在中国的有一些餐馆,菜单上不仅有个中文名,还有英文名,有很专业的翻译,也有让人笑Cry的翻译。配上几张图感受一下。
文件内数字批量求和 file格式: 1 2 3 4 5 file内所有数字求和 cat file|paste -sd+|bc -s指把所有的字符拼成一行 -d指定拼接符,这里是+ bc求和 切分文本文件并将切分后的文本文件批量重命名 split -l 10 temp.txt -d -a 2 temp_ ls |grep temp_|xargs -n1 -i{} mv {} {}.txt -l:按行分割,表示将temp.txt文件按10行一个文件分割成多个文件 -d: 添加数字后缀 -a 2: 表示
AI技术的飞速发展不仅改变了人们的生活方式,也大大提升了各行各业的生产效率和创新能力。
Python版本: Python3.x 作者:崔家华 运行平台: Windows 编辑:黄俊嘉 IDE: Sublime text3 一、前言 上篇文章Python3《机器学习实战》学习笔记(四):朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器讲解了朴素贝叶斯的基础知识。本篇文章将在此基础上进行扩展,你将看到以下内容: 1.拉普拉斯平滑 2.垃圾邮件过滤(Python3) 3.新浪新闻分类(sklearn) 二、朴素贝叶斯改进之拉普拉斯平滑 上篇文章提到过,
分析器(Analyzer) 一般由三部分构成,字符过滤器(Character Filters)、分词器(Tokenizers)、分词过滤器(Token filters)。
linux下文件分割可以通过split命令来实现,可以将一个大文件拆分成指定大小的多个文件,并且拆分速度非常的快,可以指定按行数分割和安大小分割两种模式。Linux下文件合并可以通过cat命令来实现,非常简单。
接下来我会带领大家一步一步地实现一个简单的RAG模型,这个模型是基于RAG的一个简化版本,我们称之为Tiny-RAG。Tiny-RAG是一个基于RAG的简化版本,它只包含了RAG的核心功能,即Retrieval和Generation。Tiny-RAG的目的是为了帮助大家更好地理解RAG模型的原理和实现。
导读 ★ 本系列将持续更新20个机器学习的知识点 ” 1. 阈值类别特征的方差 📷 2. 切分文本 📷 3. 领域链接 📷 4. TSS 📷 5. 误差 📷 6. 训练错误率 📷 7. 真正类率 📷 8. 丢弃概率 📷 9. 数值下溢 📷 10. 弱学习器 📷 11. 权重衰减 📷 12. 缺失值 📷 13. N 📷 14. 损失函数 📷 15. 自然语言训练模型 📷 16. 异或函数 📷 17. 约登指数 📷 18. 0损失 📷 19. 超平面 📷 20. 假设空间 📷 ----
Claude 2 昨天正式发布,并且任何人可以登陆官网直接免费使用。废话不多说,直接上官方网址:https://claude.ai/chats
导读 本系列将持续更新20个机器学习的知识点,欢迎关注。 1. 阈值类别特征的方差 图片 2. 切分文本 图片 3. 领域链接 图片 4. TSS 图片 5. 误差 图片 6. 训练错误率 图片 7. 真正类率 图片 8. 丢弃概率 图片 9. 数值下溢 图片 10. 弱学习器 图片 11. 权重衰减 图片 12. 缺失值 图片 13. N 图片 14. 损失函数 图片 15. 自然语言训练模型 图片 16. 异或函数 图片 17. 约登指数 图片 18. 0损失 图片 19. 超平面 图片 20. 假设
* 中文分词常用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallseg库 词库:Sougou词库,Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现: 1、R语言:专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包:引用了@ansj开发的ansj中文分词工具,基于中科院的ictclas中文分词算法,无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。 * 环境准备 (Windows或Linux版本都行): R下载:http://mirrors.us
单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallseg库 词库:Sougou词库,Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现: 1、R语言:专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包:引用了@ansj开发的ansj中文分词工具,基于中科院的ictclas中文分词算法,无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。
有一天发现,在腾讯文档中想搜索之前写的东西需要收费了。这钱非花不可吗?好像不用。我们可以利用langchain+chatGLM在本地搭建自己的知识库,除了能搜索到文档这个功能,还能基于知识库内容和你进行对话问答~
在 Python 中拆分文本文件可以通过多种方式完成,具体取决于文件的大小和所需的输出格式。在本文中,我们将讨论使用 Python 拆分文本文件的最快方法,同时考虑代码的性能和可读性。
学习生信的过程中怎么能少了Linux呢。但是很多人都是Linux新手,又不想花钱买服务器,这里有个免费的网页版Linux服务(链接在文末),足够学习基础的Linux命令!
背景:分析用户在世界杯期间讨论最多的话题。 思路:把用户关于世界杯的帖子拉下来,然后做中文分词+词频统计,最后将统计结果简单做个标签云. 后续:中文分词是中文信息处理的基础,分词之后,其实还有特别多有趣的文本挖掘工作可以做,也是个知识发现的过程。 * 中文分词常用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallseg库 词库:Sougou词库,Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现: 1、R语言:专门用于统计分析、绘图的语言 2、
Parakeet 旨在为开源社区提供灵活、高效和最先进的文本转语音工具包。它建立在 PaddlePaddle 动态图上,包括许多有影响力的 TTS 模型。
文本分析 文本分析指从文本中抽取出的特征来量化来表示文本信息,并在此基础上对其进行基于数学模型的处理。它是文本挖掘、信息检索的一个基本问题。 在“大数据”盛行的今天,对于非结构化信息的处理已经成了许多工作的必选项,而自然语言书写的文本,就是最典型的一种非结构化信息。 文本分析已经从学院派象牙塔中的研究课题逐步渗入到各个应用领域。对于正在做或者有志于做数据分析的人,掌握基本的文本分析知识和技法,已经成为必要。 向量空间模型 针对文本的具体操作很多,最典型的就是分类和聚类。引入机器学习的办法,让程序自己“学会”
此连接器提供一个 Sink,将分区文件写入 Hadoop FileSystem 支持的任何文件系统。要使用此连接器,添加以下依赖项:
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyPdf/generic.py
上次写了30行代码把会计朋友的周常工作安排明白了,这周又遇到问题了。下午给发消息说,栋哥借用下你的网盘会员下载个CPA资料。我的10k每秒,等着下载完,我估计也考完试了。
原文链接:www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html
关于日志的一些问题: 单个文件过大会影响写入效率,所以会做拆分,但是到多大拆分? 最多保留几个日志文件?最多保留多少天,要不要做压缩处理? 一般都使用 lumberjack[1]这个库完成上述这些操作
通过之前的文章【Spark RDD详解】,大家应该了解到Spark会通过DAG将一个Spark job中用到的所有RDD划分为不同的stage,每个stage内部都会有很多子任务处理数据,而每个stage的任务数是决定性能优劣的关键指标。
通过上篇文章【Spark RDD详解】,大家应该了解到Spark会通过DAG将一个Spark job中用到的所有RDD划分为不同的stage,每个stage内部都会有很多子任务处理数据,而每个stage的任务数是决定性能优劣的关键指标。
这篇博客是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯,内容包括朴素贝叶斯分类器,垃圾邮件的分类,解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度.
外排序:因为海量数据无法全部装入内存,所以数据的大部分存入磁盘中,小部分在排序需要时存入内存。
"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"
jieba是一个强大的中文分词工具,用于将中文文本切分成单个词语。它支持多种分词模式,包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等,还可以通过用户自定义词典来增加新词。本文将从入门到精通地介绍jieba库的使用方法,带你掌握中文分词的基本概念和高级特性。
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程,探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库,为自然语言处理(NLP)任务提供了一系列强大的工具和功能。
文本分析指从文本中抽取出的特征来量化来表示文本信息,并在此基础上对其进行基于数学模型的处理。它是文本挖掘、信息检索的一个基本问题。
托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes),英国神学家、数学家、数理统计学家和哲学家,1702年出生于英国伦敦,做过神甫;1742年成为英国皇家学会会员;1763年4月7日逝世。贝叶斯曾是对概率论与统计的早期发展有重大影响的两位(贝叶斯和布莱斯·帕斯卡Blaise Pascal)人物之一。
今天老肥和大家分享的是我最近参加的一个自然语言处理的比赛,复赛Rank15,喜提小米充电宝一枚。因为之前已经分享过本次竞赛的Baseline, 具体的赛事信息就不在此赘述,有需要的同学可以点上面链接回顾一下。简单来说本次比赛是要完成一个表格文本多分类的任务,评价指标为准确率。
这几天在认认真真地学习KOA框架,了解它的原理以及KOA中间件的实现方法。在研究KOA如何处理上传的表单数据的时候,我灵光一闪,这是不是可以用于断点续传?
完整路径 C:\Python27\Lib\site-packages\selenium\webdriver\remote\webelement.py 注:笔者pyth
前面章节初步学习数据的采集和一些快速的数据分析方法,如果需要更加深入去做数据分析,那么会使用到更加丰富的知识。自然语言处理(NLP)的其中一个方向就是文本处理。后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点,学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。
第二届国际中文分词评测(Second International Chinese Word Segmentation Bakeoff,简称 SIGHAN05)于 2005 年夏天在韩国济州岛举行。SIGHAN05 提供AS、CITYU、MSR和PKU四个语料库,这些完整的训练集、测试集以及测试集的(黄金)标准切分以及评分脚本可免费用于研究目的。下面就是 SIGHAN05 的主页地址:
本案例适合作为大数据专业自然语言处理课程的配套教学案例。通过本案例,能够达到以下教学效果:
为了更加方便、快捷地查找文件/文件夹,再介绍一个超级好用的Python模块——glob模块。glob模块可以查找符合特定规则的文件/文件夹,并将搜索到的结果返回到一个列表中。该模块之所以强大的原因在于,它支持几个正则通配符,分别介绍如下:
一句话评价: 这可能是市面上(包括国外出版的)你能找到最好的讲python自然语言处理的书了
虽然本系列文章开篇会简单介绍正则表达式的一些基础知识,但主要限于本系列文章所想强调的要点,因此本系列文章并不适合用于入门。
朴素贝叶斯是基于贝叶斯,定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型和朴素贝叶斯模型。 和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian Classifier, NBC)发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不敏感,算法也比较简单。理论上,NBC模型与其他分类方法相比,具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此,这是因为NBC模型假设属性之间相互独立,这个假设在实际应用中往往是不成立的,这个NBC模型的正确分类带来了一定影响。
内置分析器可以直接使用,不需任何配置。然而,其中一些分析器支持可选配置来改变其行为。例如,标准分析器可以配置为支持停止词列表:
1.正则表达式 ^ 行起始标志 $ 行尾标记 . 匹配任意一个字符 [ ] 匹配包含在[字符]之中的任意一个字符,coo[kl]匹配cook或cool [^] 匹配除[^字符]的任意一个字符 [-]
jieba是优秀的中文分词第三方库。由于中文文本之间每个汉字都是连续书写的,我们需要通过特定的手段来获得其中的每个单词,这种手段就叫分词。而jieba是Python计算生态中非常优秀的中文分词第三方库,需要通过安装来使用它。
在使用打印机或扫描仪扫描文档时,由于摆放位置差异难免造成扫描文档的倾斜。本文将使用OpenCV将倾斜的文档矫正水平并去除黑边。
本文主要由以下四部分组成:文本基本处理,文本语义分析,图片语义分析,语义分析小结。先讲述文本处理的基本方法,这构成了语义分析的基础。接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法,值得注意的是,虽说分为两节,但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用,并展望一下未来的语义分析方法
原文链接: Jack-Cui,https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_5_bayes_2.html
文章主要介绍了如何利用机器学习算法对RSS源进行分类和过滤。首先介绍了RSS源的分类和过滤的必要性,然后详细介绍了基于机器学习算法的RSS源过滤方法,包括特征提取、模型训练和过滤策略等。最后,介绍了一个基于机器学习算法的RSS源过滤系统的设计与实现。
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