本文整理自美团技术沙龙第77期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》。本文介绍了基于模式挖掘的可靠性治理探索，为通过技术手段解决该领域代表性问题开启了新的思路。...在这种情况下，海量的业务流量可以直接转化成基于规则验证的接口自动化用例，也可以应用到基于业务模型的场景级用例，模式在这里更像是两者之间的“折中”，我们希望通过这种“折中”来解决可靠性治理的难题。...如下图举例，当一次调用部分成功的情况下，系统会触发重试，而幂等性可以保证在重试时，成功部分不再被重复执行。 我们要挖掘通用模式，就需要分析幂等性所有可能的实现方案。...通过以上3个案例，我们可以看到共性能力和解法，因此后续的规划主要是建设通用基础设施，包含线上、线下以及不同来源的流量积累、流量分析，在其上进行模式挖掘、结果跟进和运营，在这样体系基础上，不断迭代底层能力...Q6：在有了这些能力基础上，基于模式的可靠性治理用例占比多少？价值怎样评价？
一个直接的用例是机器学习，特别是文本分类。例如，在创建“词袋”之前对文本进行词形避免可避免单词重复，因此，允许模型更清晰地描绘跨多个文档的单词使用模式。...POS标记 词性标注是将语法属性（即名词，动词，副词，形容词等）分配给单词的过程。共享相同POS标签的单词往往遵循类似的句法结构，并且在基于规则的过程中很有用。...例如，在事件的给定描述中，我们可能希望确定谁拥有什么。通过利用所有格，我们可以做到这一点（提供文本在语法上是合理的！）。SpaCy使用流行的Penn Treebank POS标签（见这里）。...使用SpaCy，您可以分别使用.pos_和.tag_方法访问粗粒度和细粒度POS标签。...在后面的文章中，我将展示如何在复杂的数据挖掘和ML任务中使用spaCy。
一个基于PoS共识算法的区块链案例 零、前言 之前我们用PoW共识算法写了一个案例，但是我们发现利用PoW共识算法生成一个区块需要进行大量sha256加密操作，这就要耗费大量资源。...而我们的PoS就可以较好的解决这一问题。...Index设置为上一个区块加一，时间戳TimeStamp设置为当前时间的字符串，先前区块哈希值PrevHash设置为上一个区块的哈希值，区块数据BPM就设置为传入的数据，Validator就是生成当前区块的那个节点的地址...案例中也有这个步骤，步骤是一样的，不清楚的可以去看看我之前的关于PoW案例的文章。...n是节点数组，是用来存储节点的。字符串数组addr是用来存储挖矿地址的，某节点拥有的token越多，在此数组内占的空间也越大。
例如：在创建“单词袋”之前需对文本进行词干提取，避免了单词的重复，因此，该模型可以更清晰地描述跨多个文档的单词使用模式。...词性标注(POS Tagging) 词性标注是将语法属性（如名词、动词、副词、形容词等）赋值给词的过程。共享相同词性标记的单词往往遵循类似的句法结构，在基于规则的处理过程中非常有用。...例如，在给定的事件描述中，我们可能希望确定谁拥有什么。通过利用所有格，我们可以做到这一点（提供文本的语法）。SpaCy采用流行的Penn Treebank POS标记（参见这里)。...利用SpaCy，可以分别使用.pos_ 和 .tag_方法访问粗粒度POS标记和细粒度POS标记。...在以后的文章中，我将展示如何在复杂的数据挖掘和ML的任务中使用spaCy。
二、数据挖掘（DM） 数据挖掘（Data Mining，简称DM），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。...应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。 ...（三）选择合适的数据挖掘工具 如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。...数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。...充分利用企业的信息资源，从以产品为中心的管理模式转变为以客户为中心的管理模式上来，利用数据挖掘技术，分析客户的特征，探索企业和所对应市场的运营规律性，不断提高企业的经济效益是企业发展的必由之路。
作者：知乎—wxj630 地址：https://www.zhihu.com/people/wxj630 知识图谱是数据科学中最迷人的概念之一 学习如何构建知识图谱来从维基百科页面挖掘信息 您将在Python...在这里，我使用了spaCy的基于规则的匹配 def get_relation(sent): doc = nlp(sent) # Matcher class object matcher...(doc) k = len(matches) - 1 span = doc[matches[k][1]:matches[k][2]] return(span.text) 函数中定义的模式试图找到句子中的词根或主要动词...一旦确定了词根，该模式就会检查它后面是介词(prep)还是代理词。如果是，则将其添加到根词中。...这些都是事实，它向我们展示了我们可以从文本中挖掘出这些事实。 ? 03 总结 在本文中，我们学习了如何以三元组的形式从给定文本中提取信息，并从中构建知识图谱。但是，我们限制自己只使用两个实体的句子。
【推荐系统】基于文本挖掘的推荐模型【含基于CNN的文本挖掘】 一、实现的主要原理及思路 1....基于CNN的评论文本挖掘 3.1数据预处理 3.2CNN 4.基于文本挖掘的推荐模型 二、 结果与分析 1. 基于CNN的评论文本挖掘 2....基于文本挖掘的推荐模型-评分预测 三、总结 基于文本挖掘的推荐模型 – 了解基于文本评论的推荐模型，实现评分预测 一、实现的主要原理及思路 1....关于CNN的其它实例练习可见此篇基于MNIST手写体数字识别–含可直接使用代码【Python+Tensorflow+CNN+Keras】 4.基于文本挖掘的推荐模型 将自定义单条评论进行单词分量，预测...基于文本挖掘的推荐模型-评分预测 三、总结 其实如果增大数据集训练量，准确率应该会更为理想，但是，当我尝试将训练集增到21万左右时，我的电脑跑了一晚上也没跑出来直接卡住。
知识图谱的巨大潜力和应用使我震惊，并且我相信你也会如此。 在本文中，你将了解什么是知识图谱，它们为何有用，然后我们将基于从Wikipedia提取的数据构建自己的知识图谱，从而深入研究代码。...我将使用流行的spaCy库执行此任务： import spacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') doc = nlp("The 22-year-old recently...在这里，我使用过spaCy基于规则的匹配： def get_relation(sent): doc = nlp(sent) # Matcher类对象 matcher = Matcher(...识别出根后，该模式将检查是否紧跟着介词(“prep”)或代理词。如果是，则将其添加到ROOT词中。...这些都是事实，它向我们表明，我们可以从文本中挖掘这些事实。太神奇了！ 结语 在本文中，我们学习了如何以三元组的形式从给定文本中提取信息并从中构建知识图谱。 但是，我们限制自己使用仅包含2个实体的句子。
我们的块模式由一个规则组成，每当这个块找到一个可选的限定词（DT），后面跟着几个形容词（JJ），然后再跟着一个名词（NN）时，应该形成名词短语NP。 pattern='NP：{？... * }' 块 使用这种模式，我们创建一个块解析程序并在我们的句子上测试它。...基于这个训练语料库，我们可以构建一个可用于标记新句子的标记器；并使用nltk.chunk.conlltags2tree（）函数将标记序列转换为块树。...SpaCy SpaCy的命名实体识别已经在OntoNotes 5语料库上进行了训练，它支持以下实体类型： ?...Spacy的一个好处是我们只需要应用nlp一次，整个后台管道都会返回对象。
关于代理IP的挖掘与分析，个人的一些分析与总结。 1....思路 1、获取代理地址 2、对获取的代理地址进行验证，提取出真实可用的代理地址 3、代理指纹的提取与自动化挖掘代理 4、根据IP的相关信息进行排序:存活时间。...基于Nmap扫描而来的代理指纹 基于HTTP响应提取的代理指纹 指纹提取思路: 本人的思路是直接提取HTTP响应头部信息，得到的是这样的： 看了一下，数据量有点大，一般情况下web服务类型是通过HTTP...、CCProxy、SuperProxy 2.4 指纹实战 既然基于Nmap和基于HTTP响应报文头部的MikrotikHttpProxy可以作为代理IP的指纹，那么我们来进行代理指纹的搜索实战。...以上对代理IP的分析只是抛砖引玉，其实还有很多好的挖掘点，如这些代理IP的区域分布、IP上是否有业务以及业务组件的指纹信息、IP是否为路由器等。
01 序 之前看了worldquant101,一直对遗传规划挖掘因子的套路比较感兴趣，虽然这样挖出来的因子很容易没有什么逻辑，但想尝试一下看看是怎么回事，也懒得自己折腾，就想用现有的模块做一个试试水...鉴于股票数据很大，自己没有想做的非常精细，就直接用29个中信一级行业指数做了，在行业指数上做因子挖掘，难度小很多，最主要的是数据量小，运行速度很快。全文主要代码、报告、数据获取方式见文末。...03 遗传规划下的行业量价因子挖掘 本文使用中信一级行业指数进行行业因子挖掘，基于gplearn，需要完成的内容包括： 运算符(function set)定义 主要参考下表 自定义运算符部分代码如下...06 参考文献 [1]20190610-华泰证券-华泰证券华泰人工智能系列之二十一：基于遗传规划的选股因子挖掘 [2]20190807-华泰证券-华泰证券人工智能系列之二十三：再探基于遗传规划的选股因子挖掘...[3]20200220-天风证券-天风证券金工专题报告：基于基因表达式规划的价量因子挖掘 [4]A_Field_Guide_to_Genetic_Programming
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。...通常，任何基于nlp的问题都可以通过具有一系列步骤的有方法的工作流来解决。主要步骤如下图所示。 我们通常从文本文档的语料库开始，遵循文本清理、预处理、解析和基本的探索性数据分析的这一标准过程。...通常我们使用相关的特性工程技术来表示文本。根据要解决的问题，构建监督预测模型或非监督模型，通常更关注模式挖掘和分组。最后，我们评估模型和与客户的成功的标准，并部署最终模型以供将来使用。...图中显示了所有的变形中词干是如何呈现的，它形成了每个变形都是基于使用词缀构建的基础。从词形变化的形式中获得基本形式和根词干的反向过程称为词干提取。...我们将利用 nltk 和 spacy ，它们通常使用 Penn Treebank notation 进行 POS 标记。 可以看到，每个库都以自己的方式处理令牌，并为它们分配特定的标记。
一个基于PoS共识算法的区块链实例解析（升级版） 一、前言 前面我们简单的介绍了一个基于PoS共识算法的例子，今天我们来解析一个升级版的例子。...然后不断接收验证者节点的连接，连上就处理终端发送过来的信息。...lotteryWinner + "\n" } break } } } mutex.Lock() tempBlocks = []Block{} mutex.Unlock() } 这里就是PoS...的精髓，根据代币tokens数量来确定拥有记账权的节点。...先是每次选出拥有记账权的节点就得休息30秒，不能一直不停的选吧。 每次选拥有记账权的节点之前，将缓冲区的区块拷贝一份部分，然后操作副本。 我们先声明一个彩票池来放置验证者地址。
spcCy 3.0 更新文档地址：https://github.com/explosion/spaCy/releases/tag/v3.0.0 spaCy v3.0 有以下特点： 具有新的基于 transformer...新功能与改进之处 本次更新的 spaCy v3.0 增添了一些新功能，也进行了一系列改进，具体如下： 基于 Transformer 的 pipeline，支持多任务学习； 针对 18 + 种语言再训练的模型集合以及...pipeline 中获取经过训练的组件； 为所有经过训练的 pipeline 包提供预建和更高效的二进制 wheel； 使用 Semgrex 运算符在依赖解析（dependency parse）中提供用于匹配模式的...DependencyMatcher； 在 Matcher 中支持贪婪模式（greedy pattern）； 新的数据结构 SpanGroup，可以通过 Doc.spans 有效地存储可能重叠的 span...的集合； 用于自定义注册函数的类型提示和基于类型的数据验证； 各种新方法、属性和命令。
词性标注常见方法 关于词性标注的研究比较多，这里介绍一波常见的几类方法，包括基于规则的词性标注方法、基于统计模型的词性标注方法、基于统计方法与规则方法相结合的词性标注方法、基于深度学习的词性标注方法等。...基于规则的词性标注方法 基于规则的词性标注方法是人们提出较早的一种词性标注方法，其基本思想是按兼类词搭配关系和上下文语境建造词类消歧规则。早期的词类标注规则一般由人工构建。...随着标注语料库规模的增大，可利用的资源也变得越来越多，这时候以人工提取规则的方法显然变得不现实，于是乎，人们提出了基于机器学习的规则自动提出方法。...SpaCy 工业级的自然语言处理工具，遗憾的是不支持中文。...Gihub地址：https://github.com/explosion/spaCy 官网：https://spacy.io/ # 安装：pip install spaCy # 国内源安装：pip install
这些信息的表现形式为规则、概念、规律及模式等。 从上述定义可见数据挖掘明显有别于传统数据处理技术（如事务处理，OLTP）。...数据挖掘后获得的知识包括关联规则、特征规则、区分规则、分类规则、总结规则、偏差规则、聚类规则、模式分析及趋势分析等。...近年来，随着人工智能、机器学习、模式识别和数据挖掘等领域中传统方法的不断发展以及各种新方法和新技术的不断涌现，分类方法得到了长足的发展。 3....关联（association） 关联分析用来发现描述数据中强关联特征的模式。所发现的模式通常用蕴涵规则或特征子集的形式表示。...这些算法大致可以分为以下几类：基于统计学或模型的方法、基于距离或邻近度的方法、基于偏差的方法、基于密度的方法和基于聚类的方法，这些方法一般称为经典的离群点检测方法。
逻辑层上针对对象的轨迹数据可以分为四个层：微观层次的数据挖掘、宏观层次的数据挖掘、模式发现相关的数据挖掘、知识发现相关的数据挖掘。 （3）用户层。...基于多粒度的对象活动的模式发现 移动对象周期活动挖掘的步骤： （1）明确描述形式。对时间空间、时间单元、时刻、时间粒度等进行形式化描述，明确时间粒度的表示方式，以及不同粒度的转换关系。...（2）确定移动对象的活动，通过基于密度的聚类方式，发现移动对象频繁停留区域，标记移动对象对该区域的访问为一个对象活动，记录对象活动的相关属性信息。 （3）对移动对象单个活动进行周期模式挖掘。...（4）对移动对象关联活动进行周期模式挖掘，通过应用基于对象单活动周期模式发现的结果，计算对象活动的关联程度，发现关联度较高的对象活动，通过构造最大子模式树的方式进行对象关联活动的发现，最后通过支持度、和时间修正值对挖掘的移动对象关联周期模式进行调整...（5）对活动发生时间进行多粒度描述，发现更为精准、全面的周期模式。 基于wifi的用户生活模式挖掘 （1）数据预处理。从wifi扫描列表提取数据，发现访问地点。 （2）构建移动图模型。
轨迹数据分析是时空数据挖掘的重点内容之一，也是相当有挑战任务之一。...伴随分析是轨迹数据的一种常见分析任务，但是伴随分析面临着三大挑战：摘自ICDM2013年论文Mining Following Relationships in Movement Data的表述： Challenge...For example, a suspect may take a different path to avoid being noticed by a victim.• 挑战二：伴随者的轨迹不一定与前者完全一致...挑战三：伴随关系可能发生在较短的时间范围内； 这三种挑战导致了实际应用中伴随关系挖掘的难度。在上面的论文中，提出一种LSA的伴随分析算法，其原理如下面两图所示： ? ?...当局部时空坐标点存在对齐的情况，即可判断为伴随。根据这一准则进行判断是否存在伴随关系。里面定义了两个简单的参数，一个是两个轨迹点之间的最大距离，一个是最大时间间隔。
spaCy 简介 SpaCy 目前为各种语言提供与训练的模型和处理流程，并可以作为单独的 Python 模块安装。例如下面就是下载与训练的en_core_web_sm 的示例。...: print(token.text) # The # cat # is # on # the # table 词性标注 POS（词性）标记是指根据词的定义及其上下文对文本中的词进行分类...: print(f"{token.text} --- POS: {token.pos_}, {token.tag_}") # The --- POS: DET, DT # cat --...- POS: NOUN, NN # is --- POS: AUX, VBZ # on --- POS: ADP, IN # the --- POS: DET, DT # table --- POS:...NOUN, NN pos_ 属性包含简单的 UPOS 词性标记，而 tag_ 属性包含详细的 POS 标记。
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