由于客户必须选择自己居住的村庄，他们的在线订单中包含了送货目的地。 我记录了这45个地区，并将每个村庄的经度和纬度合并到一个CSV文件中，这是我使用nomatim API地理编码得到的。...为了可视化簇，创建了一个名为“cluster_map”的新地图，其中每个簇标签都被分配了特定的颜色，并使用folium在地图上绘制。...if col.startswith('location.')] + ['id'] df_markets_1 = df_results_1.loc[:, filtered_columns_1] # 提取场地类别的函数...这可能是使用Foursquare API的限制之一，因为即使是商场里的非食品店也会出现在搜索结果中，因为它们的名字里有“Market”这个词。 但在查看了附近的点后，发现商场里还有一个农贸市场!...使用Foursquare API和一些额外的人类知识(如了解农贸市场的口碑和目标客户)，我能够识别一些推荐的生鲜市场，目标市场可以购买供应品，出售给这些专属村庄的居民。
该网站提供标准化的目录、一些重利用数据的 app 和 web 工具、SPARQL 后端查询编辑器和 rest API 接入，此外也有使用该站点的相关技巧。...Securities and Exchange Commission（https://www.sec.gov/）：该数据集以季度为单位，涵盖从外部数据到公司财务报告中提取出来的信息。...39、Foursquare API（https://developer.foursquare.com/）：支持访问 Foursquare 数据库，能与 Foursquare 上的用户和商家进行互动。...Github 上的数据和代码基于 FiveThirtyEight 上的故事和内容。...每个月都有数百万人访问 Manta 名录，搜索资源库中的个体企业、行业信息和基于地理因素的特定名单。
从模型到 Agent 在 Agent 出现之前，我们将 AI 模型建为独立且互不关联的组件——一个模型用于理解文本，一个模型用于生成代码，还有一个模型用于处理图像。...权限控制：限制调用接口的范围（如仅允许特定模型或功能）。 计费与监控：跟踪 API 调用次数、费用和使用模式。...\n\n文本：{text}\n\n类别：" ) # 使用状态中的文本格式化提示并包装为HumanMessage message = HumanMessage(content=prompt.format...实体提取功能 接下来是我们的实体提取功能： def entity_extraction_node(state: State): # 从文本中识别并提取命名实体（按人物、组织、地点分类）...="从以下文本中提取所有实体（人物、组织、地点）。
从2013年9月开始，季票球迷在球场内使用平板电脑或者智能手机收看比赛要比在家观看电视的效果好。最重要的一点是，当他们在新英格兰爱国者队主场吉列体育场观看比赛时，能够以更快的速度购买汉堡和啤酒。...该工程于2010年完工，平均每次主场比赛有1.2万名球迷使用该系统。到目前为止它的运转一切正常。遍布于整个场馆的高清摄像机提供独家直播画面。...每场比赛都有一个摄像头专门捕捉该队魅力十足的四分卫——汤姆·布拉的一举一动。 这与Foursquare网站的“签到”功能不同。...在自己创建的37degree数据管理公司中，为海尔、惠普、中国电信提供大数据应用咨询。...公司服务范围包括标准的API服务，报告服务，和大客户的定制化服务。
NLP中的命名实体识别（NER）：解析文本中的实体信息自然语言处理（NLP）领域中的命名实体识别（NER）是一项关键任务，旨在从文本中提取具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构、日期等。...这项技术在信息提取、问答系统、机器翻译等应用中扮演着重要角色。本文将深入探讨NER的定义、工作原理、应用场景，并提供一个基于Python和spaCy库的简单示例代码。什么是命名实体识别（NER）？...命名实体识别是NLP领域中的一项任务，它旨在从文本中识别和提取具有特定类别的实体。这些实体可以包括人名、地名、组织机构、日期、时间、货币等。...NER的目标是从自然语言文本中捕获关键信息，有助于更好地理解文本的含义。NER的工作原理NER的工作原理涉及使用机器学习和深度学习技术来训练模型，使其能够识别文本中的实体。...应用：将训练好的模型应用于新的文本数据，以识别和提取其中的实体。NER的应用场景NER在各种应用场景中发挥着关键作用：信息提取：从大量文本中提取有关特定实体的信息，如公司的创始人、产品的发布日期等。
从该项目源代码中，可以 掌握socket连接、管理cookie等方法。...从该项目的代码中，可以学会如何 使用时间函数。另外，这个项目的代码是采用视图view、模型model严格分离的设计思路。...地址： http://github.com/jwood/standup-timer 6、 Foursquare 是Foursquare.com的一个客户端应用，该应用主要分为两个模块：API(...从该项目代码中，可以学会如何同步、多线程、HTTP连接等技术。...从该项目代码中，可以学习到很多Android安全方面的内容，这些是你在开发应用 时经常需要考虑的安全问题。
1.抽取关键短语 在很多关键词提取任务中，使用tfidf、textrank等方法提取得到的仅仅是若干零碎词汇。 这样的零碎词汇无法真正的表达文章的原本含义，我们并不想要它。...在下面的使用样例中，给出了上述两种需求的扩展短语识别的方法。 为解决以上问题，基于北大分词器 pkuseg 工具，开发了一个关键短语抽取器，它可以方便地从文本中找出表达完成意思的关键短语。...若需要针对特定领域文本处理，则需要根据特定的语料重新训练模型，并按相应的文件格式做替换。...《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 《深度学习：基于Keras的Python实践》PDF和代码 特征提取与图像处理(第二版...、过滤和分块 特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF 特征工程(四): 类别特征 特征工程(五): PCA 降维 特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠 特征工程(七)：图像特征提取和深度学习
正因为如此，GraphQL在一些特定的用例中更加适用，在这些场景中，需要更明确的数据类型定义，并且倾向于使用较小的数据包来进行传输。 有人说，GraphQL的好处往往被夸大了。...Webhook，简单来说，就是在事件发生时触发的HTTP POST请求。 这又是一种对客户机-服务器模式的逆转，在传统方法中，客户端从服务器请求数据，然后服务器提供给客户端数据（客户端是在拉数据）。...通过简单地接收资源而不是直接发送请求，我们可以更新远程代码库，轻松地分配资源，甚至将其集成到现有系统中来根据API的需要来更新端点和相关数据。...Foursquare使用Webhook的方法本质上是建立一个流程，用户在其中“检入（checks in）”，就会触发一个Webhook将更新的内容推送到其他系统和门户。...GraphQL来自Facebook，其血统很好地展示了它的应用场景，即，请求者需要特定格式的数据来进行特定的使用，在这些场景中，数据格式及其之间的关系至关重要，没有任何其他解决方案拥有同等程度的数据的组合提供能力
数字使用半角字符 正确： 这个蛋糕只卖 1000 元。 错误： 这个蛋糕只卖 １０００ 元。 例外：在设计稿、宣传海报中如出现极少量数字的情形时，为方便文字对齐，是可以使用全角数字的。...正确： 使用 GitHub 登录 我们的客户有 GitHub、Foursquare、Microsoft Corporation、Google、Facebook, Inc.。...错误： 使用 github 登录 使用 GITHUB 登录 使用 Github 登录 使用 gitHub 登录 使用 gｲんĤЦ8 登录 我们的客户有 github、foursquare、microsoft...注意：当网页中需要配合整体视觉风格而出现全部大写／小写的情形，HTML 中请使用标淮的大小写规范进行书写；并通过 text-transform: uppercase;／text-transform: lowercase...错误： 我们需要一位熟悉 Ts、h5，至少理解一种框架（如 RJS、nextjs）的 FED。 争议 以下用法略带有个人色彩，即：无论是否遵循下述规则，从语法的角度来讲都是正确的。
今天我们就介绍一下如何使用Python和自然语言处理技术实现文本分类和标注，并提供一些实用的案例和工具。 一、文本分类： 文本分类指的是将一段文本归类到预定义的类别中。...对单词进行词干提取或词形还原，将不同形态的单词归一化。 2.特征提取： 使用词袋模型（Bag of Words）将文本转化为向量表示。 提取文本的词频、TF IDF值等特征。 ...4.应用部署： 将训练好的模型保存，并使用该模型对新的文本进行分类预测。 可以通过Web应用、API接口等方式将文本分类应用到实际场景中。 ...二、文本标注： 文本标注是给文本数据打上标签或标记，以指示文本的特定属性或类别。...以下是使用Python进行文本标注的步骤： 1.数据准备： 收集包含已标注好标签的样本数据，例如带有实体标签、情感标签等的文本数据。 确定要标注的目标属性或类别，准备相应的标签集合。
随着NER的扩展，它也变得更加特定于领域。 为特定领域（如医疗保健/医疗）构建定制的NER模型可能很困难，并且需要大量的数据和计算能力。...我将提供一个我们将要使用的服务的列表，以及下面的更深入的定义，但是如果已经熟悉这些服务，请随意跳到情感分析和实体提取的代码演示。...Medical：符合HIPAA的NLP服务，为用户从文本中提取健康数据提供高级API。...3.使用Streamlit创建前端 对于我们的应用程序，我们将使用一个名为Streamlit的Python库创建一个简单的前端，该库允许Python开发人员和数据科学家快速启动和运行web应用程序/仪表板...医疗检测实体有五个不同的类别，可分为：解剖、医疗状况、药物、受保护的健康信息和测试治疗程序。
学习基础：Python与爬虫工具库 首先，确保你熟悉Python的基本语法，特别是数据处理、文件操作、异常处理等，这些是爬虫中的核心技能。...步骤： 使用Selenium打开知乎的登录页面，输入账号密码模拟登录。 登录成功后，访问用户首页抓取动态内容。 数据解析与存储：提取动态中的关键内容并存储。...数据抓取（例如天气数据） 目标：通过调用天气API，抓取特定城市的天气信息。...步骤： 获取API密钥：注册API并获取访问密钥。 发送请求：使用Requests库发送GET请求，传入城市名和API密钥。 解析与存储数据：提取天气信息并存储到本地文件。...基础网页请求，获取HTML BeautifulSoup 解析HTML文档，提取页面中的特定内容
文本特征提取 图像特征提取（深度学习） 特征提取API sklearn.feature_extraction 字典特征提取 作用：对字典数据进行特征值化 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer...总结 对于特征当中存在类别信息的都会做one-hot编码处理 文本特征提取 作用：对文本数据进行特征值化 sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(...Tf-idf文本特征提取 TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的概率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。...TF-IDF作用：用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。...某一特定词语的idf，可以由总文件数目除以包含该词语之 文件的数目，再将得到的商取以10为底的对数得到 [20210811101723.png] 最终得出结果可以理解为重要程度。
，将用户轨迹分为历史轨迹和当前轨迹，历史轨迹使用 Transformer 用以表示未来偏好，当前轨迹使用 LSTM 学习并进行多步预测，最后整合结果。...此外，论文设计了一个未来的偏好提取器，以一种自融合的方式从过去的行为偏好中推断出隐含的未来偏好。 说白了就是进行多步预测，再对多步预测的结果进行处理。...CFPRec 模型整体结构如下图所示： Past Preference Encoder 为了从用户历史行为中学习用户偏好，论文采用了双向 Transformer 结构，主要基于两个原因： 在训练过程中...这篇论文根据用户日常行为的周期性提出了一个提取器，包含两层的 Attention，通过自融合的方式推断隐含的未来偏好行为。...这篇论文给出的方法是通过区分当前轨迹和历史轨迹，从历史轨迹中学习规律，作为未来偏好的依据。对于位置，时间，类别的处理，这篇论文单独提出来 3 个辅助任务，这样的方法就消融实验的结果来看似乎也算可行。
本文将深入探讨AI如何助力传统公益项目腾飞，并结合一个“受助人画像与智能资源匹配系统”的简易实现，展示AI在实际公益场景中的落地。...AI提取关键词和分类需求我们使用sklearn中的TF-IDF提取文本特征，并用KMeans进行简单聚类。...延伸方向如果部署到实际公益系统中，可以继续拓展：加入 ChatGPT 接口，作为线上智能问答与预评估工具；使用 图神经网络（GNN） 建立人-资源图谱，实现更精细的资源分发；利用 情感分析 技术，实时评估受助者心理状态...我们可以使用开源工具如 SpeechRecognition + Google Speech API，实现简易语音转文字，再结合前面 NLP 分类方法进行匹配。...我们可以使用 LangChain + ChatGPT API 创建一个本地知识库 + 智能问答系统。
具体来说，论文提出了以下几个关键挑战： 上下文信息的提取：如何从原始数据中提取上下文信息，如时间、POI类别和地理坐标。...LLM4TS采用了两阶段微调方法，首先对LLM进行监督微调以适应时间序列数据，然后进行特定任务的微调。...关键查询对相似性（Key-Query Pair Similarity）： 提出一种计算框架，用于计算自然语言格式中轨迹的相似性，以便从历史轨迹和其他用户的轨迹中捕获用户行为模式。...具体的实验包括： 数据集选择： 实验使用了三个公开的数据集：Foursquare-NYC、Foursquare-TKY和Gowala-CA。...上下文信息分析： 分析了上下文信息在模型中的作用，通过在提示中移除POI类别名称的上下文信息来评估其对模型性能的影响。
元素，在div元素中定位class="voting-item-name_text"的a元素，提取其文本内容，写入Excel表格第1列；在div元素中定位class="voting-item-description_text...提取其文本内容，写入Excel表格第6列； 注意：如果没有定位到相关元素，就写入空值； 每一步都要输出信息到屏幕上； 要有应对反爬虫的措施； ChatGPT的回复： 这是一个复杂的爬虫任务，需要使用Python...中的requests和BeautifulSoup来抓取网页内容，并使用openpyxl来处理Excel文件。...下面是一个解决方案的代码示例，涵盖了你提出的所有要求 import time import random from openpyxl import Workbook from playwright.sync_api...数据提取：根据提供的CSS类选择器，逐一提取页面中的各项数据。如果某个元素没有找到，则写入空值。 翻页逻辑：使用pagenumber进行逐页请求，直到无法找到更多内容为止。
战术： •使用基于嵌入的搜索实现高效知识检索[20]•使用代码执行进行更精确的计算或调用外部 API[21]•为模型提供访问特定函数的能力[22] 系统地测试变化[23] 如果能够对改进效果进行衡量，提高性能就会变得更容易...如果模型在正确使用API方面受到指导，它可以编写利用该API的代码。通过提供文档和/或代码示例来告知模型如何使用API。 系统 您可以使用三个反引号将Python代码括起来并执行。...首先提取所有公司名称，然后提取所有人名，接着提取符合内容的特定主题，最后提取总体主旨。...代码生成特定 - 使用“引导词”促使模型朝特定模式倾斜 效果不佳： # 编写一个简单的python函数 # 1. 向我询问一个以英里为单位的数字 # 2....将英里转换为公里 在下面的代码示例中，添加"import"提示模型应该开始用Python编写。（类似地，“SELECT”是SQL语句开始的好提示。）
它们是使用PDL定义的，PDL 是一种建模语言，其形式与 Protobuf 非常相似，但序列化为 JSON。实体代表特定类别的元数据资产，例如数据集、仪表板、数据管道等。...2.3.摄取框架 Ingestion Framework 是一个模块化、可扩展的 Python 库，用于从外部源系统（例如 Snowflake、Looker、MySQL、Kafka）提取元数据，将其转换为...DataHub 支持广泛的源连接器列表可供选择，以及许多功能，包括架构提取、表和列分析、使用信息提取等。...3.2.基于拉动的集成 DataHub 附带一个基于 Python 的元数据摄取系统，可以连接到不同的源以从中提取元数据。...为方便起见，DataHub 还提供简单的Python 发射器，供您集成到系统中，以在源点发射元数据更改 (MCP-s)。
捕获数据的图像 与机器学习相关的文件，如经过训练的参数或神经网络结构定义 任何看来像数据集的内容 sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库，它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面...在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量，使我们有更多的精力去分析数据分布，调整模型和修改超参。...文本特征提取 图像特征提取（深度学习） 特征提取API sklearn.feature_extraction 字典特征提取 作用：对字典数据进行特征值化 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer...Tf-idf文本特征提取 TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的概率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。...某一特定词语的idf，可以由总文件数目除以包含该词语之 文件的数目，再将得到的商取以10为底的对数得到 最终得出结果可以理解为重要程度。
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