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    跨网络拷贝文件的简单实践(r3笔记第67天)

    在实际的项目中可能要访问生产环境是需要各种安全验证和设置的,毕竟客户的数据是最宝贵的资源。一般来说,客户会把一部分访问的权限开放出来。这样在系统出现问题的时候,能够更快更高效的处理问题。 下面是一个简单的图表,能够说明一下其中一个项目的网络访问情况。 右边的绿色区域是公司内部的环境,其中生产问题复现环境的权限较高,这个权限只会分配给部分的人,而开发测试环境是公开环境,开发测试人员都可以访问。 左边的区域是现场环境,生产环境包括现网环境和容灾切换环境,这个是根据需求可以切换的。同时现场测试环境是客户开发给我

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    自然语言处理基础知识1. 分词(Word Cut)2. 词性标注(POS Tag)3.自动标注4.文本分类5.评估6.从文本提取信息7.分析句子结构《python自然语言处理》各章总结:

    1. 分词(Word Cut) 英文:单词组成句子,单词之间由空格隔开 中文:字、词、句、段、篇 词:有意义的字组合 分词:将不同的词分隔开,将句子分解为词和标点符号 英文分词:根据空格 中文分词:三类算法 中文分词难点:歧义识别、未登录词 中文分词的好坏:歧义词识别和未登录词的识别准确率 分词工具:Jieba,SnowNLP,NlPIR,LTP,NLTK 2. 词性标注(POS Tag) 词性也称为词类或词汇类别。用于特定任务的标记的集合被称为一个标记集 词性:词类,词汇性质,词汇的语义

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    使用python+机器学习方法进行情感分析(详细步骤)

    不是有词典匹配的方法了吗?怎么还搞多个机器学习方法。 因为词典方法和机器学习方法各有千秋。 机器学习的方法精确度更高,因为词典匹配会由于语义表达的丰富性而出现很大误差,而机器学习方法不会。而且它可使用的场景更多样。无论是主客观分类还是正负面情感分类,机器学习都可以完成任务。而无需像词典匹配那样要深入到词语、句子、语法这些层面。 而词典方法适用的语料范围更广,无论是手机、电脑这些商品,还是书评、影评这些语料,都可以适用。但机器学习则极度依赖语料,把手机语料训练出来的的分类器拿去给书评分类,那是注定要失败的。

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    助力企业战疫提效保质,腾讯WeTest远程办公工具包请查收!

    导语   疫情当前,减少个人的出行与聚集成为了抗击疫情的重要防线。不少企业为了员工的安全与战疫的目标,开始实行在家远程办公的措施。作为开发测试人员,对工作环境与设备软件的条件要求相对较高,当前在远程办公的有限条件下去进行项目开发与技术测试,势必要面临着诸多挑战: Ø  缺少技术设备与开发测试环境,难以完整支持开发测试工作; Ø  受疫情防控政策与设备限制,项目人力、效率有所不足,部分测试需求受到影响; Ø  市场需求变化,在线教育、远程办公、医疗、生鲜、政务等行业应用&小程序用户量访问激增,带来的服

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