Word Cloud（词云）是一种将文本数据可视化的技术，通过统计文本中单词出现的频率，将其按照频率大小转化成不同大小和颜色的文字，并在可视化图像中呈现出来。Word Cloud 可以帮助我们更直观地了解文本数据中的重要关键词。
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
可视化是一种方便的观察数据的方式，可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。这些典型的图对于数据可视化是必不可少的。除了这些被广泛使用的图表外，还有许多很好的却很少被使用的可视化方法，这些图有助于完成我们的工作，下面我们看看有那些图可以进行。
本文构建了一个能同时完成四个任务的的深度神经网络： 生成图像描述、生成相似单词、以图搜图和根据描述搜图。传统上这些任务分别需要一个模型，但我们现在要用一个模型来完成所有这些任务。
一、site，指定搜索的某個網站。例：desire site:bbs.gfan.com
【题目：】创建能以随机顺序显示一组单词的程序。要求该程序能打印出所有单词，但不能重复！
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 注：索引不是万能的！索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。
在最近的一项实验中，研究者对 16 个语言模型使用不同的语料进行了预训练和微调。这次实验使用了 NanoGPT， 一种小规模的架构（基于 GPT-2 SMALL），训练了 12 个模型，NanoGPT 网络架构的配置为：12 个注意力头、12 层 transformer， 词嵌入维度为 768，进行大约 400,000 次迭代（大约 10 个 epoch）。然后在 GPT-2 MEDIUM 上训练了 4 个模型，GPT-2 MEDIUM 架构的设置为 16 个注意力头、24 层 transformer， 词嵌入维度为 1024，并进行 600,000 次迭代。所有模型均使用 NanoGPT 和 OpenWebText 数据集进行预训练。微调方面，研究者使用了 baize-chatbot 提供 的指令数据集，分别在两类模型里补充了额外的 20,000 和 500,000 个「字典」条目。
要匹配某个模式（正则表达式）和$_的关系，可以将模式放在正斜线(//)之间，如下： $_ =“yabba dabba doo”; if(/abba/){ print “It matched!\n”; }
本文通过文本的挖掘，对人们在冠状病毒锁定期间正在做什么以及他们的感觉进行的探索性和情感分析
给定字符串列表，你需要从它们中找出最长的特殊序列。最长特殊序列定义如下：该序列为某字符串独有的最长子序列（即不能是其他字符串的子序列）。
今天分享的题目来源于 LeetCode 上 30 号题目：串联所有单词的子串。题目标签是：散列表、双指针和字符串。
比如我们需要对项目命名、目录命名、文件命名、类命名、变量命名，还有其他类型的资源等等。那么取名时，业界有哪些命名方法呢？
在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。
在本节中，我们会详细介绍该过程是如何实现的。请注意，我们将会以试图弄清单个单词被如何处理的角度来看待这个问题。这也是我们会展示许多单个向量的原因。这实际上是通过将巨型矩阵相乘来实现的。但是我想直观地看看，在单词层面上发生了什么。
https://l1nwatch.gitbook.io/interview_exercise/stackoverflow-about-python/python-zhong-guan-jian-zi-yield-you-shi-mo-zuo-yong
作者 | 天雨粟 整理 | AI100（rgznai100） 原文 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/27296712 前言 上一篇的专栏介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型(https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078)，如果看过的小伙伴可以直接开始动手用TensorFlow实现自己的Word2Vec模型，本篇文章将利用TensorFlow来完成Skip-Gram模型。还不是很了解Skip-Gram思想的小伙伴可以先看一下上一篇的专
前言 上一篇的专栏介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型的结构和训练，如果看过的小伙伴可以直接开始动手用TensorFlow实现自己的Word2Vec模型，本篇文章将利用TensorFlow来完成Skip-Gram模型。还不是很了解Skip-Gram思想的小伙伴可以先看一下上一篇的专栏内容。 本篇实战代码的目的主要是加深对Skip-Gram模型中一些思想和trick的理解。由于受限于语料规模、语料质量、算法细节以及训练成本的原因，训练出的结果显然是无法跟gensim封装的Word2Vec相比的
上个月组内来了一个新的小伙伴，赶巧那个时候我休假了！当我休完假来的时候，这个新小伙伴成了我同桌，然后就是一起做项目咯。就在昨天我们在配置环境，修改各种配置文件的时候；小伙伴看到我各种vim的快捷指令使用，有点惊讶了：“卧槽，你怎么做到记得这么清楚的？这谁能记得住？教教我呗？”。
== == == no-break space （普通的英文半角空格但不换行）
很久之前的LDA笔记整理，包括算法原理介绍以及简单demo实践，主要参考自July老师的<通俗理解LDA主题模型>。
当你从教育实践中学习数据科学时，你将看到大多数数据都是从多个来源、多个查询中获得的，这可能会导致一些不干净的数据。
NASA有32,000多个数据集，有关NASA数据集的元数据 可以JSON格式在线获得。我们使用tf-idf在描述字段中找到重要的单词，并将其与关键字联系起来。
炼丹笔记干货 作者：时晴 困惑度(Perplexity)在NLP中是个最流行的评估指标,它用于评估语言模型学的到底有多好.但是很多炼丹师可能至今对"困惑度"依然感到困惑,这篇就把这个讲清楚.假设我们要做个对话机器人,它功能很简单,就是你跟它说你冰箱有啥,它告诉你还需要买啥,能一起做出美味佳肴.例如"鸡肉,胡萝卜",它能够立马给出5~6种购物清单,这就类似用一个NLP模型,去预估和"鸡肉和胡萝卜"共现较多的食材.但是这样评估并不全面,真实情况是用这个NLP模型可能会产生很多新菜谱,然后按照新菜谱可能可以创造
本文介绍了如何使用 Apache Beam 实现 WordCount 程序，通过一个简单的 Maven 项目结构，展示了如何通过 Apache Beam 及其相关依赖和配置，使用 Spark、Flink 和 Apex 等大数据框架来运行并执行 WordCount 程序。
随着企业对近实时搜索的迫切需求，Elasticsearch 受到越来越多的关注，无论是阿里、腾讯、京东等互联网企业，还是平安、顺丰等传统企业都对 Elasticsearch 有广泛的使用，但是在 Elasticsearch 6.8 发布以前，大部分 Elasticsearch 功能都是付费的，开源版本的 Elasticsearch 在集群管控方面能力有限，鉴于此，通用的实施方案就是给 Elasticsearch 添加一层网关，从而实现对 Elasticsearch 的管控。
真正意义上的inline-block水平呈现的元素间，换行显示或空格分隔的情况下会有间距，很简单的个例子：
作者 | Antonio 编辑 | 陈彩娴 ACL 2022已经于近期正式在官网上刊登了录取的文章，其中涉及到词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）的文章共有4篇，参考下图的查询。 WSD是指识别出有多个义项的目标词汇在上下文中的含义，是NLP中一个重要并且具有NP-hard复杂度的任务，不仅可以帮助机器更好地识别词汇语义，还对机器翻译、文本理解等下游任务起到辅助作用。 本文简要整理并介绍其中已经公布了论文全文的前三篇，值得注意的是，这三篇都出自同一个课题组，即来自意大利罗
在本教程中，我将展示如何在Tensorflow中实现一个Word2Vec（Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理中）的skip-gram模型，为你正在使用的任何文本生成词向量，然后使用Tensorboard将它们可视化。 我在text8数据集上训练了一个skip-gram模型。然后，我用Tensorboard来设想这些Embedding，Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中，也就是把原先词所在空间嵌入到一个
从文档中获取的句子片段的嵌入可以作为该文档的提取摘要方面，并可能加速搜索，特别是当用户输入是一个句子片段时。这些片段嵌入不仅比传统的文本匹配系统产生更高质量的结果,也是问题的内在驱动的搜索方法。现代向量化表示挑战创建有效的文档嵌入,捕捉所有类型的文档,使其通过使用嵌入在文档级别进行搜索。
前言 也许提及text-align你会想起水平居中，但除了这个你对它还有多少了解呢？本篇打算和大家一起来跟text-align来一次负距离的交往，你准备好了吗？ text-align属性详解 The 'text-align' CSS property describes how inline content like text and inline-level element etc. is aligned in its parent block element.Does not control the
随着强大的模型越来越容易访问，我们可以轻松地利用深度学习的一些力量，而不必优化神经网络或使用GPU。
每天都有数百万的人出于不同的原因使用谷歌搜索。学生为了学业，商务人员为了调查，还有很多人是为了娱乐。但大多数的人可能没有充分使用谷歌搜索。
大家好！欢迎来到我们精心准备的文字游戏世界。今天，我将向大家介绍一款有趣而又考验智力的游戏——猜单词游戏。在游戏中，你将面临一个神秘的单词，你需要凭借自己的智慧和运气来猜测这个单词是什么。每猜错一次，你将失去一条生命线，当生命线用尽时，你将面临失败。但只要你成功猜对了整个单词，那么胜利就属于你！现在，让我们开始挑战吧！
stylecloud 是一个 Python 包，它基于流行的 word_cloud 包，并添加了一些有用的功能，从而创建出独特的词云。stylecloud 具备以下特点：
在上篇文章中，我们过了下基本的理论，也介绍了主流的流处理框架：Storm，Trident，Spark Streaming，Samza和Flink。今天咱们来点有深度的主题，比如，容错，状态管理或者性能。除此之外，我们也将讨论开发分布式流处理应用的指南，并给出推荐的流处理框架。
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在数据可视化图表中，词云图的应用随处可见。它通常是对输入的一段文字进行词频提取，然后以根据词汇出现频率的大小集中显示高频词，简洁直观高效，今天小编就来分享一下在Python如何绘制出来精湛的词云图。
用于设置文本的首行缩进，适用于段落首行缩进的场景，避免在行内元素上使用。 属性可以接受绝对值或相对值，绝对值单位包括像素 (px)、英寸 (in)、厘米 (cm)、毫米 (mm) 等，相对值单位包括 em、rem、vw、vh 等。
2018 年已经成为自然语言处理机器学习模型的转折点。我们对如何以最能捕捉潜在意义和关系的方式、最准确地表示单词和句子的理解正在迅速发展。
在本章中我们将来学习 Python 的基础语法，让你快速学会 Python 编程。
2018年已经成为自然语言处理机器学习模型的转折点。我们对如何以最能捕捉潜在意义和关系的方式、最准确地表示单词和句子的理解正在迅速发展。
单词词典的实现一般用B+树，B+树构造的可视化过程网址: B+ Tree Visualization
分布式流处理需求日益增加，包括支付交易、社交网络、物联网（IOT）、系统监控等。业界对流处理已经有几种适用的框架来解决，下面我们来比较各流处理框架的相同点以及区别。 分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算，但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图（DAG）。 DAG是任务链的图形化表示，我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图，数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG，但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行D
使用jQuery的click为某元素加上css样式，之后该元素原有的hover事件失效，原因是click加上的css权值比外联的css权值大。所以是点击之后原有css被覆盖了。解决方法也很简单，为原有的css hover样式加上!important。
Python以其简单的代码赢得了许多开发人员的青睐。为了促进开发人员用Python开发新的模块，从而形成良性循环，Python可以用短代码实现许多有趣的操作。让我们看看在不超过10行的代码中可以实现哪些有趣的特性。
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