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先了解基本概念和步骤: Quick Start Whoosh是一个索引文本和搜索文本的类库,他可以为你提供搜索文本的服务,比如如果你在创建一个博客的软件,你可以用whoosh为它添加添加一个搜索功能以便用户来搜索博客的入口 下面是一个简短的例子: >>>from whoosh.index importcreate_in >>>from whoosh.fields import * >>>schema = Schema(title =TEXT(store

现在自然语言处理用深度学习做的比较多,我还没试过用传统的监督学习方法做分类器,比如SVM.Xgboost.随机森林,来训练模型.因此,用Kaggle上经典的电影评论情感分析题,来学习如何用传统机器学习方法解决分类问题. 通过这个情感分析的题目,我会整理做特征工程.参数调优和模型融合的方法,这一系列会有四篇文章.这篇文章整理文本特征工程的内容. 文本的特征工程主要包括数据清洗.特征构造.降维和特征选择等. 首先是数据清洗,比如去停用词.去非字母汉字的特殊字符.大写转小写.去掉html标签等. 然后

概述 学习如何使用PyTorch执行文本分类 理解解决文本分类时所涉及的要点 学习使用包填充(Pack Padding)特性 介绍 我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果.得益于PyTorch.Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易.这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能.简而言之,它们是数据科学社区的一座金矿! 在本文中,我们将使用PyTorch,它以其快速的计算能力而闻名.因此,在本文中,

7索引 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sharding 对于频繁使用查询,

笔记之Python网络数据采集 非原创即采集 一念清净, 烈焰成池, 一念觉醒, 方登彼岸 网络数据采集, 无非就是写一个自动化程序向网络服务器请求数据, 再对数据进行解析, 提取需要的信息 通常, 有api可用, api会比写网络爬虫程序来获取数据更加方便. Part1 创建爬虫 Chapter1 初建网络爬虫 一旦你开始采集网络数据, 就会感受到浏览器为我们所做的所有细节, 它解释了所有的html, css, JavaScript 网络浏览器是一个非常有用的应用, 它创建信息的数据包, 发送

js实现table中获取不同td的值,并且md5加密,匹配md5的值(避免通过查看网页源代码可以看到正确答案),再用js前端判断输入与正确的值是否相同.最后再把错误的单词计数,并且输出,后端加入对应错误的数据库表中. html代码片段: <div class="col-md-11"> <table class="table table-common table-bordered"> <tr> <th>序号</th

尽管网上有成打的Vim在线教程,但是要么艰深晦涩,要么太过肤浅.本教程的目标让每个阶段都有斩获,从理解它的哲学(将和你终身相伴)到超越现在编辑技巧,成为其中的牛人. 简单来说,本教程的学习方式将使你终身受益. 为什么选择vim 我相信大多数人可能由于以下三点原因而使用vim: 1.vim无所不在.学习vim你无需担心到了其他平台需要学习新编辑器. 2.可扩展性.你可以只用它来编辑配置文件,也可以将它当做你的开发平台. 3.功能强大.它的工作方式与自然语言类似.即使一开始你对vim一无所知,经过一

几个注意事项1.建立索引时 插入的顺序(不设置document和字段的boost) 会影响到 查询结果的默认排序,建议:将最新生成的文章 最后建索引 这样 查询结果首先显示的是 最后插入的数据2.BooleanQuery的多条件查询 一定是多个 must的组合,否则就不是 and关系了,如下代码:3.查询时候亦可对 结果进行权重排序,通过设置Query的Boost属性即可,如下述代码所示4.查询时,通常首先对关键词进行分词处理之后,再设置为多个分词的 查询条件,如下代码这一部分 foreach

任务需求 统计HDFS上文件的wordcount,并将统计结果输出到HDFS 功能拆解 读取HDFS文件 业务处理(词频统计) 缓存处理结果 将结果输出到HDFS 数据准备 事先往HDFS上传需要进行词频统计的文件word.txt.word2.txt(可以是多个)... 假设目录是/user/hadoop/input/... 框架搭建 先把具体的功能框架搭建出来,再进行细节方面的编写. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org

[BUAA软工]结对作业 项目 内容 这个作业属于哪个课程 北航软工 这个作业的要求在哪里 2019年软件工程基础-结对项目作业 我在这个课程的目标是 学习如何以团队的形式开发软件,提升个人软件开发能力 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 了解结对开发的流程,并亲自体验学习 项目地址 https://github.com/sephyli/wordlist_BUAA 项目作者信息 16231030 焦云鹏 .16231031 李天羽 运用Information Hiding, Interface

Java版本程序开发过程主要包含三个步骤,一是map.reduce程序开发:第二是将程序编译成JAR包:第三使用Hadoop jar命令进行任务提交. 下面拿一个具体的例子进行说明,一个简单的词频统计,输入数据是一个单词文本,输出每个单词的出现个数. 一.MapReduce程序 标准的MapReduce程序包含一个Mapper函数.一个Reducer函数和一个main函数 1.主程序 package hadoop; import org.apache.hadoop.conf.Configurat

一.简单说明 本例中我们用Python写一个简单的运行在Hadoop上的MapReduce程序,即WordCount(读取文本文件并统计单词的词频).这里我们将要输入的单词文本input.txt和Python脚本放到/home/data/python/WordCount目录下. cd /home/data/python/WordCount vi input.txt 输入: There is no denying that hello python hello mapreduce mapreduc

对抗防御可以从语义消歧这个角度来做,不同的模型,后备模型什么的,我觉得是有道理的,和解决未登录词的方式是类似的,毕竟文本方面的对抗常常是修改为UNK来发生错误的.怎么使用backgroud model这个要实践以下.但是这个主要还是指word-level的,不知道其他的有没有用. 用强大的单词识别能力对抗对抗性拼写错误 摘要 摘要为了克服对抗性拼写错误,我们建议在下游分类器前放置一个单词识别模型.我们的单词识别模型建立在RNN半字符结构的基础上,引入了一些新的后退策略来处理罕见和未见的单词(ba

最近打算给xmake写一些IDE和编辑器的集成插件,发现vscode的编辑器插件比较容易上手的,就先研究了下vscode的插件开发流程,并且完成了xmake-vscode插件的开发. 我们先来看几张最后的效果图: 语法高亮和自动补全 状态栏 要实现上面的效果,其实并不复杂,首先我们先来简单介绍下,vscode的插件开发的基本流程: 安装插件开发环境 安装cnpm 由于国内环境比较复杂,直接用npm安装也许很慢或者访问不稳定,因此这里先安装了cnpm去默认使用淘宝的镜像源. $ npm insta

项目 内容 这个作业属于哪个课程 2021春季计算机学院软件工程(罗杰 任健) 这个作业的要求在哪里 技术规格说明书 我在这个课程的目标是 进一步提升工程化开发能力,积累团队协作经验,熟悉全栈开发流程 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 介绍项目整体规格和技术基础,并进行简要分析 我们团队提出的『近取 key』网页端背单词软件为自选题目,不存在前人的任何架构以供继承,全部内容都将由本团队从零开始实现.该项目的具体功能设计可参见项目功能说明书,这里不再赘述. 一.项目技术栈 项目整体基于网页 w

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建立一棵二叉树,每个接单存放单词以及指向一个链表的指针,以及指向左右节点的指针.链表内存放行号以及指向下一个链表节点的指针. 每录入一个单词,先寻找二叉树,再寻找它的链表,分别将单词和行号插入二叉树和链表,这样,每一个单词自然就有一个属于它的行号链表. 最后打印. 代码如下: #include<stdio.h> #include<string.h> #include<ctype.h> #include<stdlib.h> #define MAXWORD 10

作者:小波 QQ:463431476 请关注我的博客园:http://www.cnblogs.com/xiaobo-Linux/ 我的第二款软件:CET四六级单词背诵软件.基于QT5.5.0.sql数据库.以及TTS文本识别语音单词朗读的一款软件. 第一款软件的sql数据库软件的编写:http://www.cnblogs.com/xiaobo-Linux/p/4676950.html 现在来讲解我的第二款高大上的代码: 这个是.pro的代码,其中axcontainer 是调用的win7 SDK语

源代码下载:http://download.csdn.net/detail/nuptboyzhb/4987141 1.统计文本中汉字的频数,为后续的文本分类做基础.对于汉字的统计,需要判断读取的是否为汉字.源代码如下: [C++ code] [cpp] view plaincopy /* *@author:郑海波 http://blog.csdn.net/NUPTboyZHB *参考:实验室小熊 *注:有删改 */ #pragma warning(disable:4786) #include <