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    压缩,数据自治权以及去中心化网络

    演讲的主题是在去中心化的网络的背景下,数据压缩带给每个人的数据自治权,以及相应的隐私保护方法。 演讲包括以下三个部分: 第一部分讨论了机器。...一个叫做Paul的电气工程师提出了去中心化网络的概念,并试图找到一种非分层的信息流动方式,以至于网络中某一个节点损坏,仍不影响整个网络的通信,从而摆脱对某一节点的过度依赖,来构造一个平等的网络,这为用户保护个人隐私提供了物理基础...为了实现数据可移植性,数据压缩就是一个必要的步骤,我们不必对所有源数据进行压缩,而只需要对有价值的数据分析结果进行压缩,从而使得数据便携变得高效可行。

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    Python 词云生成

    环境准备 python -m pip install wordclud python -m pip install matplotlib python -m pip install jieba 在Windows...上,如无法成功安装,可使用已经编译好的二进制包,下载安装 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ wordclud Python用于生成词云的库。...len(myword.strip()) > 1:这种低性能的代码,就算是遍历, len(myword.strip()) > 1也应放在最前面去判断,而不是把停止词放在最前面去判断,这样大大的增加了时间复杂度...整个文本的分词包括关键词提取,我们都直接交给jieba库去做就行了,WordCloud库仅仅根据jieba库返回的关键词以及权重去生成词云图片就行。...由于我这里停止词没有单独去添加,而是用了一个通用的停止词表,导致最终生成的词云不是特别准确,这个就要大家自己去小心调试了 [Figure_1.png?

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    Python词云制作

    “词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,形成“关键词云层”或“关键词渲染”。从而过滤掉大量的文本信息,使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。...“词云”就是数据可视化的一种形式。给出一段文本的关键词,根据关键词的出现频率而生成的一幅图像,人们只要扫一眼就能够明白文章主旨。...词云 词云是对文本内容进行可视化呈现的一种方式,它会对文本中出现频率较高的词进行视觉上的突出, 词语出现的频率越高,字体就会越大,颜色也会越醒目。通过查看词云图,我们能快速获取文本中的主要内容。...创建词云图需要导入wordcloud库, 然后通过词云3步曲来制作词云。...('词云.png') //第三步:保存词云图片 第一步:创建词云对象 w = wordcloud.WordCloud() 代码作用:创建词云对象并赋值给变量w 小括号中填写参数

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    谷歌用AI模拟人脑去压缩照片 效果超JPEG

    谷歌的团队正在开发新技术,利用神经网络模拟人脑的工作方式去压缩照片。相对于传统照片压缩技术,这种技术的效率更高。...研究人员利用600万张参考照片去训练人工智能系统(基于谷歌TensorFlow,谷歌去年已将其开源)如何进行照片压缩。...这些照片被分解成32x32像素的小块,而研究人员从中选出100个最难压缩的小块让系统去学习。谷歌的想法是,通过用难度较大的小块去训练,图像其他部分的压缩将会变得很简单。...随后人工智能可以预测,在经过压缩后图像会变成什么样,并生成结果。压缩后文件的大小要小于JPEG图片。此外神经网络可以判断,对给定图片的不同部分,什么样的压缩方法最优。 不过,这一系统仍不完美。...在压缩图片的过程中,生成的图片有时在人眼看起来并不是很好。目前还没有标准化的方法去进行测试。因此,人工智能尚未迎来黄金时代。不过,谷歌团队取得的进展令人印象深刻,而未来的进展也值得关注。

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    python过滤敏感词记录

    简述: 关于敏感词过滤可以看成是一种文本反垃圾算法,例如 题目:敏感词文本文件 filtered_words.txt,当用户输入敏感词语,则用 星号 * 替换,例如当用户输入「北京是个好城市」,...实战案例: 一道bat面试题:快速替换10亿条标题中的5万个敏感词,有哪些解决思路? 有十亿个标题,存在一个文件中,一行一个标题。有5万个敏感词,存在另一个文件。...写一个程序过滤掉所有标题中的所有敏感词,保存到另一个文件中。 1、DFA过滤敏感词算法 在实现文字过滤的算法中,DFA是比较好的实现算法。...算法核心是建立了以敏感词为基础的许多敏感词树。...python 实现DFA算法: # -*- coding:utf-8 -*- import time time1=time.time() # DFA算法 class DFAFilter():

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    Python实现敏感词过滤

    在我们生活中的一些场合经常会有一些不该出现的敏感词,我们通常会使用*去屏蔽它,例如:尼玛 -> **,一些骂人的敏感词和一些政治敏感词都不应该出现在一些公共场合中,这个时候我们就需要一定的手段去屏蔽这些敏感词.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # @Time:2020/4/15 11:40 # @Software:PyCharm # article_add:...详细匹配机制我在这里不过多赘述,关于AC自动机可以参考一下这篇文章: https://blog.csdn.net/bestsort/article/details/82947639 python可以利用...# python3 -m pip install pyahocorasick import ahocorasick def build_actree(wordlist): actree = ahocorasick.Automaton...'__main__': aho = AhoCorasic(['foo', 'bar']) print aho.search('barfoothefoobarman') 以上便是使用Python

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