当前很多KGE模型能够对未知数据展现出良好的外推（extrapolate）性能，即给定一个没有见过的三元组数(h,r,t)，模型仍能正确地由 (h,r,?)预测出t ，或由 (?...但目前⼯作大多关注于设计复杂精巧的三元组建模函数，这只描述了模型是如何刻画已有数据的，并没有告诉我们其是如何外推到未知数据的，这不利于我们深入理解KGE模型的运行机制及其实际应用效果。...KGE模型是如何进行外推的？2. 如何设计具备更强外推能力的KGE模型？...针对问题1，作者基于语义匹配的视角，在关系、实体和三元组层面上分别提出了三种语义证据，并通过对广泛的基线模型的实验分析，验证了这三种语义证据在模型外推方面的重要作用。...针对问题2，为了更好地利用外推信息，作者将三种语义证据融入到邻域模式中，设计了一种新颖的图神经网络模型用于学习知识图谱嵌入表示，称为语义证据感知图神经网络，以更充分的方式对三种语义证据进行了建模。
具体而言，作者展示了如何通过自然语言处理和文本挖掘技术来分析NBA球员的推文从而测算他们的赛前情绪，结合现有赔率的大数据算法达到提高对球员赛场表现的预测的准确性。...另外，通过对技术的剖析详细解释了如何实现对球员推文的分析以及对球员个人效率的预测，包括回答了如何在更广意义上将社交媒体数据（甚至是一般文本数据）分析与具体决策场景有机结合。...特别地，文章的目的在于展示如何利用NBA球员的赛前情绪状态（通过他们在推特发布的推文的获取）来预测他们的赛场表现。...为了更准确分析推文，我们通过过滤掉单纯的转发推文和包含网址链接的信息类推文来预先处理它们。此外，非英文推文也被移除掉了。但是推文里面还是充满了非标准的英文。因此我们设计了一种数据清理机制。...对于每条推文，作者使用R来自动提取与AFINN词典相关的特征，然后将推文内所有单词与AFINN词典相匹配，得出单词的情感正负性，即AFINN得分，最后将其相加得出每条推文的情感正负性。
（开始有全局推文搜索能力，一次搜索算作一次 GET） 企业版本需要另外申请，据说每月需要至少消费 42,000 美元，相应的 API 能力更强，配额更大。...2023 年被公认为 ChatGPT 大模型元年，这一年在推特上关于 ChatGPT 的讨论推文数笔者初步估计应该在千万量级。...笔者采集了 2023.01.01 至 2023.02.01 这个时间段有关 ChatGPT 的所有原创推文（不包含回复），合计 445238 条。 df = pd.read_csv('....67 种之多， print(len(df['lang'].unique())) # 67 其中 en（英文）、ja（日文）、es（西班牙语）、fr（法语） 和 pt （葡萄牙语）五种语言的推文最多...各语言推文数 一共 40 余字段，可分析的信息不少，不一一列举
网站抓取频率是什么，如何提高网站抓取的频率? 每天都有数以万计的URL被搜索引擎爬行、抓取。这些URL透过相互链接，构成了我们现存的互联网关系。...，从这个流程不难看出，网站的抓取频率，将直接影响站点的收录率与内容质量评估。...影响网站抓取频率的因素： ① 入站链接：理论上只要是外链，无论它的质量、形态如何，都会起到引导蜘蛛爬行抓取的作用。 ② 网站结构：建站优选短域名，简化目录层级，避免URL过长，以及出现过多动态参数。...如何查看网站抓取频率： ① CMS系统自带的“百度蜘蛛”分析插件。 ② 定期做“网站日志分析”这个方法相对便捷。...页面抓取对网站的影响： 1、网站改版 如果你的网站升级改版，并且针对部分URL进行了修正，那么它可能急需搜索引擎抓取，重新对页面内容进行评估。
对于用户节点，提取其最近的200条推文，然后利用预训练好的word2vec和BERT对推文进行编码，然后平均以得到用户偏好嵌入向量。对于新闻节点，同样得到其嵌入向量表示。...为了获得丰富的历史信息用于用户偏好建模，本文对每个账号最近的200条推文进行了抓取，总共抓取了近2000万条推文。...具体来讲，首先将用户最近200条推文进行合并，然后对其中已有单词的向量进行平均，得到用户偏好表示，新闻文本的嵌入也利用此方式得到。...对于BERT模型，由于BERT的输入序列长度限制，无法使用BERT将200条推文编码为一个序列，因此将每条推文单独编码，然后平均，得到一个用户的偏好表示，最后，同样利用BERT模型得到新闻语料的嵌入表示...因为根据Twitter内容分发规则，拥有更多关注者的用户的推文有更高的机会被其他用户查看/转发。
大数据已经是个非常热门的话题，文智平台正是基于大数据的背景，利用并行计算系统和分布式爬虫系统，结合独特的语义分析技术, 一站式满足用户NLP、转码、抽取、全网数据抓取等中文语义分析需求的开放平台。...图1、搜狗知识图谱搜索结果 总体而言，数据获取工作主要围绕快、准、全三个要素以及一个高阶的关联需求展开。本文重点分析数据如何发现、抓取、更新等方面做一个介绍。...我们重点讨论1和2这种海量网页中发现高价值数据的问题，有了这个清晰的目标后，接下来就转换为另外两个问题： 从哪个网站获取？ 如何得到这个网站内有价值的链接？ 问题1：如何获取有效站点？...图4、综合类站点页面 问题2：如何从网站内得到高价值的链接呢？...图5、高质量种子页面 三、数据抓取 前面我们介绍了如何获取有价值的url，得到url后通常需要将其抓取下来做后续的处理，如果量小可以使用curl库或者wget直接搞定，这里面临两个比较大的问题： 速度如果控制不好会导致被目标站点封禁
/div[contains(text(),"发布")]').click() # 等待发布成功 time.sleep(10) # 关闭浏览器 driver.quit() 可以看到这个代码里还是有很多的注释的...，然后chatgpt也给了一部分的代码解释： 这个脚本首先打开Chrome浏览器，然后打开微信公众号平台登录页面。...需要注意的是，这个脚本中需要替换一些变量的值，包括驱动路径、账号密码、文章标题、文章正文和token等。其中，token可以通过在浏览器中登录微信公众号平台并查看cookie中的token值来获取。...另外，需要注意的是，使用自动化脚本发布文章可能会违反微信公众号平台的规定，可能会导致账号被禁用。因此，在使用这个脚本之前，需要先仔细阅读微信公众号平台的规定，并确保自己的操作符合规定。...以下是完整的使用requests库发布微信公众号文章的示例代码： ```python import requests # 配置登录信息和文章信息 account = 'your_account' password
实际上，关于「如何抓取汽车之家的车型库」，我已经在「使用 Mitmproxy 分析接口」一文中给出了方法，不过那篇文章里讲的是利用 API 接口来抓取数据，一般来说，因为接口不会频繁改动，相对 WEB...来抓取汽车之家的车型库应该是绰绰有余的了。...在抓取前我们要确定从哪个页面开始抓取，比较好的选择有两个，分别是产品库和品牌找车，选择哪个都可以，本文选择的是品牌找车，不过因为品牌找车页面使用了 js 来按字母来加载数据，所以直接使用它的话可能会有点不必要的麻烦...和 crawl，其中 spider 主要用于简单的抓取，而 crawl 则可以用来实现复杂的抓取，复杂在哪里呢？...主要是指蜘蛛可以根据规则萃取需要的链接，并且可以逐级自动抓取。
向量嵌入是一个非常强大且常用的自然语言处理技术。本文将为您全面地介绍向量嵌入，以及如何使用流行的开源模型生成它们。...在本文中，我们将学习什么是向量嵌入，如何使用不同的模型为您的应用程序生成正确的向量嵌入，以及如何通过 Milvus 和 Zilliz Cloud 等向量数据库来最大限度地利用向量嵌入。...向量嵌入是如何创建的？ 既然我们了解了向量嵌入的重要性，让我们来了解它们是如何工作的。向量嵌入是深度学习模型(也称为嵌入模型或深度神经网络)中输入数据的内部表示。那么，我们如何提取这些信息呢？...例如，在法律数据上训练的模型会学到不同于在医疗保健数据上训练的模型的东西。我在比较向量嵌入的文章中探讨了这个话题。 生成正确的向量嵌入 如何获得适当的向量嵌入？首先需要确定您希望嵌入的数据类型。...既然我们了解了向量嵌入是什么，以及如何使用各种强大的嵌入模型生成它们，那么接下来的问题是如何存储和利用它们。
前些天在一个交流讨论群里看见了一位老师组织了一次R语言入门学习的公益讲座，感觉活动很好，我自己也加入了，我做了R语言ggplot2科研绘图入门的一个分享，第一次使用腾讯会议做线上直播，是一个很不错的体验...视频中用到的示例代码和数据可以在公众号后台回复 20210317 获得 视频内容 受这个活动的启发，突然想到了一个利用R语言赚取生活费方法，那就是：每周开一次腾讯会议的直播分享一些ggplot2绘图的内容...现在的计划是以 https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/ 这个链接的内容为基础...，介绍R语言ggplot2绘图的基本内容 image.png image.png 先做一个市场调研，大家感兴趣的可以参与一下：一个半小时的关于R语言学习的直播内容，最后提供直播的视频文件和视频中用到的示例代码和数据...小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记
同时，专用于大数据统计分析、绘图和可视化等场景的 R 语言，在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数库和工具包。 因此，对从业者而言，用 R 语言绘制热图就成了一项最通用的必备技能。...本文将以 R 语言为基础，详细介绍热图绘制中遇到的各种问题和注意事项。原文作者 taoyan，原载于作者个人博客，AI 研习社获授权。...简介 本文将绘制静态与交互式热图，需要使用到以下R包和函数： ● heatmap():用于绘制简单热图的函数 ● heatmap.2():绘制增强热图的函数 ● d3heatmap:用于绘制交互式热图的...R包 ● ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图的R&bioconductor包（非常适用于基因组数据分析） 数据准备 使用R内置数据集 mtcars df <- as.matrix...请注意，在上面的R代码中，通常为指定行聚类的度量的参数 clustering_distance_rows显示示例。
「接上上周的复现推文，我来继续复现啦」 文献复现及简介—胰腺癌的单细胞水平肿瘤异质性 https://mp.weixin.qq.com/s/gWz-Jl5baz4vRUjhLrYN7Q 文章中的细胞类型注释...markers_umap_by_celltype_end.pdf',width = 13,height = 8) 以上图来看给10,12,14亚群定义细胞分类，并没有那么明确，tsne图和umap图是有一些冲突的，...如果这么给定的话，tsne图上还说的过去，但是umap图上就比较勉强，因为10的给定是关系到后续做infercnv的恶性和非恶性的划分，小伙伴们也可以自己尝试复现一下，「看看这几类细胞亚群定义成什么比较合适...」~ 同时也附上各个亚群的细胞数 后续的计划 「以T/NK细胞、内皮细胞、成纤维细胞和肝细胞为参照，显示用于分析恶性和非恶性的CNV评分(每个细胞改变的均方); 数据按非恶性(n = 15,302)和恶性...我们普遍是把Epi-tumor亚群定义为恶性细胞，后续就以部分继续做infercnv,尝试后续的复现~
举一反三 我们回到account №1登录状态： 拦截监听推文发布的网络请求信息，针对推文接收方account №2，我们对GET方式和POST请求中的owner_id和user_id作出相应更改，同时使用了之前知道的...对于account №2账户来说，可以发现尽管该账户本身没有执行任何推文发布动作，但其实以其身份和相应media_key的上传图片已被account №1当成推文发送出去了！...漏洞探索 好了，现在，我们可以以任意用户账户身份发布推文了，但同时也存在一些可能会消弱漏洞严重性的限制条件：我们用来发布推文的受害者用户必须具有一个已经上传的多媒体文件，而且，还需要知道这个多媒体文件的...我想到了一个非常有趣的点子：如果我们向受害者用户（即用他的账户发送推文）分享我们的多媒体文件，那么此时，该受害者用户也将被视为是这个多媒体文件的所有者， 错误error №2情况也将不会发生，而以该账户身份发送的推文也能成功发布...最终，可以总结出以下漏洞利用的实现条件： 1、我们上传自己的多媒体文件； 2、向受害者用户（推文发布用户）分享该多媒体文件； 3、拦截监听向受害者用户发起的推文发布网络请求信息，并对owner_id和user_id
R中的一切皆对象，R表达式也是R对象。这意味着我们可以从语法上解析R表达式，或者部分地执行R表达式，来观察R是如何解释它们的。这对于了解R的工作机制或者调试R代码十分有用。...R解释器在执行语句时要经过几个步骤。第一步是从语法上解析语句，将其转化为合适的函数形式。我们可以查看R解释器是如何执行一个给定的表达式的。...该函数会从语法上解析它的参数，但并不执行。通过使用quote，R表达式会返回一个语言对象。...通过观察列表形式展示的语言对象，我们就可以看出来R是如何执行一个表达式的了。 下面是这个表达式的语法树（parse tree）。...¨G5Gdeparse`函数可以将语法树转化回合适格式的R代码。
使用 Python 抓取 Reddit 在本文中，我们将了解如何使用Python来抓取Reddit，这里我们将使用Python的PRAW（Python Reddit API Wrapper）模块来抓取数据...开发的应用程序 Reddit 应用程序已创建。现在，我们可以使用 python 和 praw 从 Reddit 上抓取数据。记下 client_id、secret 和 user_agent 值。...有 2 种类型的 praw 实例： 只读实例：使用只读实例，我们只能抓取 Reddit 上公开的信息。例如，从特定的 Reddit 子版块中检索排名前 5 的帖子。...抓取 Reddit 子 Reddit 从 Reddit 子版块中提取数据的方法有多种。Reddit 子版块中的帖子按热门、新、热门、争议等排序。您可以使用您选择的任何排序方法。...client secret user_agent="") # your user agent # URL of the post url = "https://www.reddit.com/r/
概述在数据分析和统计领域，R语言以其强大的数据处理能力和丰富的包库资源而闻名。它不仅提供了一个灵活的编程环境，还拥有专门用于数据抓取和处理的工具，如httr和XML库。...这些工具使得从各种网站上抓取数据变得简单而高效。豆瓣网站作为一个集电影、书籍、音乐等文化内容于一体的社交平台，其数据库丰富，信息更新及时，是数据分析师和研究人员的宝贵资源。...通过R语言，我们可以高效地抓取豆瓣上的数据，进行深入的数据分析和挖掘。本教程将指导读者如何利用R语言的httr和XML库，结合豆瓣网站的优势，来抓取豆瓣电影的数据。...我们将通过一个实际的示例，展示如何获取数据，并对其进行分类统计，以揭示不同类型电影的分布情况。...细节引入必要的库首先，我们需要引入R中的XML和httr库，这两个库分别用于解析XML文档和发送HTTP请求。# 引入必要的库library(XML)library(httr)2.
既然点进来了，就说明你也有分享学习的想法，那么现在你有一个机会，要不要把握一下呢？...不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，很幸运聚集了五个小伙伴携手共进，但几个人的精力毕竟有限，因此单细胞天地现在需要招文献速递栏目专栏小作者，感兴趣的可以联系群主（jmzeng1314@163...期待你的加入 解读标准 首先必须要有，文章发表于，年份杂志，标题 这样的开头 然后是摘要 使用哪种单细胞转录组技术，测下多少个样品，多少个细胞重点发现是什么（细胞亚群，还是特殊通路） 正文5个重点 首先是样品...，建库测序，RNA-seq上游分析概况 然后是质量控制情况，最后的表达矩阵是多少个基因多少个细胞 接着介绍作者是如何挑选重要的基因和降维 降维后的聚类以及对每个类的注释 类的下游分析(差异分析或者实验验证等...) 总结一下 这个研究的发现了什么，意义是什么 markdown用法 我录制了gif动画，如何使用typora软件来写markdown格式的图文并茂的文献速递笔记，需要你花几分钟仔细学习一下，https
雷达外推grb2文件的解析绘图python和meteoinfolab的对比总结： 1、python与meteoinfoLab的主要函数是差不多的，colorbar这块的设计meteoinfoLab还是更加的清晰一些...python的绘图库matplotlib，实现过于复杂。 2、meteoinfoLab颜色值中的数值必须是从小到大，其规则如下。....,70]，第一个颜色表示小于等于15的，第二个颜色表示(15,20]。所以meteoinfo中的颜色值需要添加一位(255,255,255)。...3、数据解析出来的变量meteoinfoLab多了下划线需要注意。...Layer-maximum_base_reflectivity_surface 4、代码量和代码的简洁清晰上来看，meteoinfoLab也是优于python的。
Twint是一个用Python写的Twitter抓取工具，允许从Twitter配置文件中抓取推文，不使用Twitter的API。...6.twint -u username -o file.txt - 抓取推文并保存到file.txt。...7.twint -u username -o file.csv —csv - 抓取推文并保存为csv文件。...- 抓取推文并保存为json文件。...常问问题 我尝试从用户那里抓取推文，我知道它们存在，但我没有得到它们。 Twitter可以禁止影子账户，这意味着他们的推文不会通过搜索获得。
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