Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。举个例子,单词 Python (区分大小写):
我是在半年前接触到Python的,我之前没有一点编程基础,但在我自学的这半年里,我发现自己越来越喜欢他,迄今为止,Python都非常友好并且易于学习!
在现代编程语言里,类和对象都是绕不过的话题。对象这个概念可以是生活的抽象,为了更好的理解使用书来做比喻,每一本书都是一个对象,也就是一个实例,书本身具有的页码等等固定不变的东西,就是属于书的性质(属性),而我们对书有着一系列的操作,比如打开书,合上书,在编程语言里称为方法。我们把各种各样的书都可以抽象为一种类型,也就是类。先有类,再有实例,类是对象的蓝本。
在思考数据科学的时候,我们常常想起数字的统计分析。但是,各种组织机构越来越频繁地生成大量可以被量化分析的非结构文本。一些例子如社交网络评论、产品评价、电子邮件以及面试记录。
这就好像图书馆的书架,存放着一本本包含着很多知识的书。为了方便查找,图书馆里的每本书都有编号,书架也有相应的名称。
这句话我很有感触,其实在很多场景下,我们都在有意无意地使用到了这个方法,尤其对于学习或者接受一个新内容非常有帮助。
https://leetcode-cn.com/problems/words-frequency-lcci/
简单地理解,标识符就是一个名字,就好像我们每个人都有属于自己的名字,它的主要作用就是作为变量、函数、类、模块以及其他对象的名称。
导读:Python Enhancement Proposal #8叫作PEP 8,它是一份针对Python代码格式而编订的风格指南。尽管只要语法正确,代码随便怎么写都行,但采用一致的风格可以使代码更易读、更易懂。如果你的代码风格和其他Python程序员的相同,那么就能够更加顺利地与大家一起做项目。
你用 Python 处理过的最大数据集有多大?我想大概不会超过上亿条吧,今天分享一个用 Python 处理分析 14 亿条数据的案例。
你有没有去过那种运营良好的图书馆?我总是对图书馆馆员通过书名、内容或其他主题保持一切井井有条的方式印象深刻。但是如果你给他们数千本书,要求他们根据书的种类整理出来,他们很难在一天内完成这项任务,更不用说一小时!
本文想为初学python的朋友提供详尽的快速入门建议,并免费提供所有资料,欢迎想学python的朋友阅读本文。
参考书 《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版) 首先按照词频顺序为每个词汇分配一个编号,然后将词汇表保存到一个独立的vocab文件中。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: word_deal1.py @time: 2019/2/20 10:4
选自一本用Python编写自己的电脑游戏一书 import random HANGMANPICS = [''''' +---+ | | | | | | =========''', ''' +---+ | | O | | | | =========''', ''' +---+ |
昨天已经返校了,盘点一下这个寒假自己写的文章吧。这个假期一共写了32篇文章,28篇原创,没开原创的文章都是自己整理的面试题和知识点,没有转载过文章,50天的假期,32篇文章算得上高产吗?
此公众号主要内容为python相关的基础知识;高级进阶知识;重要框架如flask、Django等知识以及项目实战;面试技巧等。也有精选小视频:励志的、爱情的、创业的等等。还有陪大家一起打卡坚持学习新技能的部分......精彩内容等你发现。
从一上大学起,我就执着地认为,英语问题就是单词问题。你看,无论是精读还是泛读,大量的生词扑面而来,我想,如果这些单词都认识的话,一切不都迎刃而解了吗? 刚开始背单词,我也不得其法,功夫下了不少,但是效果甚微。又发现班里有些同学,似乎很容易地就记住了许多单词,心里有些懊恼,常想:上天不公啊,为何我的记忆力就如此这般地差。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 本案例中的歌词数据来自中文歌词数据库。 这个数据库提供了华语歌手的歌曲及歌词信息,数据以 JSON 格式存储。 为了尽量完整地呈现从原始数据到可视化的过程,接下来我们会先简单讲解数据的预处理过程,即如何将 JSON 数据转化为Excel 格式,以及如何对周杰伦的歌曲进行分词。 若你希望跳过数据预处理的过程,也可以在《数据可视化设计指南:从数据到新知》一书的下载文件中,直接使用分好词的 Excel 文件进行可视化练习。 数据预处理指的是将原始数据处理成
“每周一坑”这个系列在本教室的文章中,阅读量不算高。但我屡次在和读者沟通时听到说“我都有跟着每周一坑里的题在做”。这是个有意思的普遍现象:内容的价值和传播度并不成正比。
没有任何基础,第一次跑hadoop实例,遇到不少问题,记录下来以便自查和帮助同样情况的hadoop学习者。
一些程序员洋洋洒洒写了几万行,删删改改,bug很多,误以为自己很忙。这都是思考不足的结果,导致时效很低。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 在命名实体识别领域,基于神经网络的实现方法是非常流行和常用的。举个例子,该文讲述的用词嵌入和字嵌入的BiLSTM-CRF模型就是其中一种。我将以该模型为例解释CRF层的工作原理。 如果你不知道BiLSTM 和 CRF的实现细节,只需要记住他们是命名实体识别模型中两个不同的层。 我们规定在数据集中有两类实体,人名和组织机构名称。所以,其实在我们的数据集中总共有5类标签: B-Person (人名的开始部分) I
with os.popen('who','r') as f: for eachLine in f: print(re.split(r'\s\s+|\t',eachLine.strip())) 18、实例tasklist
“王老师您好!我是学XX专业的(或是学过某编程语言),听说 Python 很热,打算好好学习,但是不知道学完以后能否进XX类型的企业?都有哪些岗位需要掌握 Python 呢?”
经过上一章的自学,已经为编写代码做好了准备。现在即将开启编程的生涯,尽管“路漫漫其修远兮”,凭着内心对它的爱,一路走来,也无风雨也无晴。
正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的工具它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则,凡是符合规则的字符串,我们就认为它“匹配”了,否则,该字符串就是不合法的。
大家好,我是高胜寒,遥想这十几年的职业生涯,我从java小工开始做起,一路走来,用过python,干过运维,做过CTO,也尝试过CEO,在传统行业留过痕,互联网行业刨过坑,教育行业留过名。
中国程序员容易发错音的单词,像极了学生时代的纠错本,收录着偶尔会忘记的单词。不过,它似乎更新频率跟不上我们的进步速度,至少一半以上的单词读起来是没有压力的。同样没有压力的还有让应用程序动起来的 auto-animate,一行代码轻松搞懂列表排序等等常见动效。还有个非常有意思的项目是 DeepFaceLive 和 dashy,前者让你换脸没压力,当然换个角度你可以让你的对象变成“迪丽热巴”,后者则让你管理服务毫无压力。一个小图标即可访问对应的服务。
Python 支持for循环,它的语法与其他语言(如JavaScript 或Java)稍有不同。下面的代码块演示如何在Python 中使用for循环来遍历列表中的元素:
上一篇 斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2:词向量 介绍了 Word2vec 模型的基本思想,得到目标函数,给定中心词求上下文概率,最后还说到用 negative sampling 方法优化目标函数,常见的 Word2vec的两种形式:Skip-Gram,CBOW模型。
“Bad programmers worry about the code. Good programmers worry about data structures and their relationships.”
吴恩达的deeplearning.ai上新了!新的AI课程叫做TensorFlow in Practice,面向那些希望学习使用TensorFlow编写AI程序的人。
当我们测试语音识别相关的系统,衡量性能是非常重要的,一般语音识别准确性最常用的度量标准是字错误率,比如录音笔中的转写功能或者输入法语音输入等等,其实就是语音识别提供的服务,因此也需要测试相关的指标。
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
我琢磨着目录,心想终于要把这些主题搞明白了。但那本书深奥难懂,看了几周后我就放弃了。直到遇到一位优秀的算法教授后,我才认识到这些概念是多么地简单而优雅。
您好,我是码农飞哥,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦。这是Pyhon系列文章的第三篇,本文主要介绍Python程序的编码规范。 干货满满,建议收藏,需要用到时常看看。小伙伴们如有问题及需要,欢迎踊跃留言哦~ ~ ~。
上一篇文章 ElasticSearch 术语中提到了倒排索引,那么这篇文章就来讲解下什么是倒排索引,倒排索引的数据结构以及 ElasticSearch 中的倒排索引。
举例体验:我们去图书馆读书,怎么样快速找到⾃⼰想要的书籍呢?是不是管理员提前将书放到固定位置,并把这个位置进⾏了编号,我们只需要在图书馆中按照这个编号查找指定的位置就能找到想要的书籍。
这次一个名为 Data-Science--Cheat-Sheet 的项目突然蹿到了第三名。
推荐系统领域太卷了,十方表示总是折腾"塔"太累了,所以十方平时也会学习些NLP,CV相关领域的知识去丰富下自己的见识。这里十方希望大家不要把自己要学的东西限定的太死,比如我们是做推荐系统相关研究的,那nlp相关知识我们可以不去学习。事实上,不同领域的模型是可以相互借鉴的,比如textcnn,就是用图像的cnn去做文本分类,推荐的bert4vec,就是用处理文本的bert模型做推荐。总而言之,希望大家在深度学习领域尽可能的博学,在具体推荐系统领域可以做到专家。
古人云:书山有路勤为径 学海无涯苦作舟 。 注:一般标榜着 “ XX天学会XX”、“ XX 分钟了解XX”的文章都不会是让你增长功力的文章,如本文。 随着互联网发展,全球在快速数字化,编程这件事也从
闲着无聊的时候,我就会问问自己,编程也有了五年经验了,除了增删改查,我还会什么,有一天我跳槽,去面试的时候,我能比那些年轻而且期望薪资待遇低的年轻毕业生,我有什么优势,而且我只是一个专科的机电系学生,居然来做软件编程,好戏剧的一切,渐渐的给自己洗脑,自己都忘记自己是培训机构出来的,说了这么多抱怨的话,没有说培训机构的不好,没有说我们专科生就一定比高学历人才的差,归根到底还是需要学习吧,自学了半年多python,现在报了一个假期培训班来学习NLP,英语是硬伤,自己表示很无奈。
对于Python 入门,记得应该是看廖雪峰老师的教程,当时看的还是2的版本,现在已经更新了3的版本,具体就是边看边敲代码,加深印象,后面就是多练习,所谓熟能生巧嘛,编程也是同样的道理。
学习资料: https://www.youtube.com/watch?v=ogrJaOIuBx4&list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3&index=19
2019年6月份我写的 的关于python 选修课的博文 忘了发到哪个平台了,从新在 CSDN 传一下
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