<tag>(..) 等价于 <tag>.find_all(..) soup(..) 等价于 soup.find_all(..)
比如我们在http://python123.io/ws/demo.html这个简单的网页中找到与a和b标签相关的内容。
概述 通常情况下,初学者都不愿意直接去浏览Python Manuals,即Python自带的官方文档。尤其是只有英文版的情况下,初学者更加不会去使用该官方文档了。 在这里笔者强力推荐初学者经常学会使用
最近做课题,需要分析短文本的标签,在短时间内学习了自然语言处理,社会标签推荐等非常时髦的技术。我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词(融合社会标签和时间属性)进行用户画像。这一切的基础就是特征词提取技术了,本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍(英文)。
1.0版本搜索引擎:仅支持单个词语的检索,当检索文件内容量大,文件个数多时检索效率低。
「?」表示匹配?前面的字符0次或1次,这里需要注意的是,在代码中打印r2结果出现了2个Python,这是由于?具有去重的功能。
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中,我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法,其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”,然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
前言 装完python3后发现库里面既有pip也有pip3,不知道它们的区别,因此特意去了解了一下。
Python 的名字空间是 Python 一个非常核心的内容。 其他语言中如 C 中,变量名是内存地址的别名,而在 Python 中,名字是一个字符串对象,它与他指向的对象构成一个{name:object}关联。 Python 由很多名字空间,而 LEGB 则是名字空间的一种查找规则。
RAG是一种通过额外的、通常是私有或实时的数据来增强LLM知识的技术。LLM能够推理各种广泛的主题,但它们的知识仅限于它们训练时的公共数据,到达其特定时间节点为止。如果你想构建可以推理私人数据或在模型截止日期之后引入的数据的人工智能应用程序,你需要用特定信息增强模型的知识。将适当的信息带入并插入到模型提示中的过程被称为“检索增强生成”(RAG)。
通过在Tungsten Fabric外部虚拟IP地址的端口8082上访问的REST API,可以获得Tungsten Fabric群集的所有配置。 用户可以使用HTTP GET调用来检索资源列表或其属性的详细信息。 数据作为JSON对象返回。
** 最近一直在探索着如何用python实现像百度那样的关键词检索功能。说起关键词检索,我们会不由自主地联想到正则表达式。正则表达式是所有检索的基础,python中有个re类,是专门用于正则匹配。然而,光光是正则表达式是不能很好实现检索功能的。
搜索引擎大多数会默认对检索词进行拆词搜索,并会返回大量无关信息。解决方法是将检索词用双引号括起来,(使用英文输入状态下的双引号。有些搜索引擎对双引号不进行区分),这样得到的结果最少,最精确。
有时候我们是需要在检索的结果中,前进或者后退一行或者多行,这个时候需要使用游标cursor。
练习写作是我们学习知识有效的一种方式,通过写作可以检验你对知识点的掌握,是一种对自己内心世界的推演,因此你也会得到一些结论。而这些结论正是你身体力行、复盘总结、升华提炼后的结果。你把文字写出来的时候,也许你会想,又或者会有告诉你,某本书上早写了这些。于是你可能会茫然,想着既然书上早就写了,那我折腾的意义在哪里?
python之所以如此受欢迎的原因之一是因为它可读性和表现力强。 人们经常开玩笑说Python是“可执行伪代码”。但是,当你可以编写这样的代码时,很难用其他方式反驳:
jieba是python下的一个检索库, 有人将这个库移植到了asp.net 平台下, 完全可以替代lucene.net以及盘古分词的搭配
我们日常使用的各种 APP 中的许多功能,都离不开相似度检索技术。比如一个接一个的新闻和视频推荐、各种常见的对话机器人、保护我们日常账号安全的风控系统、能够用哼唱来找到歌曲的听歌识曲,甚至就连外卖配送的最佳路线选择也都有着它的身影。
安装 LangChain CLI 和 LangServe, 安装langchain-cli会自动安装LangServe
前几天在Python白银群【大侠】问了一个Python网络爬虫的问题,这里拿出来给大家分享下。
今天小编主要讲解一下Python中的字符串,字符串的处理是实际应用中常见的任务,Python支持处理字符串有:索引(通过偏移获取)、分片(抽取一部分)、合并(组合字符串)等。
《文本匹配——【EMNLP 2021】TSDAE》中的自适应预训练的一大缺点是计算开销高,因为必须首先在语料库上运行预训练,然后在标记的训练数据集上进行监督学习。标记的训练数据集可能非常大。
1、假设表中的要素按升序排列,将表中间位置记录的关键词与检索关键词进行比较,如果两者相等,则检索成功。
近期“知网”的热度一直不减,本来可以拿一些热点图片、网友评论作为开场。算了,这不是我一个技术博主该做的。
find 命令接受一个或多个路径(paths)作为搜索范围,并在该路径下递归地搜索。即检索完指定的目录后,还会对该目录下的子目录进行检索,以及子目录下的子目录。直到到达目录树底部。
网络爬虫:又被称为网页蜘蛛,网络机器人,是一种按照一定规则自动抓取网上信息的程序或脚本。
字典的前几页,一般是索引,可以按照拼音来检索,也可以按照偏旁部首来检索。索引的好处就是可以加快检索的速度,便于查找。每一个索引会对应一个字。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
本文整理了 26 个 Python 有用的技巧,将按照首字母从 A~Z 的顺序分享其中一些内容。
该课程由由 llama_index 和 truera_ai的 jerryjliu0和 datta_cs 教授主讲,门槛很低,有 Python 基础知识即可学习。
前期分享的文章 仅30行代码,实现一个搜索引擎(1.0版) 中介绍了如何使用 30行 Python 代码来实现一个简易版的搜索引擎。
SQLmap的使用 参数 目标:至少要选中一个参数 -u URL, --url=URL 目标为 URL (例如. “http://www.site.com/vuln.php?id=1”) -
上次咸鱼对关于 AES 的JS加密方法做了总结,这次把咸鱼遇到的 AES 的案例做了汇总,这个汇总系列会持续更新,攒到一定数量的网站就发一次。
aHR0cDovL2ppZmVuLmtvdWhvbmdndWkuY29tLyMvcmVnaXN0ZXJob21lP3Rva2VuPTE1NDcxNzcwMzY0MDg0M184MTEzNjEwZjM3MTc0OTI4OTQwNjJhNjc2MWUzZWJmYiZ1c2VySWQ9MTU0NzE3NzAzNjQwODQzJm5pY2tOYW1lPTE1MCUyYSUyYSUyYSUyYTM0MDM=
多线程模块能够更加高效得完成任务,但是在PyQt 应用程序中实现多线程可以使用 Qt 的线程模块(QThread)或者 Python 的 threading 模块。两者各有优劣,具体选择取决于项目需求和个人偏好。下面我们将以案例来说明两种模块具体得优缺点。
针对大型语言模型效果不好的问题,之前人们主要关注大模型再训练、大模型微调、大模型的Prompt增强,但对于专有、快速更新的数据却并没有较好的解决方法,为此检索增强生成(RAG)的出现,弥合了LLM常识和专有数据之间的差距。
该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站,给师弟做的课程设计。
全文检索不同于特定字段的模糊查询,使用全文检索的效率更高,并且能够对于中文进行分词处理。全文检索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数和位置,当用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈给用户。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。 haystack是django的开源搜索框架,该框架支持Solr、 Elasticsearch、 Whoosh、Xapian搜索引擎,其中whoosh是纯python编写的全文检索引擎,在实际操作过程中可以结合jieba中文分词对中文进行分词操作,达到对中文全文检索的不错效果。
今天白羊为大家整理了十张GIFS,有助于大家认识循环、递归、二分检索等概念的具体运行情况。注*(代码用Python编写的)
设计一个支持多个招聘网站的检索,可以通过指定目标城市、检索职业和查询数量,个性化输出检索结果,尔后将结果显示在界面并保存于文档中。
📷 作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn ❝沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😜❞ 一、技术调研,很激动 二、风浪越大,鱼越贵 三、环境配置,搞起来 1. Python 环境 2. pip 指令安装 3. Tensorflow 四、跑个模型,验证下 ---- 最近 ChatGPT 很火,火到了各行各业。记得去年更多的还是码农最新体验后拿它搜代码,现在各行各业都进来体验,问它咋理财、怎么写报告和给小孩起名。😂 也因此让小傅哥在头条的一篇关于 ChatGPT 的文章都有了26
Elasticsearch 中文网站: https://www.elastic.co/cn/ 官网对Elasticsearch 介绍的第一句话: Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of solving a growing number of use cases. Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,能够解决不断涌现出的各种用例。Elasti
异步搜索允许用户在异步搜索结果可用时检索它们,从而消除了仅在查询完全完成后才最终响应的情况。
早先发布Vicuna模型和大语言模型排位赛的LMSYS Org(UC伯克利主导)的研究人员又开始搞事情了。
5.在目录“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件
关于Ghauri Ghauri是一款功能强大的SQL注入漏洞自动化检测和利用工具,该工具是一个高级跨平台工具,可以帮助广大研究人员以自动化的形式检测和利用目标应用中的SQL注入漏洞,并以此提升应用程序的安全性。 功能介绍 1、支持下列注入Payload类型:布尔注入、错误注入、时间注入、堆叠注入; 2、支持针对下列DBMS的SQL注入:MySQL、Microsoft SQL Server、Postgres、Oracle、Microsoft Access; 3、支持下列注入类型:基于GET/POS
在使用matplotlib可视化时,title()、xlabel()、ylabel()、xticks()、yticks()或类似的函数和方法中的字符串首尾加符号“$”,可以调用matplotlib内嵌的Latex引擎进行渲染,例如:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云