在日常开发工作中,经常会遇到这样的一个问题:要对数据中的某个字段进行匹配,但这个字段有可能会有微小的差异。比如同样是招聘岗位的数据,里面省份一栏有的写“广西”,有的写“广西壮族自治区”,甚至还有写“广西省”……为此不得不增加许多代码来处理这些情况。
如何使用thefuzz 库,它允许我们在python中进行模糊字符串匹配。此外,我们将学习如何使用process 模块,该模块允许我们在模糊字符串逻辑的帮助下有效地匹配或提取字符串。
文本模糊匹配主要是指对两段文本含义相近程度的计算,当我们需要处理的数据集比较多样或者是未标准化的脏数据时,通过模糊匹配主要实现的是去除重复值的操作。 高级的模糊匹配涉及到的是自然语言处理的一部分内容,这里所说的模糊匹配则是一种相对比较简单的匹配方式,例如两个相近的表达方式(‘underground’ ‘subway’),一些可能出现的拼写错误和较小的语法错误或句法偏移(‘apple’ ‘appel’)以及一些并列词语位置的颠倒之类的等等一些不会涉及到语义分析的一些内容。
之前笔者写过一篇文章关于如何做搜索,但那篇文章的角度是从文本相似度角度写的。那种方式是目前发展的趋势,但是真正的搜索特别是网页搜索不可能在大范围的文本之间两两算相似度的。那样搜索引擎的效率会变得特别低下。本文将从字符串模糊匹配的角度介绍一下搜索引擎。 一般的搜索,要分为两个步骤:搜索和排序。搜索的方法有很多,为了高效一般进行字符串或关键词匹配,而用户提供的一些关键词可能不是数据库中保存的,例如使用倒排的方法很难找到Head节点,此处需要使用模糊匹配的方式。这里简单列举一下Learning-to-Rank排序
在计算机科学中,字符串模糊匹配( fuzzy string matching)是一种近似地(而不是精确地)查找与模式匹配的字符串的技术。换句话说,字符串模糊匹配是一种搜索,即使用户拼错单词或只输入部分单词进行搜索,也能够找到匹配项。因此,它也被称为字符串近似匹配。
今天,苹果发布了自家的最新模型ReALM,仅需80M参数,就能在上下文理解能力上打平甚至超越GPT-4!
FuzzyWuzzy是一个基于Levenshtein Distance算法的模糊字符串匹配工具包。该算法计算两个序列之间的差异,即从一个字符串转换到另一个字符串所需的最少编辑操作次数。编辑操作可以是替换、插入或删除字符。编辑距离越小,两个字符串的相似度越大。
星光不负赶路人,时光不负有心人,想要轻松通过四六级。还得是脚踏实地,一步一个脚印,做好充足的复习准备。预祝大家无论是期末考还是四六级,都能取得理想的成绩,然后回家过个好年~~
Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户(初学者和高级用户)的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合,这些库使它可以保持活力和高效。
RAG 是2023年最流行的基于 LLM 的应用系统架构。有许多产品几乎完全建立在 RAG 之上,覆盖了结合网络搜索引擎和 LLM 的问答服务,到成千上万个数据聊天的应用程序。很多人将RAG和Agent 作为大模型应用的两种主流架构,但什么是RAG呢?RAG又涉及了哪些具体的技术呢?
上半周,我们发布了 Android 9 Pie,这是 Android 的最新版本,它的机器学习应用使您的手机更简单易用。 Android 9 中有一项功能是 Smart Linkify,这是一种新的 API,可在文本中检测到某些类型的实体时添加可点击链接。 这个功能很有用,例如,当您从朋友的消息传递 app 中收到一个地址,想要在地图上查找时,如果使用 Smart Linkify-annotated 文本,它就变得容易多了!
目前信息检索(Information Retrieval)几乎都是使用深度学习系列的方法,即NeuIR(neural information retrieval)。而随着预训练在深度学习领域的大放光芒,信息检索中也出现了各种预训练策略。这篇文章博主将整理来自清华大学与中科院的信息检索综述,先上路径。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html
知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录,将其整理出来以文章的形式分享给大家,来进行共同学习。
说起扩展编程组件,我们不得不起到一个接口IExtenderProvider,参考msdn的定义:定义将属性扩展到容器中的其他组件的接口;下面我贴上IExtenderProvider的定义: /// /// 定义将属性扩展到容器中的其他组件的接口。 /// public interface IExtenderProvider { /// /// 指定此对象是
---- 新智元编译 来源:NVIDIA 编译:肖琴 【新智元导读】英伟达的研究人员发布了一种可以编辑图像或重建已损坏图像的深度学习方法,实现了一键P图,而且“毫无ps痕迹”。通过使用“部分卷积”层,该方法优于其他方法。 在计算机视觉研究领域,NVIDIA常常让人眼前一亮。 比如“用Progressive Growing的方式训练 GAN,生成超逼真高清图像”,“用条件 GAN 进行 2048x1024 分辨率的图像合成和处理”的pix2pixHD项目,或者脑洞大开的让晴天下大雨、小猫变狮子、黑夜转
3 月 23 日,OpenAI 又投出了一枚重磅炸弹:为 ChatGPT 推出插件系统!
PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
Fuzzywuzzy 是一款可以对字符串模糊匹配的工具, 它使用 Levenshtein Distance 来计算出那些易用包中序列之间的差异。
Changing the world, one article at a time. Sr. Data Scientist, Toronto Canada. Opinion=my own.
检索增强生成简称RAG(Retrieval-augmented Generation),RAG为大语言模型安装了知识外挂,基础大语言模型不用训练,通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候,可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容,从而提高了回答问题的准确性、实时性和关联性。
又有很久没更文了,真的是被催婚搞的整个人情绪特别不好,如果硬要形容的话,那就是没法跟人正常沟通,一点就着,做什么都没耐心,看什么都烦,简直没救了...
Python是一门神奇的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了它在跨行业的开发人员工作角色和数据科学职位上的有用性。Python的整个生态系统及其库使其成为全世界用户(初学者和高级用户)的一个恰当选择。它的成功和流行的一个原因是它的健壮的库集的存在,使它如此动态和快速。
Python是一门神奇的语言。事实上,它是世界上发展最快的编程语言之一。它已经一次又一次地证明了它在跨行业的开发人员职位和数据科学职位上的实用性。Python的整个生态系统及其库使其成为全世界用户(初学者和高级用户)的最佳选择。它的成功和流行的原因之一是它的健壮库集的存在,这些库使它能够做到非常动态和快速。
本文按计划就要开始介绍partial link text,顾名思义是通过链接定位的(官方说法:超链接文本定位)。什么是partial link text呢,看到part这个单词我们就可以知道,当这个文字超链接太长时,我们不想输入那么多的字,就可以调用这个方法,主要输入属于这个超链接文字的部分就可以了。当然,为了防止因为文字出现位置太多,定位失败,建议选择的字符要有唯一性,不然会定位到其他地方,或者无法定位。
Python 是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了自己在开发人员和跨行业的数据科学中的实用性。Python 及其机器学习库的整个生态系统使全世界的用户(无论新手或老手)都愿意选择它。Python 成功和受欢迎的原因之一是存在强大的库,这些库使 Python 极具创造力且运行快速。然而,使用 Pandas、Scikit-learn、Matplotlib 等常见库在解决一些特殊的数据问题时可能并不实用,本文介绍的这些非常见库可能更有帮助。
MutationObserver (W3C DOM4)对象提供了监视对DOM树所做更改的能力,其被设计为旧的Mutation Events功能的替代品(该功能是DOM3 Events规范的一部分)。
Python 成功和受欢迎的原因之一是存在强大的库,这些库使 Python 极具创造力且运行快速。然而,使用 Pandas、Scikit-learn、Matplotlib 等常见库在解决一些特殊的数据问题时可能并不实用,本文介绍的这些非常见库可能更有帮助。
模糊字符串匹配(Fuzzy string matching)是一种查找近似模式(而不是完全匹配)的技术。换句话说,模糊字符串匹配是一种搜索类型,即使用户拼错单词或仅输入部分单词进行搜索,也会找到匹配项。也称为近似字符串匹配(approximate string matching)。
2.XPath很强悍,但定位性能不是很好,所以还是尽量少用。如果确实少数元素不好定位,那还是选择XPath或cssSelector。
创建表单请求验证 面对更复杂的验证情境中,你可以创建一个「表单请求」来处理更为复杂的逻辑。表单请求是包含验证逻辑的自定义请求类。可使用 Artisan 命令 make:request 来创建表单请求类:
ZooKeeper Java 代码主要使用 org.apache.zookeeper.ZooKeeper 这个类使用 ZooKeeper 服务。
当我们在使用selenium进行自动化测试工作时,元素定位是非常重要的一环,因为我们是借助脚本模拟我们通过鼠标和键盘对元素进行点击、输入内容和滑动操作的,所以准确的元素定位是我们执行测试脚本的重要一环。本文就来给大家介绍一下selenium的元素定位方式。
背景模糊效果是一种常见的图像效果,主要用于拍摄特写镜头上。它可以给我们的图像增加了一种深度感,突出关注图像的某一部分。
自然语言处理(NLP)是与理解人类语言相关的语言学和深度学习领域。NLP所处理的任务是理解讲话的上下文,而不仅仅是理解句子。
前面我们用ISourceGenerator来实现代码生成。但是在官方的介绍中有这么一个警告:Warning: Source generators implementing ISourceGenerator have been deprecated in favor of incremental generators. 意思是实现ISourceGenerator的源生成器已被弃用,取而代之的是增量生成器。
在本文中,我们将介绍一些用于数据科学方面的Python库,它们并不像pandas、scikit-learn 和 matplotlib那么知名,但一样非常实用的库。欢迎大家评论区补充~
1 异常类基类common/exceptions.py目录定义了各种异常类;其中WebDriverException为基类;源码如下:class WebDriverException(Exception): """ Base webdriver exception. """ def __init__(self, msg=None, screen=None, stacktrace=None): self.msg = msg self.screen = scr
Python是一种很棒的编程语言。事实上,它还是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次证明了它在数据科学职位中的实用性。整个Python及其库的生态系统使其成为全世界用户(初学者和高级)的合适选择。
虽然Atom通常可能用来编写软件的代码,但是它还可以用来高效地编写文章。这通常采用一些标记语言,比如说Markdown和Asciidoc(也就是英文手册所用的格式)来完成。下面我们会很快浏览一遍Atom提供给你用来写文章的一些工具。
本文整理自IVAN ILIN发布于Towards AI的博客[1]。感谢作者的精彩讲解。
在Shell中,我们通常可以使用sed命令来转换Python正则表达式。sed是一个流编辑器,可以用来对文本进行替换、删除等操作。下面是一个示例,演示如何在Shell中将Python正则表达式转换为适用于sed的格式,也是比较稳妥的一种方式。
这篇文章对MLIR的Pattern Rewrite机制进行翻译和总结。这几篇文档分别是https://mlir.llvm.org/docs/PatternRewriter/ 和 https://mlir.llvm.org/docs/Rationale/RationaleGenericDAGRewriter/ 和 https://mlir.llvm.org/docs/Canonicalization/。下面的第一节是阅读并翻译了这三篇文档之后的要点总结,方便读者可以快速把握这三篇文档的核心内容。
大家如果能坚持独立思考完成以下题目,一定可以帮大家轻松 get Python 的编程技能。目前,这个项目已经获得了 3994 Stars,2952 Forks。
selenium提取数据总结附思维导图 📷 1. driver对象的常用属性和方法 在使用selenium过程中,实例化driver对象后,driver对象有一些常用的属性和方法 driver.page_source 当前标签页浏览器渲染之后的网页源代码 driver.current_url 当前标签页的url driver.close() 关闭当前标签页,如果只有一个标签页则关闭整个浏览器 driver.quit() 关闭浏览器 driver.forward() 页面前进 driver.back()
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