CRF，英文全称为Conditional Random Field, 中文名为条件随机场，是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫（Markov）随机场。
命名实体识别和分类（NERC）是识别名称等信息单元的过程（包括人员，组织和位置名称），以及包括非结构化文本中的时间，日期，钱和百分比表达式等数值表达式。目标是开发实用且与域无关的技术，以便自动高精度地检测命名实体。
选自GitHub 机器之心编译 参与：李亚洲 该 Github 项目是斯坦福大学 cs-224n 课程中各种深度 NLP 模型的 PyTorch 实现。 项目地址：https://github.com/DSKSD/DeepNLP-models-Pytorch 该实现项目并不是面向 PyTorch 初学者，如果你还未用过 PyTorch，建议以下教程： https://github.com/DSKSD/DeepNLP-models-Pytorch#references 如果你对 DeepNLP 感兴趣，建
知乎: nghuyong 链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/523164712
条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的介绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词（实体），主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来。
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的简绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波python实战利器，并且包括工具的用法。
本文整理了10个常用于可解释AI的Python库，方便我们更好的理解AI模型的决策。
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。
Rasa 是最火的聊天机器人框架，是基于机器学习和自然语言处理技术开发的系统。Rasa 中文官方文档包括聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽，中文聊天机器人开发必备手册。
Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。去年，我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017，概述了当时业已证明最有帮助的Python库。今年，我们扩展了这个清单，增加了新的Python库，并重新审视了去年已经讨论过的 Python 库，重点关注了这一年来的更新。
Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。我们的选择实际上包含了 20 多个库，因为其中一些库是相互替代的，可以解决相同的问题。因此，我们将它们放在同一个分组。
为了方便学习，本文列出的20个Python库将按领域进行分类，有些你可能并不熟悉，但是真的能提高你的模型算法实现效率，多一点尝试，多一些努力！
Python 之于机器学习，可以说是最为锋利的武器；而机器学习之于 Python，则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成，以至于一提到机器学习，人们自然而然的就想到了 Python，虽然有些狭隘，但是背后也有其存在的必然性！
Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。去年，我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017，概述了当时业已证明最有帮助的Python库。今年，我们扩展了这个清单，增加了新的 Python 库，并重新审视了去年已经讨论过的 Python 库，重点关注了这一年来的更新。
在解决数据科学任务和挑战方面，Python继续处于领先地位。去年，我对当时热门的Python库进行了总结。今年，我在当中加入新的库，重新对2018年热门Python库进行全面盘点。
来源：大数据与机器学习文摘本文约2600字，建议阅读9分钟本文为你介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库。 Python 之于机器学习，可以说是最为锋利的武器；而机器学习之于 Python，则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成，以至于一提到机器学习，人们自然而然地就想到了 Python，虽然有些狭隘，但是背后也有其存在的必然性！ 今天我们就来介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库，不要错过哦 一、TensorFlow 1. 什么 Tenso
作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述，并列举了它们的相关资源，从而帮助你能够快速掌握其中的奥妙。 ▌1.主成分分析（PCA）/ SVD PCA是一种无监督的方法，用于对由向量组成的数据集的全局属性进行理解。本文分析了数据点的协方差矩阵，以了解哪些维度（大部分情况）/数据点（少数情况）更为重要，即它们之间具有很多的变化，但与其他变量之间的协变性较低）。考虑一个矩阵顶级主成分（PC）的一种方式是考虑它的具
本文约3000字，建议阅读6分钟。 本文将给大家介绍数据科学领域20个最好的Python库。
导读：随着人工智能技术的发展与普及，Python超越了许多其他编程语言，成为了机器学习领域中最热门最常用的编程语言之一。有许多原因致使Python在众多开发者中如此受追捧，其中之一便是其拥有大量的与机器学习相关的开源框架以及工具库。
PCA是一种无监督的方法，用于理解由向量组成的数据集的全局性质。这里分析了数据点的协方差矩阵，以了解哪些维度/数据点更重要。考虑矩阵中顶级PC的一种方法是考虑具有最高特征值的特征向量。SVD本质上也是一种计算有序分量的方法，但是你不需要得到点的协方差矩阵就可以得到它。
机器学习从业者有不同的个性。虽然其中一些是“我是X专家，X可以训练任何类型的数据”，其中X =某种算法，其他人是“正确的工具用于正确的工作”的人。他们中的很多人还订阅了“各行各业的高手”的策略，他们拥有一个深厚的专业领域，并且对机器学习的不同领域略有了解。也就是说，没有人可以否认这样一个事实：作为实践数据科学家，我们必须了解一些常见机器学习算法的基础知识，这将有助于我们处理我们遇到的新域问题。这是常见机器学习算法的旋风之旅，以及有关它们的快速资源，可以帮助你开始使用它们。
编译 | 嗯~是阿童木呀、KABUDA、EVA 可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问
可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述，并列
可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。
主要资源来自TensorFlow中文社区，翻译借助谷歌翻译，仅用于资源分享。 以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库，持续更新中。 C 通用机器学习 推荐人 -一个产品推荐的Ç语言库，利用了协同过滤。 计算机视觉 CCV – C / Cached /核心计算机视觉库，是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat – VLFeat是开源的计算机视觉算法库，有Matlab工具箱。 ---- C ++ 计算机视觉 OpenCV – 最常用的视觉库。有C ++，C，Python以及Java接口），支持Win
现有分词介绍 自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是一个信息时代最重要的技术之一，简单来讲，就是让计算机能够理解人类语言的一种技术。在其中，分词技术是一种比较基础的模块。对于英文等拉丁语系的语言而言，由于词之间有空格作为词边际表示，词语一般情况下都能简单且准确的提取出来。而中文日文等文字，除了标点符号之外，字之间紧密相连，没有明显的词边界，因此很难将词提取出来。 分词的意义非常大，在中文中，单字作为最基本的语义单位，虽然也有自己的意义，但表意能力较差，意义较分散，而
实体识别和关系抽取是例如构建知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。实体识别可以简单理解为一个序列标注问题：给定一个句子，为句子序列中的每一个字做标注。因为同是序列标注问题，除去实体识别之外，相同的技术也可以去解决诸如分词、词性标注（POS）等不同的自然语言处理问题。
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本文主要探讨了中文分词技术在信息检索领域的应用，包括搜索引擎、文本挖掘、推荐系统等。作者详细分析了中文分词的算法，包括基于字符串匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于词性标注的分词方法。同时，作者还讨论了分词技术在搜索引擎、文本挖掘、推荐系统等领域的应用，并提出了相关的优化建议。
当然大家可以直接用notepad++、DW、和EditPlus等这些代码编译工具直接制作一个HTML单文件也是可以的。
在ReactiveCocoa 中，开源库作者为我们提供了很多种魔法，“黑”魔法，“红”魔法……今天就让先来看看“红”魔法。
接下来是Rxjava的SDK中subscribe()的传入参数 是Observer时候（observable.subscribe(observer);）的源码：
在我们开发过程中，相信应该有很多人使用过EventBus 3.0，这个确实方便了我们，少些了很多代码，这是个优秀的库，我们接下来进行对他剖析。 我们使用EventBus 3.0的过程：
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 今天来介绍一款工具Squaretest，它是一款自动生成单元测试的插件，为什么会用到它？ 主要因为最近公司上了代码质量管控的指标，会考评各个项目的单元测试覆盖率，以及sonar扫描出来的各种问题，很多老项目老代码，或者着急交付的项目，单元测试严重缺失，覆盖率只有5%不到。 所以几个小伙伴这几天就在疯狂的堆单元测试，3个人堆了2天才堆到30%，于是我也来上手帮忙写了两个，写到第二个的时候就发现，这个活不应该是人干的，要去看原来的代码，然
EventBus是一个开源库，它利用发布/订阅者者模式来对项目进行解耦，达到实现多组件间通信效果。大概流程是注册订阅者-> 生产者POST 事件 -> 订阅者消费
传统上，加载Javascript文件都是使用<script>标签。 就像下面这样： <script type="text/javascript" src="example.js"></scrip
<script>标签很方便，只要加入网页，浏览器就会读取并运行。但是，它存在一些严重的缺陷。
首先需要了解UIGestureRecognizerDelegate协议的这个方法：
AES 是 Advanced Encryption Standard 的缩写，是最常见的对称加密算法。AES 在密码学中又称 Rijndael 加密法，是美国联邦政府采用的一种区块加密标准。这个标准用来替代原先的 DES，已经被多方分析且广为全世界所使用。
ReactiveCocoa是一个FRP的思想在Objective-C中的实现框架，目前在美团的项目中被广泛使用。对于ReactiveCocoa的基本用法，网上有很多相关的资料，本文不再讨论。RACSignal是ReactiveCocoa中一个非常重要的概念，而本文主要关注RACSignal的实现原理。在阅读之前，你需要基本掌握RACSignal的基本用法 本文主要包含2个部分，前半部分主要分析RACSignal的subscription过程，后半部分是对前半部分的深入，在subscription过程的基础上
前言 a.度娘一下什么都知道了，整理这些东西有什么用？还费时费力的！ 如何才能完全掌握一个知识？当你能把它讲清楚的时候，你才算掌握了他，所以这也是我整理这些知识点最大的原因。 想完全把mScrollX和mScrollY，scrollTo()和scrollBy()，smoothScrollTo和smoothScrollBy弄明白并不容易，但查阅他们的源代码基本就能明白个大概，这篇文章就是从源码分析他们究竟有什么作用和区别，读懂了基本就会用！ ---- 地址 我的CSDN主页：http://blog.csdn.
Jasypt即Java Simplified Encryption，它主要是简化项目加解密的工作，内置提供了很多组件的集成，比如hibernate、spring、spring-security等
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