用于统计文本文件中的单词出现次数），我们也在寻找其他海量数据来做更多实战以提高自己，今天介绍的是一个海量数据集的下载方法，以及数据内容的简介； 关于维基百科网站统计数据 数据的下载页面地址：https://dumps.wikimedia.org...这个网站有2007年到2016年之间的统计数据，如下图，下载地址是：https://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw ?...上述文件的下载地址为"https://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw/2016/2016-08/pagecounts-20160801-000000.gz...关于"aa.b"如何映射成为一级域名"aa.wikibooks.org"，请参照这个网页中关于"domain_code"的描述：https://wikitech.wikimedia.org/wiki/Analytics
It is now also used by several other projects of the non-profit Wikimedia Foundation and by many other...软件包 [root@wiki ~]# cd wiki/ [root@wiki wiki]# ls [root@wiki wiki]# wget http://releases.wikimedia.org.../1.30/mediawiki-1.30.0.tar.gz Resolving releases.wikimedia.org (releases.wikimedia.org)... 208.80.153.248..., 2620:0:860:ed1a::3:d Connecting to releases.wikimedia.org (releases.wikimedia.org)|208.80.153.248|:.../1.30/mediawiki-1.30.0.tar.gz Connecting to releases.wikimedia.org (releases.wikimedia.org)|208.80.153.248
[漂亮的老虎](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/56/Tiger.50.jpg) 尽管您不需要添加替代文本，但它将使您的内容可供包括视障人士...将第一个参考标签称为“黑色”，并使其链接到https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a3/81_INF_DIV_SSI.jpg；使第二个图片链接到...[橘猫] [橘] [黑色]:https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a3/81_INF_DIV_SSI.jpg [橘]:http://icons.iconarchive.com
Who’s Waldo是由Wikimedia Commons中免费许可的图片和描述构建的。作者利用这个数据源来自动提取超过20万个的图像-文本对应关系。...Data Collection 作者选用了Wikimedia Commons中的“People by name”板块中的图片文本对。...很多Wikimedia Commons上的图片也与Caption中人名相关：通过命名在场的人，详细描述他们之间的互动。...作者收集了这些caption，并通过与正则表达式的模式匹配对它们进行预处理，以删除Wikimedia的文本结构。...作者还删除了“Wikimedia-specific by [photographer name]”这类单词，因为摄影师通常在caption中命名，但没有在图片中显示。
维基百科的中文语料库质量高、领域广泛而且开放，其每月会将所有条目打包供大家下载使用，可以点击： https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2...直接下载最新版（也可以访问：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/ 获取历史版本）。...分享了一份到百度网盘：链接:https://pan.baidu.com/s/1LgJvdhvJLScDZnwBSyIHwA 密码:wzgc） wget https://dumps.wikimedia.org
install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 2、安装parsoid cd /opt git clone https://gerrit.wikimedia.org...systemctl enable parsoid.service 3、安装VisualEditor cd extensions git clone -b REL1_29 https://gerrit.wikimedia.org
加入 h-card 微格式之前的信息内容如下： Wikimedia Foundation Inc. 200 2nd Ave. South #358 St....Petersburg, FL 33701-4313 USA Phone: +1-727-231-0101 Email: info@wikimedia.org Fax: +1-727-258-0207 加入微格式后...，成为： Wikimedia Foundation Inc....Phone: +1-727-231-0101 Email: info@wikimedia.org
尽管从技术上讲它们可能不是搜索引擎，但正如它们自己明确指出的那样，它们为其他多个站点提供了结果，例如欧洲人，Flickr，Google图片，Wikimedia Commons，Fotopedia，Open...打开网站并输入搜索词时，可以缩小搜索范围，如下面的屏幕快照所示： When you hit Search, the search results from Flickr and Wikimedia...当您单击搜索时，来自Flickr和Wikimedia Commons的搜索结果将分别显示在集合中。 您可以选择如何可视化结果-通过相关性，受欢迎程度或上传日期。...In addition to Flickr and Wikimedia Commons that are to be found on other search engines, Every Stock...除了在其他搜索引擎上可以找到的Flickr和Wikimedia Commons外，Every Stock Photo还可以搜索其他一些不错的地方，例如MorgueFile，SXU，NASA和Photi。
By Nationalmuseet, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?...By Nationalmuseet, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?...Järnåldern. https://commons.wikimedia.org/w/index.php?...By User Lamré on sv.wikipedia https://commons.wikimedia.org/w/index.php?...By Tharunbr77 — Own work, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?
在对源码进行重新编译后，完成调试记录如下： （1）取两张图片，如下进行测试 IMAGE_1_URL = 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons.../c/ce/2006_01_21_Ath%C3%A8nes_Parth%C3%A9non.JPG' IMAGE_2_URL = 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia
labels <- c( setosa = "<img src='https://upload.<em>wikimedia</em>.org/wikipedia/commons/thumb/8/86/Iris_setosa.JPG.../180px-Iris_setosa.JPG' width='100' />*I. setosa*", virginica = "<img src='https://upload.<em>wikimedia</em>.org...320px-Iris_virginica_-_NRCS.jpg' width='100' />*I. virginica*", versicolor = "<img src='https://upload.<em>wikimedia</em>.org
, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://upload.wikimedia.org...}, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://upload.wikimedia.org...}, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://upload.wikimedia.org..., { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://upload.wikimedia.org
#下载维基百科数据 # wget https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 # 解析
正常情况下应该如下图所示： labels <- c( setosa = "<img src='https://upload.<em>wikimedia</em>.org/wikipedia/commons/thumb.../180px-Iris_setosa.JPG' width='100' />*I. setosa*", virginica = "<img src='https://upload.<em>wikimedia</em>.org...320px-Iris_virginica_-_NRCS.jpg' width='100' />*I. virginica*", versicolor = "<img src='https://upload.<em>wikimedia</em>.org
假设你需要获得2015年10月，爱因斯坦这个词条页面的访问数量，就可以这样调用： GET http://wikimedia.org/api/rest_v1/metrics/pageviews/per-article...我们在浏览器的地址栏输入： https://wikimedia.org/api/rest_v1/metrics/pageviews/per-article/en.wikipedia/all-access...url <- paste("https://wikimedia.org/api/rest_v1/metrics/pageviews/per-article/en.wikipedia/all-access...我们检查一下生成的url地址是不是正确： url ## [1] "https://wikimedia.org/api/rest_v1/metrics/pageviews/per-article/en.wikipedia...get_pv <- function(article_title, starting, ending){ url <- paste("https://wikimedia.org/api/rest_v1
图片来源： commons.wikimedia.org 神经网络的第一层接收图像的所有像素。当所有的数据传入网络后，将不同的滤波器应用于图像，构成图像不同部分的表示。...图片来源： commons.wikimedia.org 虽然滤波器的尺寸覆盖其高度和宽度，同时也需要明确滤波器的深度。 2D图像如何具有深度？...图片来源： commons.wikimedia.org 池化值的方式有多种，最大池化(max pooling)是最常用的。最大池化获取单个滤波器中像素的最大值。...图片来源： commons.wikimedia.org 数据集中计算值和期望值之间的误差由ANN进行计算。然后网络经过反向传播，计算给定神经元对下一层神经元的影响并对其进行调整。
WikipediaEditSource实现； 构造方法 通过构造方法来了解有哪些参数被确定了： //远程连接的域名 public static final String DEFAULT_HOST = "irc.wikimedia.org...host; this.port = port; this.channel = Objects.requireNonNull(channel); } 通过上述代码可以见到，数据的来源是irc.wikimedia.org...取到了就调用SourceContext的collect，把一条数据生产到在Flink环境中，给后面的流程使用； 小结 至此，WikipediaEditsSource源码的分析就完成了，在此小结一下： 和irc.wikimedia.org
www.sogou.com/labs/resource/e.php 推荐系统 百科数据 维基百科 维基百科会定时将语料库打包发布： 数据处理博客 https://dumps.wikimedia.org...https://github.com/crownpku/Small-Chinese-Corpus 维基百科数据集 https://dumps.wikimedia.org/ NLP工具 THULAC
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