它的使命是完成人们对于Web3.0的原始启蒙，如同Web1.0时代的信息互联网化完成了人们的启蒙，而Web2.0时代则开始了对产业的互联网化一样。...Web3.0，一个产业区块链化的时代 如果我们将吹响Web3.0来临号角的元宇宙看成是仅仅改变用户感知到的内容、社交等领域的变革的话，那么，Web3.0时代，则是一个真正意义上的产业区块链化的时代。...认识到这一点，我们才能真正理解Web3.0时代的真正内涵与意义。 反过来看，元宇宙，其实更像是区块链产业化的代名词。...因此，如果我们将Web3.0时代，看成是产业区块链化的时代的话，缺少的区块链技术与其他技术的深度融合，是无法真正实现的。 其二，Web3.0时代，更多地表现出来的是去中心化的产业生态的完善。...我们一直都在提倡，区块链的核心在于去中心化。何为去中心化？如何才能让去中心化发挥出它的最大的功能和作用？笔者认为，缺少了以区块链技术为底层技术的产业生态的形成与完备是无论如何都无法实现的。
内核第一讲,内核简介 一丶了解内核的基本名词和概念. 讲解内核了,讲解之前,抱着问题学习. 1.什么是内核.什么是驱动....宏内核,微内核之间的区别.以及是什么是宏内核,什么是微内核. 内核: 内核的本质就是操作系统.学习操作系统原理.通过分析微软的系统来达到学习内核底层的知识....驱动: 驱动是可以访问硬件进行操作的.访问ring0 空间. 比如: 我的电脑 - 属性 - 设备管理器.可以看到. 这些都是键盘的驱动.如果没有了这些驱动,则无法操作键盘....而现在宏内核也支持动态链接库的设计了.所以没有谁好谁坏.都在找一个平衡点. windows系统则是定位为微内核.但是是微内核和宏内核的混合....二丶了解高低2G空间,(Ring0 和Ring3) 我们都知道操作系统代码(内核代码)都会放在 Ring0空间中,这个是用户不能访问的.而用户的应用程序则放在 Ring3中.
名词解释 国标[GB/T 18391.1—2002]对数据元的定义为：“用一组属性描述定义、标识、表示和允许值的数据单元。” 数据元由三部分组成：对象、特性和表示。...名词解释 元数据是描述数据的数据或关于数据的结构化数据。 你是不是看了这个定义依然一头雾水？那我们来举个例子。...主数据是信息系统建设和大数据分析的基础，被认为是企业数字化转型的基石。 3. 应用举例 不同行业、不同领域的主数据的内容不同。...名词解释 主题数据是根据数据分析的需要，按照业务主题对数据所做的一种组织和管理方式，其本质是为了进行面向主题的分析或加速主题应用的数据。...数据湖可以存储结构化数据（如关系型数据库中的表）、半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON）、非结构化数据（如电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（如图形、音频、视频）。
机器学习和深度学习中的一些名词 1.训练集，测试集和验证集比较 训练集 作用：估计模型 学习样本数据集，通过匹配一些参数来建立一个分类器。建立一种分类的方式，主要是用来训练模型的。...验证集 作用：确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数 对学习出来的模型，调整分类器的参数，如在神经网络中选择隐藏单元数。验证集还用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数。...2.常见名词解释： batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。...；一个epoch = 所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递 举个例子，训练集有1000个样本，batchsize=10，那么：训练完整个样本集需要：100次iteration，1次epoch。...www.cnblogs.com/alexanderkun/p/8098781.html LSTM：LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间循环神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件
在本文中，我使用spaCy，一个NLP Python开源库来帮助我们处理和理解大量的文本，我分析了电影的脚本来研究以下项目: 电影中排名前十的动词、名词、副词和形容词。 由特定角色说出的动词和名词。...电影中的30个命名实体。 每对人物台词之间的相似性，例如雷神和灭霸台词之间的相似性。 如果你对代码和技术词汇不感兴趣，那遇到我你真走运!...我在本文中使用的词汇和术语大多是非技术性的，对用户友好的，所以即使你没有NLP、AI、机器学习那些扑朔迷离高深词汇的 *insert buzzword here*的经验，你也应该能够掌握我想要传达的信息...与副词类似，我们也有“good”和“right”等表达积极意义的词汇，以及“okay”和“sure”等表示肯定的词汇。 ? “I’m sorry, little one.”...(对不起，小家伙)——灭霸 由特定角色提到较多的动词和名词 之前，我们看到了电影中提到的最常见的动词和名词。虽然这些知识让我们对电影的整体感觉和情节有了一定的了解，但它并没有过多地讲述角色的个人经历。
JPA JPA 是 Java Persistence API 的简称，中文名 Java 持久层 API，是 JDK 5.0 注解或 XML 描述对象－关系表的映射关系，并将运行期的实体对象持久化到数据库中...被广范用于便捷自动化单元测试和在呈现逻辑中改良分离关注点（separation of concerns）。...SQL SQL（结构化查询语言）是一种特定目的程序语言，用于管理关系数据库管理系统（RDBMS），或在关系流数据管理系统（RDSMS）中进行流处理。...SOAP为了简化网页服务器（Web Server）从XML数据库中提取数据时，节省去格式化页面时间，以及不同应用程序之间按照HTTP通信协议，遵从XML格式执行资料互换，使其抽象于语言实现、平台和硬件。...专业名词 前端后端 前端（英语：front-end）和后端（英语：back-end）是描述进程开始和结束的通用词汇。前端作用于采集输入信息，后端进行处理。
本文通过使用spaCy（用于处理和理解大量文本的NLPPython 开源程序库）对复联3的剧本进行分析，并研究以下几个项目： · 整部电影中使用最频繁的前十个动词、名词、副词和形容词。...看见代码和专业词汇就想睡？今天你可以放心了！...与副词的情况类似，这里也有“good”（好的）和“right”（对的）等表达积极意义的词汇，以及“okay”（没问题）和“sure”（当然）等表示肯定的词汇。...（对不起，小家伙）——灭霸 特定角色使用最多的动词和名词 前面的图片列举了电影中最常见的动词和名词。虽然这些结果让我们对电影的整体感觉和情节有了一定的了解，但它并没有过多地讲述各个角色的个人经历。...在spaCy程序源库中，实体都有一个预测的标签，该标签将实体分成人、产品、艺术词汇等等类型(https://spacy.io/api/annotation#named-entities)，从而为后续实验提供额外的粒度级别
无论你是刚接触 WordPress，还是已经使用了几个月，你肯定见过下面的这些名词，但是有些却不知道什么意思，这就是 WordPress 自己的专有名词。...是的，正是因为 WordPress 的全球流行，WordPress 也有了自己的一些独特的名词术语（Lingo）。...这篇文章就是深入探讨这些和 WordPress 相关的术语，然后使你在学完这篇文章之后，能够让你在以后使用 WordPress 的时候，能够不会因为一些专有名词的原因而停滞不前！...Template Tags - 模板标签，它是博客的模板中来显示动态信息，或者用来定制化博客，它可以让你的博客独一无二。...它提供了对特定目录访问的定制化配置的能力。文件名字以点号开始，因为这样的文件在 Unix 一类的系统一般是隐藏的。WordPress 使用 .htaccess 文件产生友好链接的。
例如，「meeting」（名词，会议）和「meeting」（动名词，会见）通过词干提取都会得到「meet」，因此并没有准确地保留原本的意思，它们各自的词元分别为「meeting」和「meet」。...命名实体识别 在识别命名实体之前，必须对词（token）进行组块分析（chunk）。组块分析意味着对一组词进行分割和标记。...最常用的组块是名词短语组块，它由限定词、形容词、以及一个名词组成（例如，「a happy unicorn」（一只快乐的独角兽））。...句子「He found a happy unicorn」（他发现了一只快乐的独角兽）由两个组块「他」和「一只快乐的独角兽」组成。...通过使用该词汇表，可以将每个句子表示为一个由 0 和 1 组成的向量，向量元素的取决于词汇表中的某个词是否出现在该句子中。
很多的公司也正在试图利用SaaS承诺的优势，以降低前期的成本和加速获利的进程，因为SaaS本身具有了更多的功能和更低的风险。...而且，绝大多数最初部署的SaaS方案都取得了成功，这也使得大部分的公司加大了SaaS的使用力度，他们应用了更多的SaaS方案用以增添更多的人手和重塑业务过程。...定制化的困境 很多情况下，人们会发现随着时间的推移，SaaS的部署反而变得更加困难而不是更容易。...事实上，很多的SaaS服务商甚至会让他们的企业客户保持现状而不是去应用SaaS方案以应对不同的定制化的工作。这完全背离了SaaS应有的工作方式。...最近一段时间以来，SaaS服务商意识到，许多客户需要行业特定和其他需要专业咨询，集成或功能性的服务。服务商们很乐意扩大其SaaS的产品组合，并建立合作伙伴的生态系统以应对这些额外的需求。
词性标注(POS Tagging) 词性，也称为词类，是词汇的语法属性，是连接词汇到句法的桥梁。...现代汉语的词可以分为两类12种词性：一类是实词：名词、动词、形容词、数词、量词和代词；另一类是虚词：副词、介词、连词、助词、叹词和拟声词。...语义组块(Chunking) 将标注好词性的句子按句法结构把某些词聚合在一起形成比如主语、谓语、宾语等等； 语义组块最常用的方法是条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)...命名实体标注(Named Entity Tagging) 命名实体识别用于识别文本中具有特定意义的实体，常见的实体主要包括人名、地名、机构名及其他专有名词等。...句法分析 句法分析是根据给定的语法体系自动推导出句子的语法结构，分析句子所包含的语法单元和这些语法单元之间的关系，将句子转化为一棵结构化的语法树。
identification from data 每一个利用NLP来理解非结构化文本数据的行业，不仅要求准确，而且在获取结果方面也很敏捷。...在本文中，将介绍一个高级的 NLP 库 - spaCy 内容列表 关于 spaCy 和 安装 Spacy 流水线 和 属性 Tokenization Pos Tagging Entity Detection...Dependency Parsing 名词短语 与 NLTK 和 coreNLP 的对比 1.关于 spaCy 和 安装 1.1 关于 Spacy Spacy 是由 cython 编写。...Spacy 流水线 和 属性 要想使用 Spacy 和 访问其不同的 properties， 需要先创建 pipelines。 通过加载 模型 来创建一个 pipeline。...Spacy 提供了许多不同的 模型 , 模型中包含了 语言的信息- 词汇表，预训练的词向量，语法 和 实体。
Locust介绍 Locust是基于事件的分布式负载测试工具。名字和logo都代表蝗虫/蚂蚱，解释是因为它们总是成群。...它是进程的一个执行流，是CPU调度和分派的基本单位，一个进程可以由很多个线程组成，线程间共享进程的所有资源，每个线程有自己的堆栈和局部变量。...协程无需线程上下文切换的开销，只是单纯的操作CPU的上下文，所以资源占有率很小。缺点是协程阻塞时可能会使整个程序都阻塞。 举个简单的例子便于理解 一个生产车间需要生产线。...//0.0.0.0:8089跳转到浏览器 上面6和2代表每秒增加2个用户，最多增加到6个（3秒增加完成） 点击Start swarming开始执行 可以看到数据是不停的在变动，点击红色Stop按钮，...单位为毫秒 Max：最大响应时间，单位为毫秒 Average Size：平均响应数据大小，单位为字节； Current RPS：当前每秒请求数量 Current Failures/s：每秒失败数量 这些名词可以在
然而，由于在处理和分析数据时的内在复杂性，人们往往不愿花费额外的时间和精力从结构化数据集中冒险分析这些可能是一个潜在的金矿的非结构化数据源。...自然语言处理（NLP）就是利用工具、技术和算法来处理和理解基于自然语言的数据，这些数据通常是非结构化的，如文本、语音等。...nltk 和spacy 都有很好的词形还原工具。这里使用 spacy。...此外，像名词（N）这样的每个 POS 标签还可以进一步细分为单数名词（NN）、单数专有名词（NNP）和复数名词（NNS）等类别。 对词进行分类和标记 POS 标签的过程称为词性标记或 POS 标注。...副词短语用作名词、动词或副词的修饰词，它提供了描述或限定它们的更多细节。 介词短语（PP）：这些短语通常包含介词作为前置词和其他词汇成分，如名词、代词等。
本文以简单的例子一步步向我们展示了自然语言处理流水线的每个阶段的工作过程，也就是将语言结构化的过程，从句子分割、词汇标记化、...、到共指解析。...但是，现代 NLP 流水线通常使用更为复杂的技术，以应对那些没有被格式化干净的文件。 步骤 2：词汇标记化 现在我们已经把文档分割成句子，我们可以一次处理一个。...有了这些信息，我们就可以开始获取一些非常基本的意思了。例如，我们可以看到句子中的名词包括「伦敦」和「首都」，所以这个句子很可能说的的是关于伦敦。...当在计算机中处理文本时，了解每个单词的基本形式是有帮助的，这样你才知道这两个句子都在讨论同一个概念。否则，对计算机来说字串「pony」和「ponies」看起来就像两个完全不同的词汇。...相反，他们使用的是一个单词如何出现在句子中的上下文和一个统计模型来猜测单词代表的是哪种类型的名词。
WordNet：它是英语语言名词、动词、形容词和副词的词汇数据库或词典，这些词被分组为专门为自然语言处理设计的集合。 词性标注：它是将一个句子转换为一个元组列表的过程。...这里的标签表示该单词是名词、形容词还是动词等等。...它带有许多内置的模块，用于标记化、词元化、词干化、解析、分块和词性标记。它提供超过50个语料库和词汇资源。...安装:pip install textblob spacy 这是python中最好用的自然语言处理库之一，它是用cpython编写的。...它提供了一些预训练的统计模型，并支持多达49种以上的语言进行标记化。它以卷积神经网络为特征，用于标记、解析和命名实体识别。
其中，上位词（Hypernym）表示的是下位词（Hyponym）的抽象化和一般化，而下位词则是对上位词的具象化和特殊化。...现有的无监督上位词检测方法大致可以分为两类——基于模式的方法和基于分布模型的方法： （1）基于模式的方法：其主要思想是利用特定的词汇-句法模式来检测文本中的上下位关系。...例如，我们可以通过检测文本中是否存在句式“【词汇1】是一种【词汇2】”或“【词汇1】，例如【词汇2】”来判断【词汇1】和【词汇2】间是否存在上下位关系。...（2）基于分布模型的方法：基于大型文本语料库，词汇可以被学习并表示成向量的形式。利用特定的相似度度量，我们可以区分词汇间的不同关系。...p(x,y)是词汇 x和 y 分别作为下位词和上位词出现在预定义模式集合 P 中的频率， (p^-) (x)是x 作为任意词汇的下位词出现在预定义模式中的频率， (p^+) (y)是 yy 作为任意词汇的上位词出现在预定义模式中的频率
命名实体识别——这是一个专有名词吗? 我们将使用 spaCy Python 库把这三个工具结合起来，以发现谁是《圣经》中的主要角色以及他们都干了什么。...利用这些属性，通过统计最常见的名词、动词和形容词，能够直接地创建一段文本的摘要。 使用 spaCy，我们可以为一段文本进行分词，并访问每个分词的词性。...作为一个应用示例，我们将使用以下代码对上一段文本进行分词，并统计最常见名词出现的次数。我们还会对分词进行词形还原，这将为词根形式赋予一个单词，以帮助我们跨单词形式进行标准化。...包含名词和动词的范围。3. 动词。4. 动词出现在标准英语文本中的对数概率（使用对数的原因是这里的概率都很小）。5. 经文数量。...看来我们要学习一些有趣的新词汇了！我最喜欢的是 discomfited 和 ravin。 可视化 接下来可视化我们的结果。我们将选取行动最多、情节最多的前 50 个名字，这些行动发生在整篇文章中。
在昨天的文章中，为了我的命题用spaCy自然语言处理复盘复联3中我们分析了电影中排名前十的动词、名词、副词和形容词以及由特定角色说出的动词和名词。今天我们继续聊聊排名前30的实体。...前文回顾：用spaCy自然语言处理复盘复联无限战争（上） 命名实体 到目前为止，我们已经探索完成了我们的英雄和反派一直在这部史诗电影中最常使用的动词、名词、副词和形容词。...在spaCy程序源库中，实体都有一个预测的标签，该标签将实体分成人、产品、艺术词汇等等类型，从而为后续实验提供额外的粒度级别，有助于对实体进行进一步分类。...在Python、NLP和spaCy的帮助下，本文通过研究各个人物的台词，探索了英雄和反派进行表达和交流的方式。...通过观察他们最常用的动词、名词和语言特点，我们了解、确认并重温了钢铁侠对地球的忠诚、奇异博士保护时间宝石的誓言、雷神对复仇的渴望以及灭霸完成自己野心的坚决。 ? End
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