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【DB笔试面试849】在Oracle中，在没有配置ORACLE_HOME环境变量的情况下，如何获取ORACLE_HOME目录？

♣ 问题 在Oracle中，在没有配置ORACLE_HOME环境变量的情况下，如何快速获取数据库软件的ORACLE_HOME目录？...♣ 答案 若配置了ORACLE_HOME环境变量，则可以通过“echo $ORACLE_HOME”来直接获取，如下所示： [oracle@edsir4p1-PROD2 ~]$ echo $ORACLE_HOME...product/11.2.0/dbhome_1 [oracle@edsir4p1-PROD2 ~]$ sqlplus -v SQL*Plus: Release 11.2.0.1.0 Production 若没有配置...ORACLE_HOME环境变量，则可以通过“more /etc/oratab”来直接获取，如下所示： [oracle@edsir4p1-PROD2 ~]$ more /etc/oratab PROD1...，则可以通过pmap命令来查看ORACLE_HOME的路径，pmap提供了进程的内存映射，用于显示一个或多个进程的内存状态。

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如何预先处理电影评论数据以进行情感分析

在从何处开始，按什么顺序执行将原始数据转化成建模数据的步骤这种问题上，您需要帮助。 在本教程中，您将逐步了解如何为情感分析预先处理电影评论的文本数据。...2.加载文本数据 在本节中，我们将着眼于先加载单个文本文件，然后处理文件的目录。...我们可以依次处理每个目录，首先使用listdir（）函数获取目录中的文件列表，然后依次加载每个文件。 例如，实际上我们可以使用load_doc（）函数来加载负面评论目录中的每个文档。...删除没有太多意义的标符（例如'and'） 一些想法： 我们可以使用字符串translate（）函数从标符中过滤掉标点符号。...接下来，我们来看看如何管理标符的首选词汇表。 4.开发词汇表 在处理文本的预测模型，如词袋模型时，要减小词汇表的规模是不太容易的。 词汇表越大，每个单词或文档的代表的内容就越少。

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    Windows 中的代码执行零日漏洞已被人大肆利用了 7 周

    它使用Word的外部链接来加载HTML，然后使用“ms-msdt”方案来执行PowerShell代码。...此处的这个恶意Word文档使用远程模板功能从远程服务器获取HTML文件。反过来，HTML使用MS-MSDT URI协议方案来加载任何额外代码，并执行恶意PowerShell代码。...虽然微软Office中的受保护视图（Protected View）功能确实发出警告，提醒用户注意可能恶意的文件，但只要将文档更改为富文本格式（RTF）文件，就可以避开这种警告机制，导致该文档运行漏洞利用代码...该漏洞目前存在于Office 2013、Office 2016、修补版的Office 2021以及全面更新的Office Pro Plus 2019中。...微软在4月12日悄然关闭了漏洞报告工单，将该问题标为已解决，将影响标为是远程代码执行。

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    在OpenOffice.org和微软Office之间共享文档

    仅在已经获取原文使用权的情况下，以下文字可自由使用。本翻译未获原网站或原作者授权。 要用OpenOffice.org，不可避免的问题之一就是如何同MS Office共享文档。...关于列表最大的问题在于Tools > Outline Numbering的使用，它会让存为MS Word格式不能成功。 多数域的使用也没有问题，包括页码，交叉引用和目录。...实际上，即便是自定义的目录，比如页码在前，都可以成功地在Word中打开。而另外一些域，比如要依赖于文档属性的字数统计，会被转成普通文本，这在两个软件中来回转换时必然要出问题。...还有些和条件文本有关的域在Word中完全不工作，如隐藏文本，隐藏段落和输入列表。隐藏文本在Word中直接消失，隐藏段落会显示出来，而输入列表会固定在当前的选择上。...复杂的表格和边框设置一般没有问题，但嵌套表格在Word中不能工作。用绘图工具绘出的图形没有问题，但图形编号以及复杂图表也不行。

    3.1K70

    神策杯 2018高校算法大师赛(个人、top2、top6)方案总结

    真的没有那么复杂 词性标错 这个是导致tf-idf提取关键字误差较大的原因 4.5 核心代码： # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : quincyqiang # @File...3 数据分析 （1）训练集和测试集的样本比例1:100 （2）通过分析标注数据以及标题的关系可以看出，1000篇标注文章中，只有20篇左右文章的关键词是不在标题中，而且80%左右文章至少有两个关键词是在标题中...主题模型LSA和LDA都依赖于语料库，在新的一篇文档进来后需要重新训练，但是主题模型可以充分利用到文本中的语义信息。...； 6 赛后总结 这次我是第一次接触跟文本相关的比赛，所以入门了挺多关于文本处理的操作，包括如何分词，如何做数据预处理（去除停用词，提高分词准确性），如何针对特定问题选择相关的模型作为基础模型（tfidf...7 总结 这个任务属于短语挖掘或者关键词挖掘，在接触NLP期间有很多同学在研究如何从文本中挖掘关键词，经过NLP近几年技术的发展，大体总结有以下方法，其实也是贯穿上面分享的三个方案： 基于无监督方法：LDA

    1.5K30

    【文本分类】基于DNNCNN的情感分类

    最大池化层：最大池化在时间序列上进行，池化过程消除了不同语料样本在单词数量多少上的差异，并提炼出词向量中每一下标位置上的最大值。经过池化后，词向量层输出的向量序列被转化为一条固定维度的向量。...使用 PaddlePaddle 内置数据运行 A.如何训练 在终端中执行 sh run.sh 以下命令， 将以 PaddlePaddle 内置的情感分类数据集：paddle.dataset.imdb 直接运行本例...B.如何预测 训练结束后模型默认存储在当前工作目录下，在终端中执行 python infer.py ，预测脚本会加载训练好的模型进行预测。...使用自定义数据训练和预测 A.如何训练 (1)数据组织 假设有如下格式的训练数据：每一行为一条样本，以 \t 分隔，第一列是类别标签，第二列是输入文本的内容，文本内容中的词语以空格分隔。.../data/test" # 指定测试文件所在的目录 word_dict = "./data/dict/word_dict.txt" # 指定字典所在的路径 label_dict = ".

    1.9K40

    二十.基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类

    文章目录： 一.RNN文本分类 1.RNN 2.文本分类 二.基于传统机器学习贝叶斯算法的文本分类 1.MultinomialNB+TFIDF文本分类 2.GaussianNB+Word2Vec文本分类...作者的本意是帮助更多初学者入门，因此在github开源了所有代码，也在公众号同步更新。深知自己很菜，得拼命努力前行，编程也没有什么捷径，干就对了。...在分析data0时，我们把分析结果存入记忆Memory中，然后当分析data1时，神经网络（NN）会产生新的记忆，但此时新的记忆和老的记忆没有关联，如上图所示。...现在多采用词向量以及深度神经网络来进行文本分类。 牛亚峰老师将传统的文本分类流程归纳如下图所示。在传统的文本分类中，基本上大部分机器学习方法都在文本分类领域有所应用。...总之，我们在真实的实验中，尽量选择适合我们数据集的算法，这也是实验中的一部分，我们需要对比各种算法、各种参数、各种学习模型，从而找到一个更好的算法。

    1.5K20

    分享几种论文写作神器，提高你的写作效率

    三、英文文献信息导入 步骤（非常简单）： 在新建目录下→鼠标拖入英文文献→右键重新抓取PDF文件的元数据→获取文献基本信息 备注：一些时间久远的英文论文也不能直接抓取数据，具体信息抓取方法参照第四部分中文文献的信息导入...在Text目录下→鼠标拖入中文文献 2. 在百度学术搜索文献→点击批量引用→导出到BibTex→下载 ? ? 3. 用记事本打开下载好的.bib文件→复制全部内容 ? 4....Word中点击菜单栏中的“Zotero”工具栏→选择要引用的方式（默认选项没有的引用方式参见第六部分） ? ? 2....它的语法包含了如何排版，虽然相比word上手要慢，但在排版这件事情上，入门级别的latex语法，你要达到精通word的水平。 latex如何使用呢？...同意替换 建议在word软件中安装grammarly插件，直接可用在word中进行语法校对和纠正。

    2.8K30

    一条龙搞定情感分析：文本预处理、加载词向量、搭建RNN

    相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。...在真实场景中，我们拿到的都是脏脏的数据，我们必须自己学会读取、清洗、筛选、分成训练集测试集。...但是，很多问题中，词汇量巨大，但是可能大部分词都是低频词，对训练模型的贡献很小，反而会严重拖累模型的训练。所以，一般我们可以分析一下文本词汇的词频分布特征，选取词频占大头的一批词就行了。...想获取index和词的对照字典的话，就使用t.word_index方法。注意，获取字典的时候，不会筛掉那些低频词，是所有词的一个字典。...我们就需要单独给这些未知词（UNK）一个index，在keras的文本预处理中，会默认保留index=0给这些未知词。

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    广告行业中那些趣事系列2：BERT实战NLP文本分类任务(附github源码)

    摘要：上一篇广告中那些趣事系列1：广告统一兴趣建模流程，我们了解了如何为广告主圈人群以及如何刻画用户的兴趣度。要想给用户打标签，我们需要构建数据源和标签的关联，也就是item-tag。...怎么从word2vec到ELMO、GPT，再到最后的天之骄子BERT。 可以这么说，BERT在模型创新角度并不是很大，但是它是近几年NLP领域里重大进展的集大成者。...从图1中可以看出BERT在11个NLP任务里面效果有全面的提升： 图 1 BERT效果图 讲了这么多，就是因为BERT效果好，所以我们选择BERT来做文本分类任务。...下载完成之后解压，将文件中的五个部分copy到工程中bert_model目录下。 2. 训练数据集 得到BERT预训练模型之后，我们需要给模型提供一些训练数据。...最终让机器人小智变成一个分类器，一个能识别用户搜索是不是应该打上传奇游戏标签的分类器。 这里小伙伴可能要问了，去哪里获取训练数据呢？ 目前项目中获取训练数据主要通过人工打标或者关键字匹配的方法。

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    模拟除法与匹配单词—— LeetCode 第 29、30 题记

    今天遇到的是一道不用除号来实现除法运算的中等难度的题，和一道在字符串中检测匹配特定词语的困难级别的题。然而中等难度的，花费两个多小时才完成，困难的这道半个多小时。...本题中，如果除法结果溢出，则返回 2^31 − 1。 思路尝试 因为题目不许直接使用乘除法，首先想到的就是建立个循环累加，记录累加多少次便是结果。...那这里我们也模拟竖式除法的流程，在进行局部除法时采用累加来实现，这样即可不用乘除号来实现整个除法运算了。...result 提交测试表现： 执行用时 : 3444 ms, 在所有 Python3 提交中击败了 6.14% 的用户 内存消耗 : 13.7 MB, 在所有 Python3 提交中击败了 9.52%...第一题带来的收获首先是在解决问题时，可以联想生活中我们其它手算的便捷方法，然后用代码在这些过程中予以实现；此外，十进制问题的解决可以向二进制方向靠拢，通过位运算来协助解决，这部分我接触得太少，之后要专门学习下

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    办公自动化-Python如何提取Word标题并保存到Excel中？

    测试小伙伴遇到一个问题，他的痛点是想把需求文档（word版）中的需求标识符、功能名称，挨个复制到测试计划中； 这对他来说是非常痛苦的，如果需求文档内容过于庞大，对他来说，需要好几天才能复制完这些标识符；...具体的比如以下word： 图片 他想把以上word标题中的标识符和名称复制到如下表格中： 测试对象 测试项标识 需求标识 组织管理 GN-TC-US-ADMIN-ZZGL US-ADMIN-ZZGL...需求分析 需求的标题为：序号+标识符+功能名称； 测试计划中表格内容： 字段 说明 测试对象 对应需求中的功能名称 测试项标识 GN-TC+需求中的标识符 需求标识符 需求中的标识符 经过分析，其实就是把需求中的标题提取出来...实现思路 打开指定目录下的需求文档； 获取需求文档中的所有标题； 当标题中只有符号“” 和 ""时列表； 创建excel工作簿； 新建工作表； 给工作标添加表头，比如测试对象、测试项标识、需求标识； 分割获取到的标题并存入.../data.xlsx') 实现效果 学习总结 以上还有优化的空间，比如： 字符串中间有空格或者其他多余的内容如何处理？ 新建的excel如何对表头进行字体、颜色等设置？ 表格列宽如何调整？

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    文件管理工具Zotero入门介绍

    2.新建分类 步骤： 我的文库 → 右键 → 新建分类 → 输入名称 → 鼠标右键我的文库 → 出现新建文件夹 3.英文文献信息导入 步骤（非常简单）： 在新建目录下 → 鼠标拖入英文文献 → 右键重新抓取...PDF 文件的元数据 → 获取文献基本信息 备注： 一些时间久远的英文论文也不能直接抓取数据，具体信息抓取方法参照第四部分中文文献的信息导入。...直接放入库中 将 PDF 文件鼠标拖至刚导入文件成为其子文件 → 完成中文文献的信息抓取 5.插入文献 步骤： Word 中点击菜单栏中的“Zotero”工具栏 → 选择要引用的方式（默认选项没有的引用方式参见第六部分...Zotero 有个特别强大的功能，如果中间一部分引文被删除，点击工具栏的 Refresh，上角标以及参考文献会自动更新。...compatibility MS Word, Open Office, Google Docs MS Word, Open Office, LaTex MS Office, Open Office,

    3.4K11

    如何用Markdown写毕业论文

    先总结一下毕业论文的特点:文本量大, 需要几十页甚至几百页格式要求完全统一, 每种段落都有自己的特有格式图表均需要带有序号, 并随章节次序动态调整参考文献角标编号随顺序调整...那么, Word可以为我们带来哪些呢...所见即所得样式模板设置各级标题及正文自动生成目录结合文献管理器自动生成参考文献列表及角标页面设置及输出PDF...看起来还不错，但是相应存在的问题是「易分心」和「易崩溃」。...分段式的写作调整格式将会成为噩梦，一切超出输入时预想的格式修改，都将消耗掉成倍的时间与精力。一旦输入时没有规范好，写完之后掉过头来修改都会让难度指数式上升。...而输入和排版同时进行加大了文件的复杂度，在保存耗时增加的同时使程序易于崩溃，而且在崩溃之后往往无法修复，版本控制也因此变得一团糟。...Word归根结底是一个文字编辑软件，而不是一个排版软件，无法做到所见及所得模式下输入和排版的结合。因此，就算不提编辑时"顺眼"的问题，单从实用性的角度，至少Word不是一个适用于长文本输入的软件。

    2.1K20

    【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ③ ( 文本向量 | Word2Vec 词汇映射向量空间模型 - 算法原理、训练步骤、应用场景、实现细节 | Python 代码示例 )

    CBOW - 算法原理 连续词袋模型 CBOW 算法的目的 : 预测 给定上下文词汇 的 中心词 ; 在 CBOW 模型中 , 先给定 某个词汇 ( 中心词 ) 的上下文 , 模型的目标是 预测 这段文字..., 相似的 词汇 在向量空间中的距离较近 ; 这些 词向量 / 文本向量 可以用来进行各种 自然语言处理任务 , 如词义相似度计算、文本分类等 ; 将下面的一段文本进行训练 , # 示例文本数据 sentences...）： 在文本中 识别 和 分类实体名称 , 词向量有助于提升识别准确率 ; 实体名称 指的是 人名 , 地名 , 公司名 等 ; GPT 生成文本模型 : 在 大语言模型 的 文本生成任务中 ,...如 : 对话生成 , 自动写作，词向量可以帮助生成更自然和相关的内容 ; 二、Word2Vec 完整代码示例 1、Python 中实现 Word2Vec 模型的库 Python 中 实现了 Word2Vec...= tokenizer.word_index # 获取词汇表中的词及其对应的索引 index_word = {i: w for w, i in word_index.items()} # 创建索引到词的映射

    2.3K11

    Python 文本预处理指南

    在这一节中，我们将介绍常见的文本清洗技术。 3.1 去除特殊字符 在文本数据中，可能包含一些特殊字符，如表情符号、网址、邮箱地址等，这些特殊字符通常对文本分析没有用处，需要被去除。...3.2 去除标点符号 在文本数据中，标点符号通常没有特定含义，对文本分析和建模没有帮助，因此可以被去除。 import string # 去除标点符号 text = "Hello!...在本节中，我们将探讨n-gram模型、文本分类问题中的特征选择以及基于深度学习的文本预处理技术。 7.1 n-gram模型 n-gram模型是一种基于连续n个词或字符的序列进行建模的技术。...7.2 文本分类问题中的特征选择 在文本分类问题中，由于文本数据通常具有高维稀疏的特征表示，为了降低计算复杂性并提高分类器的性能，常常需要进行特征选择。...同时，我们还介绍了逻辑回归的优缺点，帮助读者更好地理解逻辑回归算法的特点和适用场景。 在博客的目录中，我们首先介绍了逻辑回归的基本概念，包括什么是逻辑回归以及逻辑回归的应用领域。

    1.4K30

    【专知-Java Deeplearning4j深度学习教程04】使用CNN进行文本分类:图文+代码

    举个例子，在图像分类问题中，第一层CNN模型或许能学会从原始像素点检测到一些边缘线条，然后根据边缘线条在第二层检测出一些简单的形状，然后基于这些形状检测出更高级的特征，比如脸部轮廓等。...要将CNN用到文本处理中首先要解决的就是文本的表示问题。前面提到CNN的输入是一个二维向量，图像的像素表示天然具有这种形式。而对于文本来说，我们通常采用词向量的方法来将一段话表示成二维向量形式。...现在有很多词向量的学习方式，最具代表性的应该是13年google发表的两篇word2vec,其在随之发布了简单的word2vec工具包，并在语义维度上得到了很好的验证，极大的推动了文本分析的进程。...而这个4维的向量就可以看成整段文本的的一个向量表示形式。得到了这个表示后，就可以将其应用在许多文本处理的问题中，比如简单的文本分类，聚类。...用DL4J实现基于CNN的文本分类 注意： 本示例需要额外引入deeplearning4j-nlp的Maven依赖 需要手动下载预训练的词向量和IMDB数据集，下载地址和存放路径在代码注释中。

    5.3K70

    Python主题建模详细教程（附代码示例）

    在某些情况下，主题建模可以与主题分类一起使用，首先进行主题建模以检测给定文本中的主题，并将每个记录标记为其对应的主题。然后，使用这些标记的数据来训练分类器并对未知数据执行主题分类。...在本文中，我们将专注于主题建模，涵盖如何通过文本预处理来准备数据，如何使用潜Dirichlet分配（LDA）分配最佳主题数量，如何使用LDA提取主题，以及如何使用pyLDAvis可视化主题。...在阅读本文的同时，我鼓励你查看我的GitHub上的Jupyter笔记本以获取完整的分析和代码。...=True) 让我们来探讨一下在每个话题中出现的单词及其相对权重。...让我们来看看第二个主题 主题3： 最后一个是主题 4 结论 在本文中，我们探讨了如何从文本数据中检测主题和关键词，以便无需扫描整个文本就能理解内容。

    1.3K31

    PDF 转 Word 彻底告别收费时代，这款 OCR 开源神器要逆天！

    1.导读 随着企业数字化进程不断加速，PDF 转 Word 的功能、纸质文本的电子化存储、文件复原与二次编辑、信息检索等应用都有着强烈的企业需求。...在PP-StructureV2中，我们发布基于PP-PicoDet的轻量级版面分析模型，针对版面分析场景定制图像尺度，同时使用FGD知识蒸馏算法，进一步提升模型精度，最终CPU上41ms即可完成版面分析...TB-YX：考虑阅读顺序的文本行排序逻辑 文本阅读顺序对于信息抽取与文本理解等任务至关重要，传统多模态模型中，没有考虑不同OCR工具可能产生的不正确阅读顺序，而模型输入中包含位置编码，阅读顺序会直接影响预测结果...，在预处理中，我们对文本行按照从上到下，从左到右（YX）的顺序进行排序，为防止文本行位置轻微干扰带来的排序结果不稳定问题，在排序的过程中，引入位置偏移阈值Th，对于Y方向距离小于Th的2个文本内容，使用...使用该策略，最终XFUND数据集上，SER任务F1指标提升0.6%，RE任务F1指标提升5.01%。

    6.3K10

    清理文本数据

    ---- 磐创AI分享 作者 | Matt Przybyla 编译 | VK 来源 | Towards Data Science 目录 介绍 清除文本数据 总结 参考引用 介绍 数据在大多数情况下都是杂乱无章...话虽如此，让我们看看如何从电影标题中删除一些停用词： import pandas as pd import nltk.corpus nltk.download(‘stopwords’) from nltk.corpus...在第1行、第3行和第8行中，删除了stopwords，你可以通过before和after并排看到这一点。 除了nltk中的停用词库外，你还可以“手动”添加其他停用词。...stop_words)])) 在下面的屏幕截图中，你可以看到lambda函数如何删除添加的字符串列表中的值。...总而言之，以下是如何从文本数据中删除停用词： * 导入库 * 导入数据集 * 删除停用词 * 添加单独的停用词 更新：由于单词的大小写是大写的，所以没有按应该的方式删除它，因此请确保在清理之前将所有文本都小写

    1.1K10
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