一、简介 经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器，我在（数据科学学习手札43）Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍，其渲染出的图像以浏览器为载体，...非常精美，且绘制图像的自由程度堪比ggplot2，其为R也提供了接口，在plotly包中，但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言，自然是不太乐意转向plotly的学习，有趣的是plotly的...可以观察到，经过ggplotly()处理后的ggplot2图像通过R-studio中的viewer窗口打开，即当前的图像是网页文件，而随着我们鼠标的放置，可以在保留原有ggplot2外观的情况下，进行plotly...可以看到悬浮标签内的信息如我们所愿，但ggplot2中的某些部件在plotly中是相冲突的，例如图例： p_changed 图例的位置，但是对上图使用ggplotly()后效果如下： ? 可以看到图例并没有得到改变，因此在实际应用中使用ggplotly()还需慎重考虑。
在Linux系统中，有时候我们需要批量重命名文件夹中的所有文件，以便更好地组织和管理文件。本文将详细介绍几种在Linux中重命名文件夹中所有文件的方法，包括使用命令行工具和脚本等方式。...在执行mv命令之前，可以先执行一个测试命令来确认重命名操作是否符合预期。ls -l这将列出文件夹中的文件，并显示它们的详细信息。确保重命名操作没有出现错误，并且文件名已按预期修改。执行重命名操作。...if [[ $file == *.txt ]]; then # 修改文件名 mv "$file" "${file%.txt}.md" fi fidone将上述脚本保存为一个文本文件...然后，在终端中运行以下命令来执行脚本：bash rename_script.sh脚本将遍历文件夹中的所有文件，检查文件的扩展名是否为.txt，如果是，则将其重命名为.md。...结语通过使用mv命令、rename命令和脚本，我们可以在Linux中轻松地重命名文件夹中的所有文件。本文详细介绍了三种常用的方法，包括使用mv命令、rename命令和编写脚本来实现批量重命名操作。
这段时间一直在研究ggplot2这个神奇的可视化利器，可是ggplot2纵然所向披靡，唯独无法呈现动态效果！...尽管ggplot的作者在图表背后针对默认的图表主题及背景做了深度美化，但是没有动态效果这一点儿着实让人感觉有点儿美中不足： 我所说的动态效果是指：当鼠标悬浮到任何一个数据点，立马会有弹出文本框显示该数据点的具体指标信息...，当鼠标点击图例中的分类标识时，显示对应分类项下的数据点，而其他未被选中的数据点均会自动隐藏或者淡化（变成浅灰色）。...但是有了plotly包的辅助，ggplot所做出来的图表立马可是实现以上所述的功能： 而所需要的函数却极其简单： ggplotly() ?...更加不可思议的是，当你用鼠标单击右侧图例对应分类项，则图表中会对应只显示选中的分类项目数据点； 右上角的菜单中你可以自由选择将图表聚焦呈现、放大缩小、保存为图片等多种功能。 ?
虽然在excel文件中检索的vba代码不知道写了多少遍了，每次需要的时候，都是从网上找，然后写。实在是低效的做法。从网上找了一段代码，放在此处，以后需要的时候可以随手拿来。
在RMAN中，COPY命令是拷贝数据文件，相当于OS的cp命令，而SWITCH则相当于ALTER DATABASE RENAME用来更新控制文件。...TABLESPACE命令来重命名数据库中的文件：ALTER TABLESPACE TS_LHRDATA RENAME DATAFILE '/u01/lhrdb/data01.dbf' TO '/u02...数据库12c R1版本中对数据文件的迁移或重命名不再需要太多繁琐的步骤。...在12c R1中，可以使用ALTER DATABASE MOVE DATAFILE这样的SQL语句对数据文件进行在线重命名和移动。...中，移动数据文件必须进入到相关的容器中才可以，否则会报错“ORA-01516: nonexistent log file, data file, or temporary file "12" in the
作者：潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中，我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行，以保证主线程中用户流畅的地图交互（缩放、平移、旋转）。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案，将涉及复杂的多边形难抵极运算，如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...在我们的例子中，当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时，WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极，不影响主线程的交互： // https://github.com...事实上 Mapbox 也是这么做的，另外为了加快线程间数据传输速度，数据格式在设计上也需要考虑 Transferable[6]，由于线程上下文转移时不需要拷贝操作，在大数据量传输时将获得较大的效率提升。...因此 Mapbox 的做法是合并多条请求，在主线程中维护一个简单的状态机： /** * While processing `loadData`, we coalesce all further
例一 绘制后，将鼠标放置在图中的节点或者边上，会提示节点/边的详细信息 library(geomnet) library(plotly) data(blood) #blood是geomnet自带数据...例二 绘制后，将鼠标放置在图中的节点或者边上，会提示节点/边的详细信息。右上方是工具栏。...#alpha是节点的Alpha透明混合处理，取值范围0至1 theme_net() + #移除背景 theme(legend.position = "bottom") + #图例位置...scale_colour_brewer("Conference", palette = "Paired") + #分组赋值颜色 guides(linetype = FALSE) #guides,是否移除图例...ggplotly(gg) 小编总结： 除了Cytoscape软件以外，我们也可使用geomnet包来绘制网络图，而且这种交互式展示方法可用于数据库的设计中，美观且功能性强，大家可以借鉴哦！
在Django中，你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作中遇到的问题，并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django 中，您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中，以便在其他模板中使用。例如，您可能有一个主模板，其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码，展示了如何在视图中将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中：def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后，我们将已渲染的 HTML 文本存储在 context 字典中。最后，我们使用 render() 函数渲染主模板，并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们在Django中获取已渲染的HTML文本，然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记：http://t.cn/RHea2Rs )，同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017 的一个文本分类问题的比赛：让 AI...上图为模型架构示例，在示例中，句长n=9n=9，词向量维度k=6k=6，filter 有两种窗口大小（或者说 kernel size），每种有 2 个，因此 filter 总个数m=4m=4，其中: 一种的窗口大小...文本表示学习 经过卷积层后，获得了所有词的表示，然后在经过最大池化层和全连接层得到文本的表示，最后通过 softmax 层进行分类。具体如下： Max-pooling layer： ?...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型，论文提出一种 word dropout 策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。
而文本、图片和按钮，则是这些不同的UI框架中构建视图都要用到的三个最基本的控件。 Flutter中的文本Text和图片Image，我在前面的文章中都有过介绍，今天我们再来详细地聊一聊。...控制文本展示样式的参数，如字体名称 fontFamily、字体大小 fontSize、文本颜色 color、文本阴影 shadows 等等，这些参数被统一封装到了构造函数中的参数 style中。...如下所示，我在代码中定义了一段居中布局、20号红色粗体展示样式的字符串： Text( "这是一段居中布局、20号红色粗体展示样式的文本", textAlign: TextAlign.center...面对这样的需求，在Android中，我们使用 SpannableString来实现；在iOS中，我们使用NSAttributedString来实现；而在Flutter中国也有类似的概念，即TextSpan...这，和Android中的ImageView、iOS中的UIImageView的属性都是类似的，我在Flutter的图片组件这篇文章中有做详细介绍。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...，非常积极}中的哪一类 新闻主题分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类：多标签分类，如知乎看山杯 更多应用： 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...5.1 2 文本表示学习 经过卷积层后，获得了所有词的表示，然后在经过最大池化层和全连接层得到文本的表示，最后通过softmax层进行分类。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型，论文提出一种word dropout策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词(token)失效。
从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...实验之前首先对文本按单词进行分词，然后采用word2vec进行预训练（这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦，并且同样能获得较高的准确率）。...2：由于本次实验对比采用的是定长模型，因此需要对文本进行截断（过长）或补充（过短）。 3：实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模（text，label），text代表问题，label代表正负情绪标签。
前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例...也就是一个词在文本在文本中出现1次和多次特征处理是一样的。在大多数时候，我们使用词袋模型，后面的讨论也是以词袋模型为主。...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。也就是说词向量是稀疏的。在实际应用中一般使用稀疏矩阵来存储。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词...也就是一个词在文本在文本中出现1次和多次特征处理是一样的。在大多数时候，我们使用词袋模型，后面的讨论也是以词袋模型为主。...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。也就是说词向量是稀疏的。在实际应用中一般使用稀疏矩阵来存储。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。
应用于自然语言处理的机器学习数据通常包含文本和数字输入。例如，当您通过twitter或新闻构建一个模型来预测产品未来的销售时，在考虑文本的同时考虑过去的销售数据、访问者数量、市场趋势等将会更有效。...这篇文章展示了如何在scikit-learn（对于Tfidf）和pytorch（对于LSTM / BERT）中组合文本输入和数字输入。...这里它只返回最后一列作为文本特性，其余的作为数字特性。然后在文本上应用Tfidf矢量化并输入分类器。...两者都有类似的api，并且可以以相同的方式组合文本和数字输入，下面的示例使用pytorch。 要在神经网络中处理文本，首先它应该以模型所期望的方式嵌入。...该模型在与数字特征连接之前添加一个稠密层(即全连接层)，以平衡特征的数量。最后，应用稠密层输出所需的输出数量。 ?
（而不是字或词）进行编码； 编码后的向量长度是词典的长度； 该编码忽略词出现的次序； 在向量中，该单词的索引位置的值为单词在文本中出现的次数；如果索引位置的单词没有在文本中出现，则该值为 0 ； 缺点...该编码忽略词的位置信息，位置信息在文本中是一个很重要信息，词的位置不一样语义会有很大的差别（如 “猫爱吃老鼠” 和 “老鼠爱吃猫” 的编码一样）； 该编码方式虽然统计了词在文本中出现的次数，但仅仅通过...“出现次数”这个属性无法区分常用词（如：“我”、“是”、“的”等）和关键词（如：“自然语言处理”、“NLP ”等）在文本中的重要程度； 2.3 TF-IDF（词频-逆文档频率） 为了解决词袋模型无法区分常用词...文本频率是指：含有某个词的文本在整个语料库中所占的比例。逆文本频率是文本频率的倒数； 公式 ? ? ?...备注：在 n=gram 中并不是 n 取值越大越好，一般取 n=1 或 n=2。
标签：Excel公式 在Excel中，如果数字在一个表中被格式化为数字，而在另一个表中被格式化为文本，那么在尝试匹配或查找数据时，会发生错误。 例如，下图1所示的例子。...图1 在单元格B6中以文本格式存储数字3，此时当我们试图匹配列B中的数字3时就会发生错误。 下图2所示的是另一个例子。 图2 列A中用户编号是数字，列E中是格式为文本的用户编号。...在这个示例中，可以借助TEXT函数来实现，如下图4所示。 图4 下面，我们将列A和列E交换，如下图5所示。 图5 列A中是格式为文本的用户编号，列E中是格式为数字的用户编号。...图7 这里成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串，在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字，然后将数字与列E中的值进行匹配。...图8 这里，我们同样成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串，然后在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字，再将我们的数字与列E中的值进行匹配。
它由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年提出，并加以完善与普及，LSTM 在各类任务上表现良好，因此在处理序列数据时被广泛使用。...例如，在序列标注的时候，如果能像知道这个词之前的词一样，知道将要来的词，这将非常有帮助。...马尔科夫随机场（Markov Random Field / MRF）：设有联合概率分布 P(Y)，由无向图 G=(V,E) 表示，在图 G 中，结点表示随机变量，边表示随机变量之间的依赖关系，如果联合概率分布...在本应用中，CRF 模型能量函数中的这一项，用字母序列生成的词向量 W(char) 和 GloVe 生成的词向量连接的结果 W=[W(glove), W(char)] 替换即可。...Tensorflow 中的 CRF 实现 在 tensorflow 中已经有 CRF 的 package 可以直接调用，示例代码如下（具体可以参考 tensorflow 的官方文档 https://www.tensorflow.org
总第408篇 2020年 第32篇 基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集MS MARCO，美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案DR-BERT，该方案是第一个在官方评测指标...本文系DR-BERT算法在文本检索任务中的实践分享，希望对从事检索、排序相关研究的同学能够有所启发和帮助。...在美团业务中，文档检索和排序算法在搜索、广告、推荐等场景中都有着广泛的应用。...在美团的预训练MT-BERT平台[14]上，我们提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案，称之为DR-BERT（Enhancing BERT-based Document Ranking Model...图6 BERT WordPiece处理前/后的文本 为了解决这个问题，我们提出了一种是对原始词（WordPiece切词之前）做精准匹配的特征。所谓“精确匹配”，指的是某个词在文档和问题中同时出现。
在Web上利用水晶报表显示一段文本，用的是动态加载rpt的方法，结果出来的文本效果如下： 右边很不齐，于是回到水晶报表10程序中调rpt，很快，把文本的对齐方式设为两端对齐就好了...于是，我便打算在动态加载时，即在将ReportDocument对象赋给报表对象前，对该文本字段用程序方式控制对齐方式。...很难得到字段的引用，最后终于搞定，我对cr的对象结构也有了一点点的进一步了解： 水晶报表在.Net中，主要的命名空间，一个是CrystalDecisions.CrystalReports.Engine...这个对我来说没有用，我只想控制已经加入到报表中的字段。 ...最后，还是在命名空间CrystalDecisions.CrystalReports.Engine中乱看，看到FieldObject，顺藤摸瓜，才算找到，原来是这样的：报表由很多的ReportObject
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