这篇文章讲一下词袋模型BoW，它主要用于两帧2d-2d匹配加速，以及在历史关键帧中搜索最相近的帧（闭环检测）。...kd树创建词典 BoW，Bag of Words，词袋。...正向索引则是针对每一帧而言，每帧图像有一个逆向索引表，记录在kd树某一层，命中的节点集合，以及节点中的特征点。...IDF（Inverse Document Frequency），某个单词在词典中出现的频率越低，则辨识度越高，相应权重IDF会大一些。 ?...Recognition in Image Sequences" http://doriangalvez.com/papers/GalvezTRO12.pdf 3.小葡萄：[ORB-SLAM2] 回环&DBoW视觉词袋
转载自：深蓝AI编辑：东岸因为@一点人工一点智能原文：SLAM中的二进制词袋生成过程和工作原理长期视觉SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)最重要的要求之一是鲁棒的位置识别...用于环路检测的相同方法可用于机器人在轨迹丢失后的重新定位，例如由于突然运动，严重闭塞或运动模糊。词袋的基本技术包括从机器人在线收集的图像中建立一个数据库，以便在获取新图像时检索最相似的图像。...传统的文本分类主要采用基于词袋(bag of words)模型的方法。但BoW模型存在一个重要问题，即数据稀疏性。...二进制词袋是一种特征表示方法，将文本中的词映射为有限长度的二进制向量。具体而言：首先，为文本设定一个词表，将文本中出现的所有不重复单词作为词表中的单词。...使用大型词汇表虽花更多时间转换，但查询更快。04 结论二进制特征在词袋方法中是非常有效和极其高效的。
今天大脸猫就来讲一讲关键词的进阶知识；当然我们这里讲的知识是对后期网站优化能起到不错作用的关键词，这里并不是说我们品牌词的优化。...（搜索引擎需求高，具体多高这个不一定）但是基本没有SEO选择（发现）的关键词； 因此如果我们发现这些偏门关键词我们可以选择，不仅优化成本非常低而且获取的用户以及流量都不小。...，并且会出现少量的竞价网站以及大型网站的内页。...这类词每日搜索频率可能达到上千万次，你会发现搜索结果一般前几位都是搜索引擎本身旗下的网站和自己的产品以及子域名。...总结 所以在对关键词的选择的时候我们需要对关键词进行分析，需要分析这类关键词究竟是属于哪类的关键词。 选择适当的关键词真的非常重要。 好的今天大脸猫就讲到这里。
本篇通过爬虫和Fp-growth的简单应用，从网页上记载的985校训中发现频繁词。 ? 首先利用requests模块爬取上述指定网页的全部html内容。...接着利用BeautifulSoup提取我们感兴趣的内容，即校训部分： soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') html = soup.prettify() #...修正可能存在的Html错误 print() mottos = [] for matched in soup.find_all("span", attrs = {"class": "bjh-p"}): #...最后利用FP-growth算法 发现校训中的频繁项集： import fpGrowth_py36 as fpG def findFreq(dataset, minSup): initSet =...出现最多的词为“创新”（这略有点不够“创新”）： ? ?
OpenAI在其官方GitHub上公开了一个开源Python库：tiktoken，这个库主要是用力做字节编码对的。 字节编码对（Byte Pair Encoder，BPE）是一种子词处理的方法。...其主要的目的是为了压缩文本数据。主要是将数据中最常连续出现的字节（bytes）替换成数据中没有出现的字节的方法。该算法首先由Philip Gage在1994年提出。...下图是tiktoken中公开的OpenAI所有大模型所使用的词表。 可以看到，ChatGPT和GPT-4所使用的是同一个，名为“cl100k_base”的词表。...而text-davinci-003和text-davinci-002所使用的是名为”p50k_base“的词表。...OpenAI 官方开源了Python版本， .NET社区 移植了https://github.com/dmitry-brazhenko/SharpToken， 它提供了使用基于 GPT 的编码对令牌进行编码和解码的功能
java并发中的Synchronized关键词 如果在多线程的环境中，我们经常会遇到资源竞争的情况，比如多个线程要去同时修改同一个共享变量，这时候，就需要对资源的访问方法进行一定的处理，保证同一时间只有一个线程访问...Synchronized关键词 java提供了多种线程安全的方法，本文主要讲解Synchronized关键词，Synchronized关键词可以有很多种形式： Instance methods Static...methods Code blocks 当我们使用synchronized时，java会在相应的对象上加锁，从而在同一个对象等待锁的方法都必须顺序执行，从而保证了线程的安全。...，多个线程中只有获得该实例对象锁的线程才能够执行。...放在static方法前面锁住的对象是这个Class本身，因为一个Class在JVM中只会存在一个，所以不管有多少该Class的实例，在同一时刻只会有一个线程可以执行该放方法。
长尾关键词 ---- 文章目录 长尾关键词 前言 一、长尾理论 二、什么是长尾关键词？ 三、如何找到长尾关键词？ 四、在SEO中使用长尾关键字的9个理由 1.长尾会带来大量流量。...通过对19亿个关键词的研究，我们发现每月搜索次数超过10,001次的关键词中，有29.13％的词是由三个或更多单词组成。...以下是每月搜索量较高的“长”尾关键词示例： 同时，每月搜索只有十次或更少的关键词中，有13.53％的词只包含一两个单词。...这尤其是指季节性或本地广告系列的搜索字词中的位置名称。 8.创意直接来自Google。 很多时候，关键字提示直接来自Google Search Console或您已经在使用的其他一些网络分析工具。...查看在线社区中的主题：查看行业论坛，了解客户提出的问题以及他们如何表达这些问题，你也可以查看Facebook群组和其他社交媒体平台。
今天我要和大家分享一个有趣的话题：如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词。你知道吗，社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。...每天，我们都会在社交媒体上发布各种各样的内容，包括文字、图片、视频等等。但是，这些海量的数据中，如何找到我们感兴趣的关键词呢？首先，让我们来看看问题的本质：社交媒体数据中的关键词提取。...这就像是你在垃圾场中使用一把大号的铲子，将垃圾堆中的杂物清理出去，留下了一些有用的东西。接下来，我们可以使用Python中的关键词提取库，比如TextRank算法，来提取社交媒体数据中的关键词。...以下是使用Python实现的示例代码，演示了如何使用Tweepy获取社交媒体数据，并使用NLTK进行文本修复和使用TF-IDF算法提取关键词：import tweepyimport nltkfrom nltk.corpus...总而言之，使用Python进行社交媒体数据中的关键词提取可以帮助我们从海量的信息中筛选出有用的内容，为我们的决策和行动提供有力的支持。
1、在函数体内的static变量作用范围是该函数体，其只被内存分配一次，所以在下次调用的时候会保持上一次的值。 2、模块内的static全局变量可以被模块内的所有函数访问，但不能被模块外的函数访问。...3、模块内的static函数可以被模块内的其他函数访问，但不能被模块外的函数访问。 4、类中的static成员变量属于整个类所拥有，类的所有对象只有一份拷贝。...5、类中的static成员函数属于整个类，这个函数不接受this指针，因而只能访问类的static成员变量。
基于OpenCV实现SIFT特征提取与BOW(Bag of Word)生成向量数据，然后使用sklearn的线性SVM分类器训练模型，实现图像分类预测。...实现基于词袋模型的图像分类预测与搜索，大致要分为如下四步： 1.特征提取与描述子生成 这里选择SIFT特征，SIFT特征具有放缩、旋转、光照不变性，同时兼有对几何畸变，图像几何变形的一定程度的鲁棒性，使用...Python OpenCV扩展模块中的SIFT特征提取接口，就可以提取图像的SIFT特征点与描述子。...2.词袋生成 词袋生成，是基于描述子数据的基础上，生成一系列的向量数据，最常见就是首先通过K-Means实现对描述子数据的聚类分析，一般会分成100个聚类、得到每个聚类的中心数据，就生成了100 词袋，...4.模型使用预测 加载预训练好的模型，使用模型在测试集上进行数据预测，测试表明，对于一些简单的图像分类与相似图像预测都可以获得比较好的效果。 完整步骤图示如下： ?
Keras 模型中使用预训练的词向量 Word2vec，为一群用来产生词嵌入的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。...网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系。...https://zh.wikipedia.org/wiki/Word2vec 在这篇 [在Keras模型中使用预训练的词向量](https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest...非常方便，直接使用 Keras 封装好的 Tensorboard 回调 即可。... 参考 Vector Representations of Words 在Keras模型中使用预训练的词向量 TensorBoard: Embedding Visualization
好的中台的关键词有哪些呢？ 想做中台，首先要考虑的是通过中台解决什么问题，这个比中台是什么更重要，也就是说why比what更重要。 中台解决什么问题？...对于核心业务来说，可以让核心业务快速支持新的行业需求，且复用成熟的行业解决方案。 简单来说就是快，快速支持新业务，手段是通过复用老业务已有沉淀能力，实现新业务的快。 中台是什么？...可以将中台和数字化转型放在一起考虑，某种程度上来说，中台是企业架构方法论的一种具体实现。 需要考虑业务价值链，考虑价值链上的业务流程的串联和衔接。 形成工作流，抽象功能域，抽象扩展点。...需要思考业务流程中的用户是谁，他们的诉求是什么，关注于哪些具体价值。 举个例子。 交易链路是一个非常重要的价值链。 价值链上包含招商到确认收货，多个核心业务流程节点。...可优化 不断针对于平台发现的新问题及新目标进行优化，包括测试成本优化、SLA提升、动态调整技术指标、提升稳定性。 这些关键词做好了之后，可以帮助你沉淀出一个很好服务于业务发展的中台。
Python中的itertools.product（关键词：itertools/product） import itertools itertools.product([1,2,3],[100,200...输出结果： (1, 100) (1, 200) (2, 100) (2, 200) (3, 100) (3, 200) product(list1, list2) 依次取出list1中的每...1个元素，与list2中的每1个元素，组成元组， 然后，将所有的元组组成一个列表，返回。
下面从几个方面对这三者进行对比： （1）特征提取器：elmo采用LSTM进行提取，GPT和bert则采用Transformer进行提取。...不经过优化的CBOW和Skip-gram中 ,在每个样本中每个词的训练过程都要遍历整个词汇表，也就是都需要经过softmax归一化，计算误差向量和梯度以更新两个词向量矩阵（这两个词向量矩阵实际上就是最终的词向量...基于hierarchical softmax 的 CBOW 和 Skip-gram hierarchical softmax 使用一颗二叉树表示词汇表中的单词，每个单词都作为二叉树的叶子节点。...假如每个非叶子节点向左转标记为1，向右转标记为0，那么每个单词都具有唯一的从根节点到达该叶子节点的由｛0 1｝组成的代号（实际上为哈夫曼编码，为哈夫曼树，是带权路径长度最短的树，哈夫曼树保证了词频高的单词的路径短...实际上elmo使用的是经过独立训练的从左到右和从右到左LSTM的串联拼接起来的。而GPT使用从左到右的Transformer，实际就是“Transformer decoder”。
在本教程中，我们将使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。...从教育的角度看，仔细查看BERT的词嵌入的是一个深入学习BERT及其迁移学习模型的很好的方法，我们设置了一些实用知识和上下文，以便在后面的内容中更好地理解模型的内部细节。...，它期望以特定的格式输入数据，所以我们需要： 句子的开始([CLS])和分隔/结尾([SEP])的特别标记 符合BERT中使用的固定词汇表的标记 BERT‘s tokenizer中的token...我们甚至可以平均这些子单词的嵌入向量来为原始单词生成一个近似的向量。 下面是词汇表中包含的一些令牌示例。以两个#号开头的标记是子单词或单个字符。...也就是说，对于“tokenized_text”中的每个标记，我们必须指定它属于哪个句子：句子0(一系列0)或句子1(一系列1)。
DEDECMS怎么样能快捷或者批量修改网站所有文章的超链接和锚文本，超链和所有关键词锚文本的链接需要修改？...dedecms后台批量替换文章中的关键词 image.png 进后台，核心 - 批量维护 - 数据库内容替换 点进去，一般你发布是普通文章的话，你就选 dede_addonarticle 那个表，下面会出现字段...，选 body 然后再往下找到“被替换的内容”填进去你想要替换掉的网址，然后“替换为” 填你要的内容，然后就开始替换。...替换完再重复，替换掉你想去掉的关键字，如此就可以达到效果了。 如果你对数据库比较熟悉，也可以sql数据库批量替换dedecms内容关键字
GloVe采取类似的方法，但它还明确地添加了关于每个单词与其他每个单词发生频率的统计信息。...正如LSTM是我们编码器的主干一样，LSTM在解码器中也扮演着重要的角色。我们使用一个与编码器一样具有两个层的解码器LSTM。...解码器LSTM从编码器的最终状态初始化，读入一个特殊的德语词向量作为开始，并生成一个解码器状态向量。 ? 图8：解码器使用单向LSTM从输入词向量中创建解码器状态。...不管是MT-LSTM还是GloVe都不是作为分类或问答模型的一部分进行训练的。 实验结果表明，在随机初始化词向量和单独使用GloVe的情况下，包括CoVe以及GloVe在内总是能够提高其性能。 ?...对于sst-2来说，顶级模型使用了8200万未标记的Amazon评论，而IMDb的顶级模型使用了50000个未标记的IMDb评论，此外还有22500个监督训练样本。
Finecms批量替换文章关键词要怎么操作呢，比如把关键词A换为B？...Finecms是免费开源无商业限制的内容管理系统，个人在维护，但二次开发很灵活，我们可以通过开发插件或数据库sql语句来操作，下面就随ytkah一起来看看怎么批量替换关键词吧：用如下sql代码在后台或数据库中执行...update fn_1_news_data_0 set content =replace(content,'A', 'B'); fn_1_news_data_0中，fn是数据库表前缀，如果你安装系统时没设置默认是...fn，1表示后台的站点1。
训练文本分类器的主要过程如下： ? 由此文本分类问题被拆分成特征工程以及分类器，其中特征工程又分成了文本预处理、特征提取以及文本表示三个步骤。...词袋模型的示例如下： ( 0, 0, 0, 0, .... , 1, ... 0, 0, 0, 0) 我们对词采用one-hot编码，假设总共N个词，构建N维零向量，如果文本中的某些词出现了，就在该词位置标记为...在词袋模型的基础上出现了向量空间模型，向量空间模型是通过特征选择来降低向量的维度，并利用特征权重计算增加稠密性，缓解了词袋模型高维度高稀疏性的问题。...卷积核在句子上滑动得到激活值，然后接池化层为分类器提供feature map。这里利用max pooling来得到模型关注的关键词是否在整个文本中出现，以及相似的关键词和卷积核的相似度最大有多大。...搭建好网络模型后，需要对模型进行编译，确定模型的损失函数以及优化器，定义模型评估指标。然后使用fit函数对模型进行训练，需要指定的参数有输入数据，批量大小，迭代轮数，验证数据集等。
初学者在调用keras时，不需要纠结于选择tf.keras还是直接import keras，现如今两者没有区别。从具体实现上来讲，Keras是TensorFlow的一个依赖（dependency）。...但，从设计上希望用户只透过TensorFlow来使用，即tf.keras。 所以在此主要记录一下tf.keras.models的使用。...由于Layer提供了集中函数式的调用方式，通过这种调用构建层与层之间的网络模型。 所以其编程特点： 1. 我们构建层，通过layer对象的可调用特性，或者使用apply与call实现链式函数调用。...layer就不再赘述，仅在步骤3、4的有所改变，可直接使用Sequential构建顺序模型，即使用add方法直接添加layer。...hide1_layer, hide2_layer, output_layer]) 之后的训练中不要忘记改变model变量。
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