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灵活的令人抓狂，如何在运行时修改某一个 Python 对象的类？

这样的场景你也可能遇到：调试的时候，我需要追踪某一个 Python 对象的属性变化，比如对象 someobj = SomeClass()，当 someobj 添加了一个属性（ someobj.age =...__setattr__(name, value) 这样的问题是：所有这个类的所有对象都会打印这些新增或变化信息，在日志中会看到太多的信息输出，对调试代码产生干扰。...我们要解决的问题是如何在运行中，只修改某一个对象的类？...话不多说，先看代码： 上述代码运行结果： 重点在于第 22 行，通过对象的 __class__ 属性来运行时修改一个对象所属的类， Python 真是灵活到令人发狂。...最后的话 本文分享了如何在运行时修改某一个对象的类，可以帮助我们更好的调试代码，你也可以实现其他更高级的功能。

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基于SSM框架的生活论坛系统的设计与实现（附源码、论文）

功能模块 由于对用户的功能需求进行分析我们可以清楚得知,它们的基本功能主要是被划分成作为两个基于前台功能模块和基于后台的一个功能模块,因此这个功能模块也被我们划分成作为两个的三大类:一类都是基于前台的功能模块...;用户可以通过在线发帖,回贴,编辑自己已经在线发布的一些帖子来构成一个可以进行发帖,或者在线回贴的模块;管理员可以通过自动编辑一篇帖子,删除某一篇帖子,转移另一篇帖子,置顶一篇帖子和指定的精华一篇帖子等多种方式来构建一个用于管理这篇帖子的功能模块...从用户角度进行分析,首先要区别的是该系统里面有几类用户。该论坛里只有两类用户:注册的用户和管理员。一般来说,论坛中的所有版主都是按照权限,划分到了管理员。...(2)通过工具浏览帖子版块的一个帖子主题列表,选择某一个帖子板块,浏览其下的一个帖子主题或者帖子内容列表,查看自己真心想要要填写的一个帖子和主题内容,搜索并找到所有您需要的主题帖子。...管理员在精华帖子上已经具备了进行监督的基本义务和管理权利,好的精华帖子一定是需要及时给予积分奖励,捣乱的其他帖子一定是需要及时被管理删除,标记显示出来的是从精华帖子到可以直接置顶的其他帖子,转移发贴到自己发错了一个版块的其他帖子

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文本挖掘小探索：避孕药内容主题分析

作者：冯大福 舆情监测一直是众多品牌关注的地方，尤其品牌想知道在品牌推广，品牌策略，品牌广告中出现的问题，从而能进行策略上的改进，但是现在很多人都是读帖子，笔者在4年前做舆情分析时候就是读帖子，至今没有太多改善...插入单词作为模型的变量值 3.读入文本分析处理 去掉数字、特殊字符、标准符号 数据探索：大概了解下数据现状 1.根据变量值（单词）统计各个单词出现的次数 2.根据单词量画词云图 3.重新转化用于聚类的数据格式...根据以上数据探索的词频，词作为colname，词频表示数值，每一行是帖子内容作为id标示 例如： 即每个帖子出现了某词的词频的次数，帖子1中出现避孕药2次，优思明4次，囊中1次 R语言tm包来作处理...某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到。 某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。...因此，TF-IDF倾向于保留文档中较为特别的词语，过滤常用词。

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解释Logistic回归背后的直觉

注意：这是一篇试图向不完全熟悉统计数据的读者解释Logistic回归背后的直觉的帖子。因此，你可能在这里找不到任何严谨的数学工作。） Logistic回归是一种涉及线性判别的分类算法。那是什么意思？...它有助于模型在属于不同类别的点之间“区分”。（注意：如果您的点在原始概念空间中不能线性分离，您可以考虑通过添加交互项的维度，更高维度项等来将特征向量转换为更高维度的空间。...========== X =========== 但Logistic回归如何使用此线性边界来量化属于某一类的数据点的概率？ 首先，让我们尝试理解输入空间“划分”到两个不同的区域的几何意义。...========== X =========== 我们现在已经理解了Logistic回归背后的直觉，但问题仍然存在 - 它如何学习边界函数 ? ？...就像我的所有博客帖子一样，我希望这个可以帮助一些尝试通过Google和自己学习一些东西的人，去理解Logistic回归技术的误解。

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1万属性，100亿数据，每秒10万吞吐，架构如何设计？

有一类业务场景，没有固定的schema存储，却有着海量的数据行数，架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢？...1万属性，100亿数据，10万吞吐，今天和大家聊一聊，这一类“分类信息业务”架构的设计实践。 一、背景描述及业务介绍 什么是分类信息平台最核心的数据？...如何满足业务的存储需求呢？ 最开始，业务只有一个招聘品类，那帖子表可能是这么设计的： tiezi(tid, uid, c1, c2, c3); 那如何满足各属性之间的组合查询需求呢？...查询需求，又该如何满足呢？ 首先，跨业务属性一般没有组合查询需求。只能建立了若干组合索引，满足房产类别的查询需求。 画外音：不敢想有多少个索引能覆盖所有两属性查询，三属性查询。...第二：统一类目属性服务 每个业务有多少属性，这些属性是什么含义，值的约束等，耦合到帖子服务里显然是不合理的，那怎么办呢？

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万字长文带你解读『虚假新闻检测』最新进展

思考 本文模型是针对谣言传播网络建模的，构建的图中只有帖子的信息和帖子间的关联信息，是个同质图。...「面临的问题是」：用户的反馈信息有噪声，如何将这种弱标注信息转换为训练集中的标注样本，如何选择高质量的样本。...构建了一个无向图，节点表示一个域，若两节点对应的用户集之间的jaccard相似度大于某一阈值，则两节点间有边相连。 构建好图之后，运用算法抽取出网络中所有的聚类簇。...并没有发现这三类账号在发推数量、朋友数量、关注者数量上分布的区别，但是发现了不同类别的账号在账号描述上有所区别。 还发现了不同类别账号的人口统计特征不同，但这一点还有待进一步的研究。...「本文解决的挑战」： （1）如何实现可解释的假新闻检测，并同时提高检测性能和可解释性； （2）在训练时没有ground truth的条件下，如何抽取出有解释性的评论； （3）如何联合建模新闻内容和用户评论间的关系

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开源社区系统 Echo 超全文档助力春招

已内置三种不同身份的用户： username password 特殊权限 管理员 admin admin 数据统计、删除帖子 版主 master master 置顶帖子、加精帖子 普通用户 user...Security） 「私信模块」 未登录用户无法使用私信功能 查询某个会话所包含的所有私信 访问私信详情时，将显示的私信设为已读状态 支持分页显示 查询当前用户的会话列表 每个会话只显示一条最新的私信...查询某个用户的粉丝），支持分页 权限管理（Spring Security） 「系统通知模块」 未登录用户无法使用系统通知功能 分别显示每种类型的系统通知的未读数量 显示所有系统通知的未读数量 分页显示某一类主题所包含的通知...从 Elasticsearch 服务器删除帖子（当帖子从数据库中被删除时） 发布帖子时，通过消息队列将帖子异步地提交到 Elasticsearch 服务器 为帖子增加评论时，通过消息队列将帖子异步地提交到...帖子热度计算 每次发生点赞（给帖子点赞）、评论（给帖子评论）、加精的时候，就将这些帖子信息存入缓存 Redis 中，然后通过分布式的定时任务 Spring Quartz，每隔一段时间就从缓存中取出这些帖子进行计算分数

2.2K20

从采集到建模：某二手主机游戏交易论坛用户行为分析

） Step 3：数据清洗 这个模型中的数据清洗，主要是洗掉帖子中的无效信息，包括以下两类： 1、论坛由于其特殊性，很多人成交后会把帖子改成《已出》等标题，这一类数据需要删除： 2、有一部分人用直接贴图的方式放求购信息...首先，我们给每条帖子打标签，标签分为三类：行为类型（买 OR 卖 OR 换），目标厂商（微软 OR 索尼 OR 任天堂），目标对象（主机 OR 游戏软件）。...具体如何进行统计就不说了，直接放成品图，分别是从各主机市场份额、用户相互转化情况、地域分布情况进行的洞察。...（别笑，实际操作中很多初始参数都是靠拍脑袋得来的，要通过结果来逐步优化） 看看结果： 第一类别的用户数跟总体已经很接近了，完全没有区分度啊！...聚类模型的结果可归结为下图： 我用这张图来说明了洞察结论的重要性，现在你们应该知道这张图是如何得来的了。

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1万属性，100亿数据，每秒10万吞吐，架构如何设计？

星空.png 前言 有一类业务场景，没有固定的schema存储，却有着海量的数据行数，架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢？58最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，今天和大家聊一聊。...查询需求，又该如何满足呢？ 首先，跨业务属性一般没有组合查询需求。只能建立了若干组合索引，满足房产类别的查询需求。 当业务越来越多时，是不是发现玩不下去了？...这些表，以及对应的服务维护在不同的部门，看上去各业务灵活性强，研发闭环，这恰恰是悲剧的开始： （1）tid如何规范？ （2）属性如何规范？ （3）按照uid来查询怎么办（查询自己发布的所有帖子）？...第二：统一类目属性服务 每个业务有多少属性，这些属性是什么含义，值的约束等，耦合到帖子服务里显然是不合理的，那怎么办呢？...* 对于这个内核自研服务的搜索引擎架构，简单说明一下： 为应对100亿级别数据量、几十万级别的吞吐量，业务线各种复杂的复杂检索查询，扩展性是设计重点： （1）统一的代理层，作为入口，其无状态性能够保证增加机器就能扩充系统性能

1.8K20

独立开发 一个社交 APP 的架构分享 (已实现)

公共部分，点击某一条，都会跳转进入对应帖子或文章 我的帖子模块，显示所有发过的帖子 我的评论，显示所有发过的评论，包含回复 我喜欢的模块，显示所有点过赞的帖子或评论 我的收藏模块，显示所有收藏过的帖子或文章...我的设置模块 操作记录私有，开启了，别的用户无法查看你的操作记录 推送设置的开启与否 缓存清理 检测更新 意见反馈 分享给朋友 关于我们以及评分 搜索模块 功能 支持模糊搜索 具备搜索的历史缓存...网络部分        上面说到volley具备网络的大部分需求，例如get、post请求操作，除了这个，还有 android-async-http、okHttp 等，这些我都有了解过，也在别的项目里面使用过...我采用的是 SharedPrefrences 和 File即是文件存储，其中 标记性数据采用 SharedPrefrences，例如是否隐藏操作记录，用户名称等 帖子列表、评论列表类大批量数据采用了File...所以在类的集成方面，我采用了三个抽象类父类，子类只需要传进入自己布局、实现评论数据适配器 Adapter 即可。

4.6K101

WordPress 分类如何实现拖动排序？

层式管理分类 我们首先从层式管理分类说起，如下图所示，文章分类非常多的时候，是不是头很大，管理起来非常麻烦： 所以第一步就是要层式管理分类，如上所示，点击上图中的「只显示第一级」按钮，混杂的分类就会变得非常的清晰...： 原来的「只显示第一级」按钮变成「显示所有」，点击则返回，非常方便。...所以如果是多层的分类模式，只有点击「只显示第一级」之后，才可以对第一层的分类进行排序： 如果某个分类下面的子分类要进行拖动排序如何操作呢？...后台论坛 WordPress 后台论坛，支持创建帖子，分组，消息。 微信小程序 微信小程序 WordPress 基础插件，包含基础类库和管理。

1.6K30

警惕！机器学习入门阶段易犯的5个错误

2.编写机器学习程序代码 由编码开始入门机器学习会很困难，因为你需要解决的问题从一个变成两个：了解一项技术以便你实现它以及对于给定问题如何应用该项技术。...一次解决一个 问题，并利用机器学习、统计分析环境以及算法库来学习如何将一项技术应用于某一问题，这样就会容易很多。...在其它书论文或是帖子中没有别的算法描述可供代码审查及借鉴呢？ 如果你正要求解某个问题： 你必须测试针对这个问题的所有算法吗？...这一问题或是同一大类相似问题有没有研究成果显示一些算法或算法类表现良好可供利用？ 你必须自己搜集数据吗？...忽略算法中的数学方法会导致诸多问题，如对某一方法理解有限或是对算法编码时受到限制。举个例子，很多机器学习算法的核心优化是增量式的演进。

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关于处理某一个事件需要关联多个事件或表的情况下，一些思考

譬如社交信息流类的，我发了一篇帖子，首先UserPost表需要添加一条数据，然后可能需要给关注我的人的信息流里也插一条数据，再做一些推送类的事件等等可能要很多步骤。...像电商类的下单之类的操作关联的表就更多了。 这里必然会涉及的问题就是业务代码耦合，总不能我添加了一篇帖子，然后就在帖子保存之后，再去操作N个其他的表。...首先我们想到的就是业务的单一职责，譬如PostService里，就只能操作Post的增删改查，而不能再去做其他表的操作，里面也最好不要出现别的业务类的Service调用。...需要注意，如果你无法界定单表的界限，就是那种类里也关联了别的类，请将类里关联的类改成被关联类的Id，而不是去定义这个对象。...回归正题，怎么去做在处理某一个事件时，还需要处理N多别的事件，而又不让代码耦合进来。

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Android开发笔记（一百九十）增强了日志功能的第二版Logcat

2、灵活的过滤语法 新版Logcat只有两类过滤条件，其中窗口顶部左侧的下拉框可选择待调试的设备，右侧的编辑框可输入详细的过滤语句。...除了package标记，还有tag和level两个标记也能过滤日志，其中“tag:标识文字”表示只显示包含指定文字的日志，“level:日志等级”表示只显示指定等级以上的日志。...level:INFO：显示包括INFO在内以上级别的日志，也就是显示INFO、WARN、ERROR级别的日志。...level:WARN：显示包括WARN在内以上级别的日志，也就是显示WARN、ERROR级别的日志。 level:ERROR：显示包括ERROR在内以上级别的日志，也就是只显示ERROR级别的日志。...比如“package:chapter12 level:WARN”表示只显示chapter12模块中级别在WARN以上的日志内容。

1.4K20

ML入门阶段易犯的5个错误

编写机器学习程序代码 　　由编码开始入门机器学习会很困难，因为你需要解决的问题从一个变成两个：了解一项技术以便你实现它以及对于给定问题如何应用该项技术。...一次解决一个问题，并利用机器学习、统计分析环境以及算法库来学习如何将一项技术应用于某一问题，这样就会容易很多。...在其它书论文或是帖子中没有别的算法描述可供代码审查及借鉴呢？ 　　如果你正要求解某个问题： 你必须测试针对这个问题的所有算法吗？...这一问题或是同一大类相似问题有没有研究成果显示一些算法或算法类表现良好可供利用？ 你必须自己搜集数据吗？...忽略算法中的数学方法会导致诸多问题，如对某一方法理解有限或是对算法编码时受到限制。举个例子，很多机器学习算法的核心优化是增量式的演进。

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机器学习入门阶段易犯的 5 个错误

编写机器学习程序代码 由编码开始入门机器学习会很困难，因为你需要解决的问题从一个变成两个：了解一项技术以便你实现它以及对于给定问题如何应用该项技术。...一次解决一个问题，并利用机器学习、统计分析环境以及算法库来学习如何将一项技术应用于某一问题，这样就会容易很多。...在其它书论文或是帖子中没有别的算法描述可供代码审查及借鉴呢？ 如果你正要求解某个问题： 你必须测试针对这个问题的所有算法吗？...这一问题或是同一大类相似问题有没有研究成果显示一些算法或算法类表现良好可供利用？ 你必须自己搜集数据吗？...忽略算法中的数学方法会导致诸多问题，如对某一方法理解有限或是对算法编码时受到限制。举个例子，很多机器学习算法的核心优化是增量式的演进。

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CIKM 2020 | FANG：利用社会语境及其图表示进行假新闻检测

值得注意的是，某些边带有时间属性，例如用户对于某一新闻的立场会随着时间变化而变化。 在本文中，用户对新闻的立场被分为四类：中立支持、消极支持、反对、报道（只传播不发表意见）。...本文的问题被定义为一个基于上下文的假新闻检测问题：给定一个由新闻文章 A 、媒体 S 、社交用户 U 以及它们间的社交联系 E 构建的social context G=(A,S,U,E) ，基于上下文的假新闻检测被定义为一个预测新闻类别的二分类任务...如果在清除表情符号、标点符号、停用词和帖子中的url后，帖子与文章标题匹配，则将该归类为新闻文章的逐字报道。本文训练了一个立场分类器将帖子分类为支持或拒绝。...除了参考与标题相关的标题和与标题相关的帖子句子外，本文还进一步对标题相关的帖子句子对进行了二阶推论，即如果表达了与参考标题相似的立场，我们就推断出对相关标题相关的帖子的支持立场，否则否认。...令： meta(e_i)\in R^l=(time(e_i),stance(e_i)) 其中， meta(e_i) 表示将新闻节点自发布以来的时间和立场类别的one-hot向量拼接起来。

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