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压缩,数据自治权以及中心化网络

演讲的主题是在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 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也应放在最前面判断,而不是把停止放在最前面判断,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库返回的关键以及权重生成云图片就行。...由于我这里停止没有单独添加,而是用了一个通用的停止词表,导致最终生成的云不是特别准确,这个就要大家自己小心调试了 [Figure_1.png?

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Python云制作

云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键”予以视觉上的突出,形成“关键云层”或“关键渲染”。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。...“云”就是数据可视化的一种形式。给出一段文本的关键,根据关键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。...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。通过查看云图,我们能快速获取文本中的主要内容。...创建云图需要导入wordcloud库, 然后通过云3步曲来制作词云。...('云.png') //第三步:保存云图片 第一步:创建云对象 w = wordcloud.WordCloud() 代码作用:创建云对象并赋值给变量w 小括号中填写参数

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使用Python爬虫

本文是笔者日常使用Python进行爬虫的简要记录。 爬虫,简单说就是规模化地采集网页信息,因为网络像一张网,而爬虫做的事就像一只蜘蛛在网上爬,所以爬虫英文名就是spider。...笔者几乎只用Python,也只会用Python来进行爬虫,所以本文是讲如何用Python来进行爬虫。写这篇文章一是分享,二是把常用代码记录下来,方便自己查找。...数据被压缩过 有时候服务器端会将数据压缩后再传输到客户端,所以我们需要对压缩过的数据进行解压。常用的压缩方式就是gzip压缩。...ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=python&oq=%25"(后面还有一长串),很多参数一眼看上去不知道是什么意思,也无从获取。...本文是笔者使用Python进行爬虫的一个简要记录,仅供大家参考。由于只是一个业余使用者,所以文中肯定有不少概念和代码使用上的错误,希望大家不吝指教。

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python过滤敏感记录

简述: 关于敏感过滤可以看成是一种文本反垃圾算法,例如 题目:敏感文本文件 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,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,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,保存到另一个文件中。 1、DFA过滤敏感算法 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为基础的许多敏感树。...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,我们通常会使用*屏蔽它,例如:尼玛 -> **,一些骂人的敏感和一些政治敏感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屏蔽这些敏感.../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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谷歌用AI模拟人脑压缩照片 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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