实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
分类是为给定的输入选择正确的类标签的任务，在基本的分类任务中，每个输入被认为是与所有其它输入隔离的，并且标签集是预先定义的。下面是分类任务的一些例子：
挑战：使用机器学习对 RSS 提要进行分类 最近，我接到一项任务，要求为客户创建一个 RSS 提要分类子系统。目标是读取几十个甚至几百个 RSS 提要，将它们的许多文章自动分类到几十个预定义的主题领域当中。客户网站的内容、导航和搜索功能都将由这个每日自动提要检索和分类结果驱动。 客户建议使用机器学习，或许还会使用 Apache Mahout 和 Hadoop 来实现该任务，因为客户最近阅读了有关这些技术的文章。但是，客户的开发团队和我们的开发团队都更熟悉 Ruby，而不是 Java™ 技术。本文将介绍解决方
1. 分词（Word Cut） 英文：单词组成句子，单词之间由空格隔开 中文：字、词、句、段、篇 词：有意义的字组合 分词：将不同的词分隔开，将句子分解为词和标点符号 英文分词：根据空格 中文分词：三类算法 中文分词难点：歧义识别、未登录词 中文分词的好坏：歧义词识别和未登录词的识别准确率 分词工具：Jieba，SnowNLP，NlPIR，LTP，NLTK 2. 词性标注（POS Tag） 词性也称为词类或词汇类别。用于特定任务的标记的集合被称为一个标记集 词性：词类，词汇性质，词汇的语义
本文语料库特指文本分类语料库，对应IDataSet接口。而文本分类语料库包含两个概念：文档和类目。一个文档只属于一个类目，一个类目可能含有多个文档。比如搜狗文本分类语料库迷你版.zip，下载前请先阅读搜狗实验室数据使用许可协议。
要想看懂 FreeRTOS 源码并学习其原理，有一个东西绝对跑不了，那就是 FreeRTOS 的列表和列表项。列表和列表项是 FreeRTOS 的一个数据结构，FreeRTOS 大量使用到了列表和列表项， 它是 FreeRTOS 的基石。要想深入学习并理解 FreeRTOS，那么列表和列表项就必须首先掌握， 否则后面根本就没法进行。
最近在开发施工物料管理系统，其中涉及大量的物料信息需要管理和汇总，数据量非常庞大。之前尝试自己通过将原始数据，加工处理建模，在后台代码中通过分组、转置再显示到 Web 页面中，但自己编写的代码量非常大，而且性能很差简直无法忍受。后来使用了矩表控件非常好的解决了需求，本文主要介绍之前如何通过代码将数据展现在页面中，以及使用矩表控件创建行列转置和动态列表格，并显示在网页中。 一、通过代码将数据展现在页面的步骤 1.行列转置代码片段： public static DataTable GetCrossTable(D
队列是一种特殊的线性表，遵循先入先出、后入后出的基本原则，一般来说，它只允许在表的前端进行删除操作，而在表的后端进行插入操作，但是java的某些队列运行在任何地方插入删除；比如我们常用的 LinkedList 集合，它实现了Queue 接口，因此，我们可以理解为 LinkedList 就是一个队列；
托马斯·贝叶斯 (Thomas Baves，1701年一1761年)，是18世纪的一位英国数学家、统计学家
tf.FIFOQueue根据先进先出（FIFO）的原则创建一个队列。队列是Tensorflow的一种数据结构，每个队列的元素都是包含一个或多个张量的元组，每个元组都有静态的类型和尺寸。入列和出列可以支持一次一个元素，或一次一批元素。它继承于Tensorflow队列执行的基类tf.QueueBase。队列是Tensorflow计算图异步处理张量的重要对象。 初始化
随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性就变得显而易见，几种作为最低层的简单的数据挖掘算法，现在利用微软数据案例库做一个简要总结。 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在，很多的环境都会应用到数据挖掘，之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据，或者说还没有体会到数据的重要性，现在随着IT行业中大数据时代的到来，让我一起去拥抱大数据，闲言少叙，此处我们就列举一个最简单的场景，一个销售厂商根据以往的销售记录单，通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单，我相信这也是很多销售机构想要得到的数据
最近有几位球友问我，不知道怎么使用单调栈解决实际问题，今天我通过一道leetcode题目，来详细解读如何使用单调栈。
传统报表的实现方式大多基于 Table 控件，虽然可实现多个分组功能，但在报表显示方面有限制，只能呈现上下级的分组，而现代的复杂报表的需求，通常是左右级嵌套，有时甚至要求相同内容的单元格合并，使用 Table 控件，有太多的局限，有了矩表控件，通过简单的拖拽就能轻松实现多层分组报表，不管有多少个分组和分组小计都能简单解决。
今天跟大家分享有关数据透视表多表合并的技巧！ 利用数据透视表进行多表合并大体上分为两种情况： 跨表合并（多个表在同一工作薄内） 跨工作薄合并（多个表分别在不同工作薄内） 跨表合并（工作薄内表合并）
在Postgres中更新大型表并不像看起来那样简单。如果您的表包含数亿行，您将发现很难及时进行简单的操作，例如添加列或更改列类型。
数据库常用操作 操作 语句 创建数据库 create database if not exists 数据库名; 查看所有数据库 show databases; 切换数据库 use 数据库名; 删除数据库 drop database if exists 数据库名; 修改数据库编码 alter database 数据库名 character set utf8; 表结构常用操作 操作 语句 创建表 create table if not exists 表名(字段名 数据类型, 字段名 数据类型, ...); 查
上一篇我们学习了新的数据结构 —— 队列。大家也应该明白了队列中“先进先出”的原则。这一篇我们要学的是一种特殊的队列，叫做双端队列。
经常有小伙伴因为数据库安装报错给我私信。发给我的报错各式各样，有些我能解决，有些报错真的我也没见过，不知如何作答。这导致很多初学SQL的爱好者自信心受到打击。
在python中，用try来测试可能出现异常的语句，然后用except来处理可能出现的异常，try except的表达形式如下:
HBase 与传统关系数据库（例如MySQL，PostgreSQL，Oracle等）在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能，以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比，HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识，并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
在游戏中聊天功能几乎是必备的功能，这样的功能存在一定的问题那就是会导致世界频道很乱，经常会有一些敏感词，或者一些游戏厂商不愿意看到的聊天，之前我们游戏中也有这样的问题，我们公司做了举报和后台监控，今天就来实现下这种监控。
创建消息队列时FreeRTOS会先给消息队列分配一块内存空间，这块内存的大小等于消息队列控制块大小加上（单个消息空间大小与消息队列长度的乘积），接着再初始化消息队列，此时消息队列为空。
常见的二维数据透视表（交叉表）通过横向和纵向展示数据，进行一些简单的汇总运算，而传统的数据透视表功能单一，汇总方式简单，已经无法满足现代大数据量各种条件分析，因此多维透视表应运而生。
本文实例讲述了python数据库操作mysql：pymysql、sqlalchemy常见用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
Lambda 函数，通常称为“匿名函数”，与普通的 Python 函数相同，只是它可以在没有名称的情况下定义。def 关键字用于定义普通函数，而 lambda 关键字用于定义匿名函数。但是，它们仅限于单一的表达方式。与常规函数一样，它们可以接受多个参数。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
拥有优秀的交互效果和手感，是很多 iOS 开发者长久以来坚守的原则。同样一段代码，在不同数据量级下的响应表现可能会有云泥之别。本文将通过一个优化列表视图的案例，展现在 SwiftUI 中查找问题、解决问题的思路，其中也会对 SwiftUI 视图的显式标识、@FetchRequest 的动态设置、List 的运作机制等内容有所涉及。本文的范例需运行在 iOS 15 及以上系统，技术特性也以 SwiftUI 3.0 为基础。
业务是否依赖COPY命令加载数据？PostgreSQL12提供了一个新特性，大大加快了加载速度。
Redis作为最受欢迎的NoSQL数据库之一，包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库
不知道是不是很多同学和我一样在 WordPress 后台喜欢使用代码模式写日志，总是有种强迫症，感觉使用编辑器会带入无关的代码，自己不能控制所有 🙂 。但是使用代码模式写日志有个不好的地方，就是要创建
用户输入一个列表和2个整数，2个整数作为下标，然后输出列表中介于2个下标之间的元素组成的子列表
安装hbase 首先下载hbase的最新稳定版本 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/ 安装到本地目录中，我安装的是当前用户的hadoop/hbase中 tar -zxvf hbase-0.90.4.tar.gz 单机模式 修改配置文件 conf/hbase_env.sh 配置JDK的路径 修改conf/hbase-site.xml <configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name>
==值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
本文介绍了微信小程序开发中的列表渲染实现，分为基础列表渲染和自定义列表渲染。基础列表渲染通过 `wx:for` 渲染列表项，通过 `wx:key` 指定列表项的 key 值，来实现列表的渲染。自定义列表渲染通过 `wx:for-item` 渲染列表项，可以实现更加灵活的列表项样式和交互。同时，还介绍了如何通过 `wx:key` 来指定列表项的 key 值，以及如何使用 `wx:for` 遍历数组。
一、Series 数据结构 1.是什么？ Series 是一种类似于一维数组的对象，由一组数据及一组数据标签（即索引）组成。 第一列是 数据标签（索引）；第二列是 具体数据。 2.为什么？ 3.怎么做？ 导包： import pandas as pd （1）创建一个Series：使用 Series()方法 1）传入一个列表list： 只传入一个列表不指定数据标签，那么 Series会默认使用从0开始的数作为数据标签（索引）。 import pandas as pd s1 = pd.Serie
谈到BI，就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具，对数据进行分析，发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。 案例“上大学分析”-体验
某社会机构，收集了大量的学生考大学的数据。该机构希望找出一些规律，以推动更多的学生考大学。该机构委托你来做这个分析工作，给出具体的可以推动更多学生考大学的建议。 收集到的数据如下： 你可能会考虑用SQL语句进行查询分析。但问题是： 1.用什么语句查呢？要组合什么条件呢？ 2.你想查到怎样的结果呢？这个结果对决策有帮助吗？ 那数据挖掘一下吧！但如何挖掘呢？ 不了解数据挖掘的人，往往会认为只需要让计算机去挖掘一下，计算机就能帮我们找出想要的东西。计算机哪会这样神奇，在数据挖掘之前，我们必须要自己好好分析
1、你不知道已经有哪些轮子已经造好了，哪个适合你用。有名有姓的的著名轮子就400多个，更别说没名没姓自己在制造中的轮子。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python列表的基本操作，关于插入、赋值和查找的操作语法。
"Python的应用十分广泛，今天我们来分享7个Python实战项目代码，希望你有所收获。
目前经常使用的平衡数据结构有：B树，红黑树，AVL树，Splay Tree, Treep等。跳表是平衡树的一种替代的数据结构，但是和红黑树不相同的是，跳表对于树的平衡的实现是基于一种随机化的算法的，这样也就是说跳表的插入和删除的工作是比较简单的。
前言：财务自由，理想生活的关键之一就是有效的财务管理。但是，很多人在家庭记账上遇到了困惑和挑战。幸运的是，我设计了一个令人惊叹的家庭记账管理系统，它将帮助您轻松解决这些问题。在这篇博客中，我将带您深入了解这个系统的设计流程和功能，让您体验到一种全新的、智能化的财务管理方式。无论您是要控制支出、追踪收入，还是实现财务目标，本系统都将成为您不可或缺的伙伴。让我们一同探索，让财务管理变得简单、高效、乐趣十足！
英文词干提取器，import nltk，porter = nltk.PorterStemmer()，porter.stem('lying') 。
mysql允许我们在一条sql语句中批量插入数据(中间逗号分隔)，如下sql语句：
在 Python 中，我们可以使用字典和循环等方法、利用正则表达式和实现列表推导等方法对具有相似统计和结束字符的单词进行分组。该任务涉及分析单词集合并识别共享共同开始和结束字符的单词组。这在各种自然语言处理应用程序中可能是一种有用的技术，例如文本分类、信息检索和拼写检查。在本文中，我们将探讨这些方法，以在 Python 中对相似的开始和结束字符单词进行分组。
句子分割可以看作是一个标点符号的分类任务：每当我们遇到一个可能会结束的句子的符号，我们必须决定他是否终止了当前句子。
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