用、不可达、终结和垃圾回收的阶段。可以通过重写finalize()方法来定义对象在销毁之前需要执行的清理操作。
给定一个数据集，包括一对图像和描述(配对的图像-句子数据，例如：MSCOCO)，以及带有对象标签的图像，但是没有描述(没有配对的图像数据，如：ImageNet)，我们希望学习如何描述在配对的图像-句子数据中看不见的对象...词嵌入是一种密集的高维度词汇描述，在嵌入空间中有类似含义的词会相互接近。 在我们之前的工作中，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的对象类别时，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的句子。...例: 对于物体“球拍”，模型复制了“网球”的权值，组成句子的话是“一个人在球场上打“球拍”。在我们最近的工作中，我们直接把词汇嵌入在我们的语言模型中。...具体地说，我们在语言模型的输入和输出中使用了GloVe嵌入。它可以含蓄地使模型在描述未见过的对象时捕获相似的语义。这使得我们的模型能够产生一些句子，例如“一个网球运动员在一个球上摆动球拍”。
，以及更重要的一点：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）。视觉描述的任务旨在开发为图像中的物体生成语境描述的视觉系统。...给定一个包含成对图像和描述（图像-句子对数据，如 MSCOCO）的数据集以及带有物体标签但没有描述的图像（非成对图像数据，如 ImageNet），我们希望能够学习如何描述在图像-句子对数据中未出现的物体...然后，为了描述新物体，我们对于每一个新物体（如霍加狓鹿）都使用词嵌入方法来确定一个在 MSCOCO 数据集所有物体中与新物体最相似的物体（在此案例中该物体是斑马）。...新物体字幕生成 DCC 模型能够描述多个未见过的物体类别，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的句子，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...这使得该模型在描述未见过的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的模型可以进行端到端的训练。 ?
视觉描述是具有挑战性的，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），并构建一个流畅的句子来描述图像中的对象，动作和属性如何相关（如棕熊站在森林中的一块岩石上）。...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的上下文。在我们的工作中，我们通过构建可以描述新对象的视觉描述系统来克服这个问题，而不需要关于这些对象的图像和句子。...例如，对于“球拍”，这个词就是复制了“网球”的权重作用，从而导致诸如“一个人在球场上打球拍”的句子。在我们最近的工作[2]中，我们直接在语言模型使用词嵌入。...具体来说，我们在语言模型的输入和输出中使用GloVe嵌入。这使模型能够在描述没见过的对象时捕获语义相似性。这使得我们的模型能够生成句子，例如“网球员在挥动球拍击球”。...在这项工作中，我们提出联合训练作为克服遗忘问题的一种策略，但可能我们并不总能有许多不同的任务和数据集来训练。解决这个问题的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来组合描述。
而中文只有字、句和段能通过明显的分界符来划界，唯独词没有一个形式上的分界符。虽然英文在部分短语的划分问题也存在同样问题，不过在词这一层上，中文确实要比英文复杂得多、困难得多。...或者说，分词就是将连续的汉字序列按照一定的规范重新组合成字或词序列的过程。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的补充，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，人可以通过自己的知识和智力来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解并进行处理，这样的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：首先基于公知的中文词典，先将常用的词在计算机中进行建档，随后将待处理的文本以字符串的方式同词典进行匹配和比较，若在词典中能找到某一对应的字符串，则成功匹配或识别出一个词
大家好，我是Python进阶者。...一、前言 前几天在Python最强王者交流群【 】问了一个Python项目实战的问题，问题如下：请问，我如何每次运行程序时，都会将数据添加到对应的keys中，而不是重新创建一个dict啊。...如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python项目实战的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【 】提出的问题，感谢【东哥】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...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来创建 DataFrame 的需求。...当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...列顺序：在创建 DataFrame 时，pandas 会检查所有字典中出现的键，并根据这些键首次出现的顺序来确定列的顺序。...希望本博客能够帮助您深入理解 pandas 在实际应用中如何处理数据不一致性问题。
什么是类和对象 类和对象，在我们的生活中其实是很容易找例子的。类是一种把对象分组归类的方法。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中的对象；花，草可以看作是植物类中的对象。...在我们的python编程中，也是有类和对象的，比如我们知道的数据类型就可以看做是类，数字类，字符类，列表类，函数类；实际的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中提供的对象...除了提供的对象，其实我们也可以自己来创建对象，这里我们就用一个比较好理解的例子来说：假设我们要做一个弹球游戏，这里面有三个不同颜色大小的球和一个球拍。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的颜色大小的球，根据球拍类可以创建一个指定颜色大小球拍。 这里的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的球，球拍类同理。 ? ?...以后，如果你要做个变动，你只需在一 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，然后再将它们组合为 一个可行的整体。 4.设计良好的函数经常对多个程序都有帮助。
分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程(见百度百科) 在英文中单词之间是以空格作为自然分界符的，大多数情况下一个字即一个词；而中文分词则缺乏形式上的分界符，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的分词的前提是得先人工维护一个海量的词库，当然这是不太可能的。...在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。...可以对训练文本中相邻出现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们之间的互现信息。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。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，在句子“这个门把手坏了”中，“把手”是个词，但在句子“请把手拿开”中，“把手”就不是一个词。
2.词是一个比较合适的粒度 词是表达完整含义的最小单位。 字的粒度太小，无法表达完整含义，比如”鼠“可以是”老鼠“，也可以是”鼠标“。 而句子的粒度太大，承载的信息量多，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的情况非常多，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 英文单词存在丰富的变形变换。...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种不同的含义： 乒乓球 \ 拍卖 \ 完了 乒乓 \ 球拍 \ 卖 \ 完了 难点 3：新词的识别 信息爆炸的时代，三天两头就会冒出来一堆新词...中文分词的3大难点 没有统一的标准 歧义词如何切分 新词的识别 3个典型的分词方式： 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的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程...我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在词这一层上，中文比之英文要复杂得多
，将项目中需要的各个功能可以封装成或大或小的模块，这些模块在项目中是可插拔时的，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），然后在项目的技术上，创建各个应用的子模块...，将子模块引入到我们的根模块中进行使用 Django常见的项目类似于我们创建了一个插线板，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的一个模块，此时这个插线板的功能就非常强大了，可以通过接入不同的用电器实现各种特殊的功能了...# 一个兼容WSGI入口点的web服务器 |-- manage.py # 这是用于在命令行中执行项目管理的一个文件，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的一个项目，那么怎么在web容器中启动这个项目，并且可以在浏览器中访问它呢？...，可以通过如下的命令来启动服务 使用自定义的8080端口来启动服务 python3 manage.py runserver 8080 浏览器中可以通过如下的形式访问：http://localhost
在Python中，如果要判断一个字符串是否在另一个字符串里面，我们可以使用 in关键字，例如： >>> a = '你说我是买苹果电脑，还是买windows电脑呢？'...print('苹果这个词在a字符串里面')...苹果这个词在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循环来实现： sentences = ['你说我是买苹果电脑，还是买windows...在！ 于是就知道了， CNM在sentences列表下标为4和7的这两个句子中。 下面，我们换一个看起来更笨的办法： 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。...中，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的遍历操作呢？ 如果我们把 我不想听到有人说CNM！这个句子转成字典会怎么样： sentence = '我不想听到有人说CNM！'...此时，字典的Key就是每一个字符，而Value可以是每一句话在原来列表中的索引： sentences = ['你说我是买苹果电脑，还是买windows电脑呢？'
在最初为学院奖构建问答机器人时，我们实现了基于一个自定义函数的相似性搜索，该函数计算两个向量之间的余弦距离。我们将用一个查询替换掉该函数，以在Chroma中搜索存储的集合。...，让我们在 dataframe 中添加一个包含整个提名句子的新列。...由于 Chroma 中存储的每个文档还需要字符串格式的 ID ，所以我们将 dataframe 的索引列转换为字符串列表。...让我们将此列表转换为一个字符串，以为提示提供上下文。...本教程演示了如何利用诸如 Chroma 之类的向量数据库来实现检索增强生成(RAG)，以通过额外的上下文增强提示。
语料预处理 这里重点介绍一下语料的预处理，在一个完整的中文自然语言处理工程应用中，语料预处理大概会占到整个 50%~70% 的工作量，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的一个集合。一般句子、段落之间的字、词语是连续的，有一定含义。...当前中文分词算法的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的句子，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的字和词语表示成计算机能够计算的类型。 显然，如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是数学中的向量。...词袋模型（Bag of Word, BOW)，即不考虑词语原本在句子中的顺序，直接将每一个词语或者符号统一放置在一个集合（如 list），然后按照计数的方式对出现的次数进行统计。
大家好，我是为人造的智能操碎了心的智能禅师。 全文大约2800字。...语料预处理 这里重点介绍一下语料的预处理，在一个完整的中文自然语言处理工程应用中，语料预处理大概会占到整个50%-70%的工作量，所以开发人员大部分时间就在进行语料预处理。...当前中文分词算法的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的句子，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的字和词语表示成计算机能够计算的类型。 显然，如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是数学中的向量。...词袋模型（Bag of Word, BOW)，即不考虑词语原本在句子中的顺序，直接将每一个词语或者符号统一放置在一个集合（如 list），然后按照计数的方式对出现的次数进行统计。
基于词典的分词，需要先预设一个分词词典，比如上面句子切分出来的“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。没有匹配上的就切分成单字。 2....再对上面句子进行单字切分，把字与字结合后在语料概率库里查找对应的概率，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，实际生产环境中还需要对句子的上下文进行结合才能更准确的分词。 3....需要先整理出中文语句的句法、语义信息作为知识库，然后结合句子的上下文，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的基于语义的分词系统。...不过这只是一个开始，抛出几个问题： 如何让程序识别句子中的时间？比如“上午”、“下午2点”。 如何处理“把手抬起来” 和 “这扇门的把手”中的“把”与“手”的问题？...如何构建海量的知识库，让程序从“婴儿”变成“成年人”？ 如何使用有限的存储空间存储海量的知识库？ 如何提高程序在海量知识库中查找定位信息的效率？ 如何识别新词、人名、新鲜事物等未知领域？
不过需要我们编写程序来判断每一种信息，就拿文字识别来说吧，怎么从一个人在社交网络的言论判断他今天的心情是高兴还是愤怒！比如：“你假如上午没给我吃冰淇淋，我绝对会不happy的。”...这个是大概描述，实际生产环境中还需要对句子的上下文进行结合才能更准确的分词。 基于语义的分词，简而言之就是模拟人类对句子的理解来进行分词。...需要先整理出中文语句的句法、语义信息作为知识库，然后结合句子的上下文，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的基于语义的分词系统。...不过这只是一个开始，抛出几个问题： 如何让程序识别句子中的时间？比如“上午”、“下午2点”。 如何处理“把手抬起来” 和 “这扇门的把手”中的“把”与“手”的问题？...如何构建海量的知识库，让程序从“婴儿”变成“成年人”？ 如何使用有限的存储空间存储海量的知识库？ 如何提高程序在海量知识库中查找定位信息的效率？ 如何识别新词、人名、新鲜事物等未知领域？
这限制了我们在发生错误时改善AI的能力，也限制了我们在它们做出我们所不会做的决定时向它们学习。现在，一个不断增长的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的数据，识别一个球拍，然后识别与摇摆的球拍位置相关的人，并且说“玩家正在摆动球拍。...如果你看看以机器可读的形式呈现的决策理由，它看起来会像一组极长的数字字符串，可能长达几十万位。...像伯克利和普朗克研究所这样的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的句子中描述它。 他们的工作不是对问题的完整解决 —— 它只在一个非常具体的情境下工作。...但它指向一个未来，在这个未来中我们可以简单地要求机器解释它们的行动，并得到一个容易、清楚的答案。当我们把更重要的决定例如自动驾驶放在AI的手中时，这将变得越来越重要。
当前中文分词算法的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的句子，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的字和词语表示成计算机能够计算的类型。显然，如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是向量话。...词袋模型（Bag of Word, BOW)，即不考虑词语原本在句子中的顺序，直接将每一个词语或者符号统一放置在一个集合（如 list），然后按照计数的方式对出现的次数进行统计。...通常来说，属于相同词性的词，在句法中承担类似的角色。 （2）第二层面:句法分析 句法分析是对输人的文本以句子为单位，进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。...，例如词汇化树邻接文法，组合范畴文法等对句子进行深层的句法以及语义分析。
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