比如我们在http://python123.io/ws/demo.html这个简单的网页中找到与a和b标签相关的内容。
情感分析的基本任务是将文档,句子或实体特征中表达的观点分类为肯定或否定。本教程介绍了Rapidminer中情感分析的用法。此处提供的示例给出了电影列表及其评论,例如“ 正面” 或“ 负面”。该程序实现了Precision and Recall方法。 精度 是(随机选择的)检索文档相关的概率。 召回 是在搜索中检索到(随机选择的)相关文档的概率。高 召回率 意味着算法返回了大多数相关结果。精度高 表示算法返回的相关结果多于不相关的结果。
python之所以如此受欢迎的原因之一是因为它可读性和表现力强。 人们经常开玩笑说Python是“可执行伪代码”。但是,当你可以编写这样的代码时,很难用其他方式反驳:
该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站,给师弟做的毕业设计。
本文整理了 26 个 Python 有用的技巧,将按照首字母从 A~Z 的顺序分享其中一些内容。
最近做课题,需要分析短文本的标签,在短时间内学习了自然语言处理,社会标签推荐等非常时髦的技术。我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词(融合社会标签和时间属性)进行用户画像。这一切的基础就是特征词提取技术了,本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍(英文)。
基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。
作为一名数据工作者,我们每天都在使用 Python处理大多数工作。在此过程中,我们会不断学到了一些有用的技巧和窍门。
<tag>(..) 等价于 <tag>.find_all(..) soup(..) 等价于 soup.find_all(..)
在工作当中测试这个岗位相信很多时候都是一身多职! 那么我们如何在繁忙的工作中尽量提高自己的工作效率呢?例如下面的小石:)
从Elasticsearch 8.13版本开始,我们原生集成了Learning To Rank (LTR)功能。LTR利用训练过的机器学习(ML)模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常,该模型作为第二阶段的重新排序器,以改进由第一阶段简单检索算法返回的搜索结果的相关性。
幸好,Python的标准库提供了collections模块,它为您提供了更多的数据类型
1.0版本搜索引擎:仅支持单个词语的检索,当检索文件内容量大,文件个数多时检索效率低。
RAG结合了两个关键元素:检索和生成。它首先使用语义搜索等高级技术来浏览大量数据,包括文本、图像、音频和视频。RAG的本质在于它能够检索相关信息,然后作为下一阶段的基础。生成组件利用大型语言模型的能力,解释这些数据块,制作连贯的、类似人类的响应。与传统的生成模型相比,这个过程确保RAG系统可以提供更细致和准确的输出。
【导读】Python 虽然是脚本语言,但是因为其易学,迅速成为科学家的工具,从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据科学,用 Python 是很自然的事。磨刀不误砍柴工,要入门人工智能领域,就必须掌握 Python。让我们来看看 Peter Gleeson 整理的 26 个 Python 有用的技巧。
作为自然语言处理爱好者,大家都应该听说过或使用过大名鼎鼎的Gensim吧,这是一款具备多种功能的神器。 Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。 它支持包括TF-IDF,LSA,LDA,和word2vec在内的多种主题模型算法, 支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务的API接口
Python 虽然是脚本语言,但是因为其易学,迅速成为科学家的工具,从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据科学,用 Python 是很自然的事。磨刀不误砍柴工,要入门人工智能领域,就必须掌握 Python。让我们来看看 Peter Gleeson 整理的 26 个 Python 有用的技巧。
1 python数据类型思维导图2 数字类型2.1 数字类型2.2 支持的运算类型以及优先级3 字符串3.1 字符类型3.2 字符串表示方式3.3 字符串的系列操作4 总结
序列 指的是一块可存放多个值的连续内存空间,这些值按一定顺序排列,可通过每个值所在位置的编号(称为索引)访问它们。
随着开源大型语言模型的性能不断提高,编写和分析代码、推荐、文本摘要和问答(QA)对的性能都有了很大的提高。但是当涉及到QA时,LLM通常会在未训练数据的相关的问题上有所欠缺,很多内部文件都保存在公司内部,以确保合规性、商业秘密或隐私。当查询这些文件时,会使得LLM产生幻觉,产生不相关、捏造或不一致的内容。
作者 Peter Gleeson 是一名数据科学家,日常工作几乎离不python。一路走来,他积累了不少有用的技巧和tips,现在就将这些技巧分享给大家。这些技巧将根据其首字母按A-Z的顺序进行展示。
原文:https://medium.freecodecamp.org/an-a-z-of-useful-python-tricks-b467524ee747
作者 Peter Gleeson 是一名数据科学家,日常工作几乎离不 python。一路走来,他积累了不少有用的技巧和 tips,现在就将这些技巧分享给大家。这些技巧将根据其首字母按 A-Z 的顺序进行展示。
原文:medium.freecodecamp.org/an-a-z-of-useful-python-tricks-b467524ee747
人们还经常把 Python 笑称为「可执行伪码(executable pseudocode)」。但是,当你可以编写这样的代码时,很难去反驳这种言论:
在现代编程世界中,面向对象编程(OOP)语言在改变软件开发中的设计和实现模式方面发挥了进化作用。作为OOP家族的重要成员,Python在过去10年左右逐渐流行起来。与其他OOP语言一样,Python围绕大量不同的对象操作其数据,包括模块、类和函数。
选自GitHub 机器之心编译 参与:Panda 今年 4 月,斯坦福大学和 Facebook 人工智能研究所在 arXiv 发布了一个基于维基百科的开放域问题问答系统 DrQA。近日,Facebook 在 GitHub 上开源了这个系统的代码,FAIR 主管 Yann LeCun 在社交网络也为这次开源做了宣传。据悉,该研究也将出现在 7 月 30 日举行的 ACL 2017 大会上。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.00051 开源地址:https://github.co
学习排序(LTR)使用一个经过训练的机器学习(ML)模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常,该模型被用作第二阶段的重新排序器,用于改进由简单的第一阶段检索算法返回的搜索结果的相关性。LTR函数接收一份文档列表和一个搜索上下文,并输出重排名后的文档:
每天使用Python是我内在工作的一部分。在这个过程中,我学会了一些有用的技巧和心得。
这里和GEE中的python一样,我们首先要进行SDK的导入,然后进行认证和初始化。
Python 之所以成为这么一门受欢迎的语言一个原因是它的可读性和表达能力非常强。Python 也因此经常被调侃为“可执行的伪代码”。不信你看:
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前,基于知识的问答(KBQA)还只是新奇事物。如今,对于任何人工智能爱好者来说,使用检索增强生成(RAG)实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展,令人着迷,而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中,我分享了一种递归的RAG方法,用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
CertCrunchy是一款功能强大的网络侦查工具,该工具基于纯Python开发,广大研究人员可以利用该工具轻松从SSL证书中发现和识别潜在的主机信息。
RAG是一种通过额外的、通常是私有或实时的数据来增强LLM知识的技术。LLM能够推理各种广泛的主题,但它们的知识仅限于它们训练时的公共数据,到达其特定时间节点为止。如果你想构建可以推理私人数据或在模型截止日期之后引入的数据的人工智能应用程序,你需要用特定信息增强模型的知识。将适当的信息带入并插入到模型提示中的过程被称为“检索增强生成”(RAG)。
SQL语句的逻辑处理顺序,指的是SQL语句按照一定的规则,一整条语句应该如何执行,每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
通过在Tungsten Fabric外部虚拟IP地址的端口8082上访问的REST API,可以获得Tungsten Fabric群集的所有配置。 用户可以使用HTTP GET调用来检索资源列表或其属性的详细信息。 数据作为JSON对象返回。
简而言之,缓存的概念主要是利用编程技术将数据存储在临时位置,而不是每次都从源检索数据。
大型语言模型 (LLM) 已成为能够理解和生成类似人类文本的有用 AI 系统。然而,它们的真正潜力在于它们能够充当推理引擎,处理新信息和回答复杂问题。LangChain的代理通过允许LLM与各种工具和数据库进行交互,协助推理和决策任务来释放这种潜力。在这篇博文中,我们将深入探讨LangChain的代理,探索如何使用内置工具配置它们并创建自定义工具来扩展其功能。
大数据文摘作品 作者:Peter Gleeson 编译:周佳玉、丁慧、叶一、小鱼、钱天培 今天文摘菌要教大家制作一张编程语言的关系网络图。如果不知道什么是关系网络图,可以点击下方链接先来看一下最终成果: http://programming-languages.herokuapp.com/#, 我们可以在这里看到从过去到现在的250多种编程语言之间的“设计影响”的关系,下面是该演示的截图: 接下来,就让我们一起来学做这个关系网络图吧! 在当今的超连接世界,网络在现代生活中无处不在。举个栗子,文摘菌的周末这
针对如何用python使用元祖实现列表替换和拼接问题,提出用tuple实现元祖的列表替换和拼接方法,通过Python实验,证明该方法是有效的,本文的方法略有简略,不够清晰和完整,可以在元组这一方面研究更多的有关问题。
散列表是一种常用于实现关联数组或映射的数据结构,它通过将键映射到值的方式,能够实现快速的数据检索。在本文中,我们将深入讲解Python中的散列表,包括散列函数、冲突解决方法、散列表的实现和应用场景,并使用代码示例演示散列表的操作。
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