基于情感词典的情感分析应该是最简单的情感分析方法了，大致说一下使用情感词典进行情感分析的思路：
Q哥在上一篇文章uvm_info高级技巧（1）中，跟大家聊了如何屏蔽那些刷屏的uvm_info信息。
情感分析是大数据时代常见的一种分析方法，多用于对产品评论的情感挖掘，以探究顾客的满意度程度。在做情感分析时，有两种途径：一种是基于情感词典的分析方法，一种是基于机器学习的方法，两者各有利弊。 在此，笔者主要想跟大家分享基于python平台利用情感词典做情感分析的方法。本文主要参考https://blog.csdn.net/lom9357bye/article/details/79058946这篇文章，在此文章中，博主用一句简单的语句“我今天很高兴也非常开心”向我们清楚的展示的利用情感词典做情感分析的方法，这篇文章对笔者很受用。 然而这篇文章博主也向我们抛出了几个问题，笔者就是基于此改写的算法。主要分以下几个步骤： （1）过滤掉停用词表中的否定词和程度副词 有时候，停用词表中的词包括了否定词和程度副词，因此在做情感分析时首要先过滤掉停用词表中的否定词和程度副词，防止这些有意义的词被过滤掉。词表的下载见上述博主。
关键词选择最核心的要求是搜索次数多，竞争程度小。搜索次数可以通过搜索引擎本身提供的关键词工具查看，简单明了，数字比较确定。而竞争程度判断起来就要复杂得多。下面列出几个可以用于判断关键词竞争程度的因素。
情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶，内在评价的一种倾向。它由两个方面来衡量：一个情感倾向方向，一个是情感倾向度。 情感倾向方向也称为情感极性。在微博中，可以理解为用户对某客体表达自身观点所持的态度是支持、反对、中立，即通常所指的正面情感、负面情感、中性情感。例如“赞美”与“表扬”同为褒义词，表达正面情感，而“龌龊”与“丑陋”就是贬义词，表达负面情感。 情感倾向度是指主体对客体表达正面情感或负面情感时的强弱程度，不同的情感程度往往是通过不同的情感词或情感语气等来体现。例如：“敬爱”与“亲爱
很多程序员朋友都想做自己的AI产品，我们可以按照「流程自动化程度」与「AI应用程度」将产品的形态划分为四个象限：
随着网络安全意识的增强，越来越多的用户开始使用国外服务器代理IP来保护自己的网络隐私。
软件工作量估算是我们在对一个软件项目成本估算过程中，在完成软件规模估算后需要进行的第2项估算工作。在软件项目工作量估算过程中，我们除了要进行风险分析外，还要考虑软件复用的程度。 软件复用就是将已有的软件成分用于构造新的软件系统。在现代的软件开发过程中，为了提高效率和质量，大部分软件企业都已将某些通用功能转化为可重用功能，或者开发组织具备某方面项目的开发经验，遗留下了可以复用的组件，这些情况都可能降低开发所需的工作量。因此，可以被复用的软件成分一般称作可复用构件，无论对可复用构件原封不动地使用还是作适当的修改后再使用，只要是用来构造新软件，则都可称作复用。 软件复用不仅仅是对程序的复用，它还包括对软件生产过程中任何活动所产生的制成品的复用，如项目计划、可行性报告、需求定义、分析模型、设计模型、详细说明、源程序、测试用例等等。如果是在一个系统中多次使用一个相同的软件成分，则不称作复用，而称作共享；对一个软件进行修改，使它运行于新的软硬件平台也不称作复用，而称作软件移值。 我们在软件工作量估算过程中对复用情况的分析原则，可以考虑从系统功能的复用度入手，结合功能点方法，对于每个逻辑文件的复用程度给出明确的定义和系数。可以应用在规模估算之后，在未调整规模的基础上首先进行复用程度的调整。 如下表所示，首先可对复用程度进行分级，并确定不同级别的复用程度与规模估算之间的系数关系。例如，将复用程度分为三级，每个级别对应不同的系数。
业务开发中经常用Promise，但是第一题真不一定能作对。。。。。emmm，我说的是别犹豫的、能非常肯定的给出答案的哪种...
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第三部分，主要介绍 FMEA 方法，以及如何将 FMEA 方法应用于架构设计之中以提高服务可用性。
随着移动互联网的蓬勃发展，手机在网时长成为评估用户活跃度和风险控制的关键指标。手机号码在网时长 API 提供了查询手机号在网时长、判断活跃程度以及个性化推荐和优惠等功能，为企业实现精准营销、有效风险控制和深入用户洞察提供了有力支持。
临床诊断中，不仅包括常见的疾病类型，往往还会描述相应严重程度和不确定性，目前的医学图像数据库往往满足于预测疾病类型，而忽视了具有重大临床意义的后者。
给你一个整数数组 cookies ，其中 cookies[i] 表示在第 i 个零食包中的饼干数量。另给你一个整数 k 表示等待分发零食包的孩子数量，所有 零食包都需要分发。在同一个零食包中的所有饼干都必须分发给同一个孩子，不能分开。
测试环境中，保证新增接口功能正确性，原有接口的回归（保证原有接口不被修改“坏”）；
https://blog.csdn.net/lom9357bye/article/details/79058946
作者：张天雷 来源：InfoQ 网址：http://www.infoq.com 在当今的大数据时代，利用数据科学理论进行数据分析起着越来越重要的作用。探讨不同数据技巧类型和熟练程度对相关项目有着怎样的影响也开始具有重要意义。近日，AnalyticsWeek的首席研究员、Bussiness Qver Broadway的总裁Bob Hayes博士就公开了研究数据分析项目成功所必需技能的相关结果。Bob所提出的基于技能的数据科学驱动力矩阵方法，可以指出最能改善数据科学实践的若干技能。 数据技能的熟练程度 首先，
在当今的大数据时代，利用数据科学理论进行数据分析起着越来越重要的作用。探讨不同数据技巧类型和熟练程度对相关项目有着怎样的影响也开始具有重要意义。近日，AnalyticsWeek的首席研究员、Bussiness Over Broadway的总裁Bob Hayes博士就公开了研究数据分析项目成功所必需技能的相关结果。Bob所提出的基于技能的数据科学驱动力矩阵方法，可以指出最能改善数据科学实践的若干技能。 数据技能的熟练程度 首先，Bob在AnalyticsWeek的研究包含了很多向数据专家提出的，有关技能、工作
源码：https://github.com/bowenc0221/boundary-iou-api
来自哥伦比亚大学的Josef Faller等人在PNAS上发文，其发现唤醒程度唤醒程度会影响个体的决策与判断，通过调节个体的唤醒程度唤醒程度，可以改善个体在高负载任务中的表现。本研究中，研究者基于在线神经反馈系统，采用脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)技术，将EEG信号中的信息提取出来，生成动态神经反馈信号以调节个体的唤醒程度。在这个过程中，被试需要完成边界回避任务(Boundary-AvoidanceTask, BAT)，这是一种高难度的感觉运动任务，被试需在规定的红色方框范围内操纵虚拟飞机，若飞机超过边框范围则任务失败。此操作能显著提高唤醒程度并迅速导致任务失败。结果发现，当提供真实的神经反馈引发个体唤醒程度降低，被试的任务表现（任务中导航的时间与距离）显著提高。其中，心率变异性与瞳孔大小均为唤醒程度的测量指标。研究表明，研究者基于耶克斯-多德森定律、使用在线神经反馈任务设计的BCI系统，，可以改变个体的唤醒程度，进而提高个体的任务表现。
连锁不平衡指的是在某一群体中，两个基因同时遗传的频率大于随机组合的频率。下面通过一个例子来说明。
前面两篇博客，分别对Amos的基本操作与模型、参数等加以详细介绍，点击下方即可进入对应文章。
大学毕业生10人争9.4个岗位 大专毕业生10人有10.6个岗位 三季度全省用人单位总需求为49.7万余人，求职人数53.3万余人，求职供需比约为0.93，相当于10人争9.3个岗位。与去年同期相比，需求人数和求职人数双双增加，求职供需比下降0.01，竞争激烈程度略有上升。登记的各类求职人员以新成长失业青年、就业转失业人员和外埠人员占据前三位，合计占供给总量的61.2%。在供求状况上因文化程度不同也存在一定差异，大学文化程度求职者的求职供需比为0.94，10人争9.4个岗位;大专文化程度求职者则继续保持良
网站域名对网站本身来说蛮重要的，因为对于普通用户，到达网站的第一个动作就是域名的输入。如果域名选择不好，有可能在第一个环节就造成了用户的流失。网站域名选择应该注意什么问题呢?下面看下网站域名选择的原则
前提假设 妹子们一生中可以遇到100个追求者，追求者的优秀程度符合正态分布； 每个妹子都具备判断并比较追求者优秀程度的能力； 接受或拒绝一个追求者后永远无法后悔。 那么，问题来了 男神这么多，当遇到选择困难症时，如何选择才能获得最优结果？ 如果人的优秀程度符合均值为80，方差20的正态分布，随机产生100个追求者，其优秀程度分布情况见下图： p=rnorm(100,80,20) hist(p,main="追求者--统计", ylab="数量", xlab="优秀程度", col=rainbo
加密货币作为一项新兴事物，还没有被很多国家所认可，所以加密货币如何征税的具体方案离落地还很远，但不少国家已经有了要对加密货币征税的苗头。
目前市面上主流深度学习框架近十余种，每种框架各具特色。如何选择合适的深度学习框架？本篇对主流深度学习框架进行综合比较，帮助大家理清思路。
拥塞是一个复杂的问题，导致拥塞的因素也很多。在分析拥塞问题时，首先要生成设计拥塞报告。生成方法：
一是 集中程度，反映一组数据的普遍性，通常采用的统计量有平均数、中序数、中位数、众数等；
今天跟大家分享的是2020年发表在NATURE COMMUNICATIONS （IF：12.121）杂志上的一篇文章"Divergent mutational processes distinguish hypoxic and normoxic tumours".在文章中作者采用缺氧评分，构建了肿瘤缺氧的泛癌景观，并分析了缺氧与癌基因的相关性，以及分析了缺氧相关的突变和亚克隆特征。
最容易上手的就是数据可视化， 以下3个数据集可以用于创建一些有意思的的可视化效果并加到你的简历中。
平静心湖起涟漪，开始新的挑战。我会根据每周工作繁忙程度来完成作业，时间充裕的时候尽量高质量完成，忙的时候采用懒人模式。作业的日期、质量等无法固定，可能会迟到，但不会缺席。
音乐App的功能越来越强大，不仅可以自己选歌听，还可以根据你听歌的口味偏好， 给你推荐可能会喜爱的音乐，有时候，推荐的还非常适合你的口味。
NESMA方法提供了3种类型的功能点分析方法：详细（Detailed）功能点分析方法、估算（Estimate）功能点分析方法及预估功能点分析方法。
前面两篇博客，分别对Amos的基本操作与模型、参数等加以详细介绍，点击下方即可进入对应文章。 博客1：基于Amos的路径分析与模型参数详解 博客2：基于Amos路径分析的输出结果参数详解 本文（也就是博客3）则将由模型拟合度指标入手，对Amos所得到的路径分析模型结果加以度量。同时，模型结果度量后，对模型加以修正的方法与实践请见 博客4。
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给你一个整数数组 deliciousness ，其中 deliciousness[i] 是第 i 道餐品的美味程度，返回你可以用数组中的餐品做出的不同 大餐 的数量。 结果需要对 10^9 + 7 取余。
回顾校园生活中，我们参加每一场考试后都会对错题进行分析总结并补缺补漏，以便能更好地去应对更重要的考试。回到软件系统开发中，我们记录和跟踪缺陷的目的是什么，仅仅是为了在软件系统开发过程中跟踪Bug直至修复么？应该不止于此。我们也可以对项目缺陷进行分析，分析其共性进而分类，从而建立项目的“错题集”，为下一次“考试”提供宝贵的经验。
我们在一个母字符串中查找一个子字符串有很多方法。KMP是一种最常见的改进算法，它可以在匹配过程中失配的情况下，有效地多往后面跳几个字符，加快匹配速度。
【从零开始学统计】可决系数真的决定一切么？ 前几天逛知乎的时候看到一个帖子，学计量的和学统计的在争论关于anova里的可决系数的问题。突然萌生了一个念头，想听听大家对这个R2是怎么理解的。（引用的知乎链接，大家可以前去看看http://www.zhihu.com/question/22935472；当然本坛里也展开过一个关于计量和统计两学科区别的讨论，大家也可看看http://bbs.pinggu.org/thread-2930588-1-1.html） 那我先来说说我对这个R2的理解吧： R2是什么？它就
1、缺陷编号（Defect ID）——提交缺陷的顺序 2、缺陷标题（summary） ——简明扼要的描述缺陷 3、缺陷的发现者（Defect by）– 4、发现缺陷的日期（Detected on data）—-当天 5、 缺陷所属的模块（subject）———— 测试哪个功能模块的时候发现的，开发者可以由此决定谁修改该bug 6、发现缺陷版本（Detected in release） 测试的是哪个版本 （测试是回归测试，自动化测试解决测试中回归的重复性工作） 7、指派给谁处理（Assigned to） 开发经理根据缺陷所在的模块，需再次指派具体的开发人员
聚类分析的实质：是建立一种分类方法，它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合，不同类之间具有明显的区别。 聚类分析的特点：聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/10325/B 来源：牛客网
描述 什么问题 的同时还必须清楚地表述发生问题时的上下文，也就是 问题出现的场景
/*问题描述 n 个小朋友站成一排。现在要把他们按身高从低到高的顺序排列，但是每次只能交换位置相邻的 两个小朋友。
首先进入TCGA下载数据GBM的RNA-seq和甲基化数据，从下表可见GBM共有172套RNA-seq数据以及437套DNA甲基化数据，由于TCGA提供Infinium HumanMethylation27 BeadChip和Infinium HumanMethylation450 BeadChip两种芯片平台的数据，为了避免后续不同芯片平台间数据合并的困难，仅下载HumanMethylation450的芯片数据，共计154套。
---- 新智元报道 编辑：时光 拉燕 【新智元导读】一项由韩国、比利时等合作的最新脑科学研究发现，利用深度学习可以量化意识，研究对睡眠、麻醉、脑损伤等不同状况都获得了实验数据。 现在，科学家对人类意识有了新认识！ 这次的研究，是通过深度学习算法的AI方式来揭开谜题。 竟然！睡眠、全身麻醉、严重脑损伤等不同状况下的意识，都得了有效测量。 量化人类意识 最近，由欧盟资助的一项有关HBP SGA3和DoCMA的项目研究取得了重大进展，已经可以量化人类意识。 论文题为《利用可解释的深度学习量化不同状
建立完回归模型后，还需要验证咱们建立的模型是否合适，换句话说，就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系，这个验证标准一般就选用拟合优度。
当今社会媒体的发展导致了金融舆论数据的爆炸式增长。因此，针对金融舆论数据的情感分析受到广大股民和金融公司的热切关注。目前，情感分析应用主要分为两种：基于词汇的方法和机器学习方法。当然，它们都面临着获取大量人类标记训练数据和语料的挑战。我提出一种基于词汇的针对金融数据情感分析的方法：将一篇短文本划分为不同的部分并给予不同的权重，再以词汇为基本颗粒进行分数计算；同时，在已有的权威字典的基础上，针对性的添加或修改金融方面的词汇，并且使用N-Gram方法来进行新词的挖掘，最终获得更好的性能。
定义：一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 测度：寻找数据的水平代表值或中心值 常用的测度指标：①均值②中位数③众数
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