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【数据挖掘 | 可视化】 WordCloud 词云(附详细代码案例)

开发环境 编辑器: jupyter notebook 解释器: python 3.7 在七夕节中,博主写了一篇为女友收集QQ聊天记录做可视化词云的文章获得广泛好评,一直有小伙伴希望能出一篇教程,今天他来啦...一文带你速通词云‍♂️ 文章链接 — Python | 词云】聊天记录绘制超美词云(七夕快乐 ,曾同学) 后面生成的图片是有些显示违规或奇怪(因为我是用核心价值观作为词库的,所以会被和谐,但学习思路没有问题...wordcloup 安装失败见: 到https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 去下载符合自己的whl文件 我的Windows 是64 操作系统,python...= wordcloud.WordCloud(background_color='white') text = 'hello world python windows css html javascript...更高的准确率可以使用北京大学开源的中文分词第三方库 pkumsg(peking university segentation) 博客园 优质好文讲解 https://www.cnblogs.com/python-xkj

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AAAI 2019 论文解读:卷积神经网络继续进步

图 1:dropout 示意图 还有几点值得一提: WCD 不依赖任何参数,仅用一些(少量)的计算成本就可被添加到训练阶段的网络中。 因为 WCD 仅能加入训练阶段,所以不影响推理。...图 2:加权式通道 dropout 示意图 应用和评估 WCD 实验和设置 理论上,WCD 可以插入任意 CNN 中任意的两个连续层之间。作者提出将 WCD 用于正则化卷积层的堆栈。...WCD 被添加到了训练阶段的网络中,原有的层保持不变。正如前面提到的,在早期卷积层中的通道更容易辨别和更好理解,因此作者在每个网络的更高、更浅层之后部署了 WCD。...此外,其中加入了基准表现(没有集成 WCD)以便比较。 ? 可以看到,整合了 WCD 的模型总是优于基准。...可以看到,WCD 在 Caltech-256 上也表现良好,能帮助实现优于基础模型的表现。 进一步讨论 现在读者可能会问:除了额外的计算,在使用 WCD 时还需要什么权衡?

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【audio】耳机插拔 线控按键识别流程【转】

2.2 对耳机的检测 Qcom对耳机的检测是在wcd_mbhc_v2.c中进行,在耳机接孔中存在一个detced引脚,用于检测是否有设备接入,具体接入的设备,会根据对micbias的电压等参数来做判断,...目前市面上耳机的阻抗不同,大都在32欧姆左右,driver会根据不同电阻来配置不同响度,在void wcd_imped_config()函数中会有这样的逻辑。...中断中进入第一次耳机类型检测代码:static void wcd_mbhc_detect_plug_type(struct wcd_mbhc *mbhc) 第一次耳机类型检测代码处理:在50ms内反复读取...同时确认耳机不是欧标/美标,在static int wcd_check_cross_conn(struct wcd_mbhc *mbhc)中,如果确认不支持某款,可以在该函数开始直接return false...(struct wcd_mbhc *mbhc)) 特殊耳机检测(wcd_is_special_headset)会在2S内反复检测0x158 0x159寄存器值,并且抬高mic bais相关电压,正常情况电压会在

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