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使用图计算系统实现研报关键词权重分数计算性能提升百倍以上

•四、总结 使用图计算系统实现研报关键词权重分数计算性能提升百倍以上 在这次的工程化操作中通过读写分离、查询优化、分布式图计算系统实现研报关键词TF-IDF分数计算性能提升百倍以上。...下面基于该数据和算法计算权重分数。 查询解构：在图数据库中，运行CYPHER查询之后计算下推执行都是在当前服务器上执行，在集群模式下会导致多节点并行计算的资源浪费，消耗更多时间。...分布式计算：为了使计算过程在图数据库集群中并发执行，使用分布式程序将数据分块进行计算；并将最终结果保存在MySQL中，用配置图数据库任务的方式将计算结果更新写入到图数据库中。...【此处也可以使用Kafka等MQ系统进行数据的更新，如果系统不要求较高的实时性，为了避免抢占资源在业务系统不繁忙时批量写入会更好】 3.1 指定研报和关键词计算TF-IDF分数 在这个查询中，指定了一篇研报和一个研报中的关键词...在计算一批研报关键词数据时，可以先将研报统计数算出来，以参数的方式下推给其它查询。这样的话，每次计算研报和关键词TF-IDF分数时就不用了频繁的执行统计count(*)操作，可以节省一些性能消耗。

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SparkMLLib中基于DataFrame的TF-IDF

TF-词频计算方法 考虑到文档内容有长短之分，进行词频标准化 IDF-逆向文档频率 数学表达方法 如果一个词越常见，那么分母就越大，逆文档频率就越小越接近0。...log表示对得到的值取对数。 TF-IDF 数学表达式 可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。...三 Spark MLlib中的TF-IDF 在MLlib中，是将TF和IDF分开，使它们更灵活。 TF： HashingTF与CountVectorizer这两个都可以用来生成词频向量。...IDF:是一个Estimator，作用于一个数据集并产生一个IDFModel。...推荐你参考http://nlp.stanford.edu/ 和https://github.com/scalanlp/chalk 四 举例说明 下面的例子中，使用Tokenizer将句子分割成单词。

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    XV6操作系统代码阅读心得（一）：启动加载、中断与系统调用

    XV6操作系统是MIT 6.828课程中使用的教学操作系统，是在现代硬件上对Unix V6系统的重写。XV6总共只有一万多行，非常适合初学者用于学习和实践操作系统相关知识。...XV6并不会在启动时对主板上的硬件做全面的检查，而真实的Bootloader会对所有连接到计算机的所有硬件的状态进行检查。...XV6中断管理的初始化 由于中断机制是由CPU硬件支持的，所以计算机在运行阶段一开始时，BIOS就开启并支持中断。...但是，在XV6系统的启动过程中，第一条指令就使用cli指令来屏蔽中断，直到第一个进程调度时才会在scheduler()里使用STI指令允许硬件中断。...XV6中的硬件中断都是使用CTI和STI指令来进行开关。在实际的计算机中，中断分为外部中断和内部中断。

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    IMDB影评数据集入门

    本文将介绍如何使用Python和一些常用的NLP工具库来进行IMDB影评数据集的入门：下载和准备数据集IMDB影评数据集可以从Kaggle网站上下载，具体下载链接：​​IMDB Dataset​​下载后得到一个压缩文件...TF-IDF是NLP中常用的一种特征提取方法，它能够衡量一个词在文档中的重要性。...注意：在使用以上代码时，需要将​​preprocess_text​​函数和涉及到的模型和向量化器的训练代码放在同一个文件中，并确保模型文件和向量化器文件正确加载。...缺乏多样性：IMDB影评数据集主要集中在电影评论上，缺乏其他领域的评论样本。这可能限制了模型在不同领域或其他类型评论的泛化能力，使得模型在其他任务上的表现可能会受到影响。...Twitter情感分析数据集：Twitter情感分析数据集包含了从Twitter上收集的推文和对应的情感标签。它可以用于研究社交媒体上的情感倾向和情感变化，因为推文往往更加短小和直接。

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    五毛的cocos2d-x学习笔记03-控件

    ，对节点（游戏元素）的控制等，还有一些游戏数据的保存调用，屏幕尺寸的获取等都要由Director类来管理控制的。 　　　　　　　...一般创建Scene的子类，在子类的初始化中载入游戏资源，为场景添加层，启动音乐播放等等。 　　...iOS, Android, Windows Phone等在开发应用时使用的是标准屏幕坐标系，原点为屏幕左上角，x向右，y向下。 　　世界坐标系也叫绝对坐标系，“世界”指的是游戏世界。...只有在第一次呈现场景时用runWithScene，有场景存在的情况下，用replaceScene。 　　...注：以下代码无特殊说明，都写在HelloWorldScene.cpp的init方法中。 Log： Log只能在调试（快捷键F5）时才能看到。

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    网络安全自学篇（二十二）| 基于机器学习的恶意请求识别及安全领域中的机器学习

    一般说数据挖掘时，可以等同于说机器学习，我们平常所说的机器学习应用，应该是通用的，不仅仅局限在结构化数据，还有图像、音频、视频等应用。...基本流程如下图所示： 读取正常请求和恶意请求数据集，预处理设置类标y和数据集x 通过N-grams处理数据集，并构建TF-IDF特征矩阵，每个请求对应矩阵的一行数据 数据集拆分为训练数据和测试数据 使用机器学习逻辑回归算法对特征矩阵进行训练...作者前文：[python] 使用scikit-learn工具计算文本TF-IDF值 TF-IDF（Term Frequency-InversDocument Frequency）是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术...计算方法如下面公式所示。 ? 其中，式中tfidf表示词频tf和倒文本词频idf的乘积。TF-IDF值越大表示该特征词对这个文本的重要性越大。...3.训练模型 通过构建的特征矩阵作为训练集，调用逻辑回归进行训练和测试，Python中机器学习两个核心函数为fit()和predict()。

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    python 中文文本分类

    毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大 2.2.2 接下来，我们将要通过python编程，来将1.1节中的...一一对应） 例如2中的文本“21.txt”在..../" # 分词后分类语料库路径 corpus2Bunch(wordbag_path, seg_path) 3，结构化表示–向量空间模型 在第2节中，我们对原始数据集进行了分词处理，并且通过绑定为...今后有精力我会在这里更新补充，现在，先给你推荐一篇非常棒的文章《使用scikit-learn工具计算文本TF-IDF值》 下面，我们假定你已经对TF-IDF有了最基本的了解。...norm: 归一化，我们计算TF-IDF的时候，是用TF*IDF，TF可以是归一化的，也可以是没有归一化的，一般都是采用归一化的方法，默认开启.

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    面试了8家公司，他们问了我这些机器学习题目......

    解释下python中的可变对象和不可变对象。 你在python中使用过什么数据结构？ 体验☞：整个面试过程都是围绕着文本相似度提问的，我都顺利通过了。但是这次仍旧没有更深层次的技术探讨。...(我没什么想法，但我尝试用基于TF-IDF相似性的意图和反馈来回答这个问题。 ) 能否使用循环神经网络设计一个聊天机器人来对输入的问题进行意图和回答响应。...标准正态分布的均值和方差分别是多少？ 你在Python中都使用什么数据结构？ 文本分类的方法有哪些？你会怎么做分类？ 解释TF-IDF技术及其缺点，如何克服TF-IDF的缺点？...GMM模型中的概率如何计算？ 在进行发音识别时，你是如何为GMM-UBM技术执行MAP调整的？ 谈谈你所用的I-vector技术 。 在分析语境时，主要因素是什么？...花些时间组织好答案再回答，如果对问题有不理解的地方，一定要请教面试官。还有就是在面试时一定要冷静！ 在解释概念时一定要恰当的表现自己。

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    十六.文本挖掘之词云热点与LDA主题分布分析万字详解

    虽然作者是一名技术小白，但会保证每一篇文章都会很用心地撰写，希望这些基础性文章对你有所帮助，在Python和安全路上与大家一起进步。...个性化词云既是研究分析内容的一种表现方式，又是广告传媒的一种“艺术品”。在Python中，通过安装WordCloud词云扩展包可以形成快速便捷的词云图片。...，对应的重复次数在矩形框的右下角显示。...X统计成TF-IDF值 #查看数据结构 输出tf-idf权重 print(tfidf.toarray()) weight = tfidf.toarray() 输出如图所示，它也是9*43的矩阵，只是矩阵中的值已经计算为...同时，在进行数据分析时，通常需要采用准确率、召回率或F特征值来评估一个算法的好坏，研究者也会不断的优化模型或替换为更好的算法。

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