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...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...如果后续支持,配合 SplitChunksPlugin 应该能解决在 Worker 和不同 entry 之间共享代码的问题。
TEXT :一个BLOB或TEXT列,最大长度为65535(2^16-1)个字符。
♣ 题目部分 在Oracle中,文本型字段直方图示例2个。...值需要去转换,字符‘1’的16进制的dump值为0x31,字符‘6’的16进制的dump值为0x36, LHR@orclasm > SELECT DUMP('1',16),DUMP('6',16) FROM...这是因为CBO默认认为列NAMES的数据是均匀分布的,而其实该列上的DISTINCT值只有1和2这两个值,所以CBO评估出来的对列B施加等值查询条件的可选择率就是1/2,进而评估出来的对列B施加等值查询条件的结果集的...是5001,己经占了表T_HG_20170601_LHR总记录数的一半,所以CBO认为此时再走列B上的索引IDX_NAME就己经不合适了,进而就选择了全表扫描。...但实际上,CBO对上述等值查询要返回结果集的Cardinality的评估己经与事实严重不符,评估出来的值是5001,其实却只有1,差了好几个数量级。
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...每次使用一种类型的 filter 进行实验,表明 filter 的窗口大小设置在 1 到 10 之间是一个比较合理的选择。...RNN 用于文本分类 策略 1:直接使用 RNN 的最后一个单元输出向量作为文本特征 策略 2:使用双向 RNN 的两个方向的输出向量的连接(concatenate)或均值作为文本特征 策略 3:将所有...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。
SRU模型、GRU模型与LSTM模型设计上十分的相似,LSTM包含三个门函数(input gate、forget gate和output gate),而GRU模型是LSTM模型的简化版,仅仅包含两个门函数...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。
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...,在训练过程中进行微调 (CNN-non-static) 多通道(CNN-multichannel):将固定的预训练词向量和微调的词向量分别当作一个通道(channel),卷积操作同时在这两个通道上进行...1到10之间是一个比较合理的选择。...RNN用于文本分类 策略1:直接使用RNN的最后一个单元输出向量作为文本特征 策略2:使用双向RNN的两个方向的输出向量的连接(concatenate)或均值作为文本特征 策略3:将所有RNN单元的输出向量的均值...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。
进行绘图时,一直都没有比较方便的办法像R中的ggtext那样,向图像中插入整段的混合风格富文本内容,譬如下面的例子: 而几天前我在逛github的时候偶然发现了一个叫做flexitext的第三方库...,它设计了一套类似ggtext的语法方式,使得我们可以用一种特殊的语法在matplotlib中构建整段富文本,下面我们就来get它吧~ 2 使用flexitext在matplotlib中创建富文本 ...在使用pip install flexitext完成安装之后,我们使用下列语句导入所需模块: from flexitext import flexitext 2.1 基础用法 flexitext中定义富文本的语法有些类似...weight属性用于设置文本的粗细程度,可传入0到1000之间的数值,或是ultralight、light、normal、regular、book、medium、roman、semibold、demibold...,取值在0到1之间,来看一个简单的例子: import numpy as np fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6)) flexitext(0.5,
平时的编码中,我们经常需要判断两个文本的相似性,不管是用来做文本纠错或者去重等等,那么我们应该以什么维度来判断相似性呢?这些算法又怎么实现呢?这篇文章对常见的计算方式做一个记录。...汉明距离 汉明距离是编辑距离中的一个特殊情况,仅用来计算两个等长字符串中不一致的字符个数。 因此汉明距离不用考虑添加及删除,只需要对比不同即可,所以实现比较简单。...首先是余弦相似性的定义: 余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。...0 度角的余弦值是 1,而其他任何角度的余弦值都不大于 1;并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。...首先我们将字符串向量化,之后就可以在一个平面空间中,求出他们向量之间夹角的余弦值即可。 字符串向量化怎么做呢?
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。... 22222222 222222222 如果上述代码是列表页中要获取的部分代码...,现在要获取 所有列表页 的tbody标签中每个tr标签下 除第三、四个td标签(这2个中可能有数据,也可能无数据) 外的其他4个td标签中的数据,该如何获取?...>, , , ]] 第三步:循环获取每个小list中的每个...td节点的文本数据,并剔除不需要的数据 for x in res2: res3 = [] for y in x: res4 = y.xpath('text()') res3
本文实例讲述了PHP操作MySQL中BLOB字段的方法。...分享给大家供大家参考,具体如下: 1、M/【参考文章的时候,并不建议直接复制,应该尽量地读懂】/ySQL中BLOB字段类型 BLOB类型的字段用于存储二进制数据。...MySQL中,BLOB是个类型系列,包括:TinyBlob、Blob、MediumBlob、LongBlob,这几个类型之间的唯一区别是在存储文件的最大大小上不同。...MySQL的四种BLOB类型 TinyBlob: 最大 255字节 Blob: 最大 65K MediumBlob:最大 16M LongBlob: 最大 4G 注意:如果你存储的文件过大...,数据库的性能会下降很多。
: 词向量长度是词典长度; 在向量中,该单词的索引位置的值为 1 ,其余的值都是 0 ; 使用One-Hot 进行编码的文本,得到的矩阵是稀疏矩阵(sparse matrix); 缺点: 不同词的向量表示互相正交...,无法衡量不同词之间的关系; 该编码只能反映某个词是否在句中出现,无法衡量不同词的重要程度; 使用One-Hot 对文本进行编码后得到的是高维稀疏矩阵,会浪费计算和存储资源; 2.2 词袋模型(...(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...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 ? ? ?
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。...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。现在,我们想查找列E中的用户编号,并使用相对应的列F中的邮件地址填充列B。...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。
双向循环神经网络(Bi-LSTM)的基本思想是提出每一个训练序列向前和向后分别是两个 LSTM,而且这两个都连接着一个输出层。这个结构提供给输出层输入序列中每一个点的完整的过去和未来的上下文信息。...概率图模型是由图表示的概率分布。设联合概率分布 P(Y),是一组随机变量。由无向图 G=(V,E) 表示概率分布 P(Y),即在图 G 中,结点表示一个随机变量,;边表示随机变量之间的概率依赖关系。...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...在线性链条件随机场中,每个输出变量仅与相邻的两个输出变量以及输入变量 X 之间存在依赖关系。...将两个词向量拼接起来 W=[W(glove), W(char)],这样的词向量中包含了 word 的语义和形态信息。
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。...这样的话,模型就学习到了不同文档之间的相对关系。...然而,Pairwise的排序任务存在两个问题:第一,这种方法优化两两文档的比较而非更多文档的排序,跟文档排序的目标不同;第二,随机从文档中抽取Pair容易造成训练数据偏置的问题。
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...词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前,我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系,仅仅只考虑所有词的权重。...,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。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。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。...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。
、命名实体识别、人名识别、地名识别、词性识别、篇章理解、关键词提取、简繁拼音转换、拼音转换、根据输入智能推荐、自定义分词器 封面1.jpg 使用很简单,只要引入hanlp.jar包,便可处理(新版本的hanlp...安装包可以去github下载安装),下面是某位大神的操作截图: 图1.png 图2.png
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...词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前,我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系,仅仅只考虑所有词的权重。...,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。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。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。...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。
简单地说,使用COUNTIF函数,我们可以对单元格区域中的文本排序。...如下图1所示,在单元格B6中,使用公式: =COUNTIF(C6:C15,"<="&C6) 得到单元格C6<em>中</em><em>的</em><em>文本</em><em>在</em>单元格区域C6:C15<em>的</em><em>文本</em><em>中</em>,由小到大排在第10位。...将公式下拉至单元格B15,得到相应<em>的</em>列C中<em>文本</em><em>在</em>单元格区域C6:C15<em>中</em><em>文本</em><em>的</em>排序位置。 ?...图1 <em>在</em>单元格E6<em>中</em><em>的</em>公式为: =VLOOKUP(ROW()-ROW(E5),B6:C15,2,FALSE) 其中,ROW()-ROW(E5)<em>的</em>值为1,即查找单元格区域B6:C15<em>中</em>列B<em>中</em><em>的</em>值为1对应<em>的</em>列...C<em>中</em>单元格<em>的</em>值,也就是单元格区域C6:C15<em>中</em>最小<em>的</em><em>文本</em>。
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