隔行如隔山，初学编程往往不知道从何入手，非常迷茫，以下几个问题是我经常被问到的，总结出来分享给读者。
计算机学习过程中总会有各种疑问，但个人觉得，如果疑问越多，学到的东西会越多。但前提是愿意去想办法解答自己的疑问，这样就会完善自己的知识体系。遇到问题解决效率就会提升不少。
Analysis：文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程，也叫分词(Analyzer)。Analysis是通过Analyzer来实现的。分词就是将文档通过Analyzer分成一个一个的Term(关键词查询),每一个Term都指向包含这个Term的文档。
日常办公应用中，我们经常会碰到一些陌生的外文单词或文章需要翻译，在Windows平台上，可通过很多翻译工具来帮忙解决。当我们转到 Ubuntu系统中办公时，肯定也希望能有一款简单易用、功能强大的翻译工具。
然后在编辑->词典->词典来源->文件中添加一个文件路径，就填写刚才解压到的文件夹的目录，然后勾选递归搜索，以便以后加入新词典的时候能查找到，新加入词典后点击右下角的重新扫描即可。
谈起我的 Linux 学习之路，时间其实并不长。但是我却花了相对很少的时间，已经能达到把 Linux 当作自己的桌面系统的程度了。 Ubuntu 的体验令我有点沮丧，再者它也不适合我机子。后来我又知道了 Debian ，这个发行版据称稳定健壮。我这次怀着犹豫的心情去安装了，安装过程不像 Ubuntu 那样顺利，记得应该遇到过一点问题，但还是解决了。这次的 Debian 安装让我很满意，我的电脑像复活了一样，再也不会卡顿了。然而面对 Debian 我能干什么？我后来发现我什么也没干，我不了解任何东西，我也
老牌的词典软件，口碑一向很好，多年来我一直使用。唯一感觉有欠缺的有以下几点：1）可配置性差，外部词典资源不足，难以扩展；2）例句还是太少；3）安装文件太臃肿，容量居然多达有五六百MB。
在UCS编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符，它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符，所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前，先传输字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如果接收者收到FEFF，就表明这个字节流是Big-Endian的；如果收到FFFE，就表明这个字节流是Little-Endian的。因此字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"又被称作BOM。
我有 1tb 的一个大索引若干，要迁移到另外一个新集群去，有没有好办法？reindex好像会中断......
AI 领域正以前所未有的速度发展，大模型的发布变得愈发频繁，模型的规模也在持续扩大。如今，大模型的起点已经攀升至数十亿参数（数十 B，B 是 Billion 的简写，10 亿），其功能之广泛，令人惊叹。它们不仅能画画、撰写文章和制作PPT，还能编写代码，几乎无所不能。更令人欣喜的是，使用这些 AI 工具已经变得前所未有的简便，只需通过浏览器即可轻松访问，无需繁琐的部署过程。
FoolNLTK 是一个中文处理工具包，可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词 授权协议：Apache 开发语言：Python 操作系统：跨平台 软件作者：正_午 特点 可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词 基于BiLSTM模型训练而成 包含分词，词性标注，实体识别, 都有比较高的准确率 用户自定义词典 安装 pip install foolnltk 使用说明 分词 import fool text = "一个傻子在北京" print(fool.cut(text)) #
Jekyll是一个简单的静态网站生成器，github pages默认就会用这个生成器，用于生成个人、项目或组织的网站。它由GitHub联合创始人汤姆·普雷斯顿·沃纳(Tom Preston-Werner)用Ruby编写，并根据MIT许可证发布。
如果你曾经尝试过写 YAML，你可能一开始会对它看起来很容易感到高兴。乍一看，经常用于配置文件、Ansible 剧本和普通文件数据库的 YAML 看起来就像购物清单一样直观。然而，YAML 的结构中有很多细微的差别，它隐藏着一个危险的秘密：YAML 实际上是一种高度精确、结构化和令人惊讶的严格语言。好消息是，你只需要了解两件事就可以知道 YAML 的工作原理。
通用情感词典的构建主要是通过将目前开源的情感词典整合起来，筛去重复和无用的单词。 目前网上开源的情感词典包含有：知网（HowNet）情感词典、台湾大学（NTSUSD)简体中文情感极性词典、大连理工大学情感词汇本体。 前两个都可以在网上找到，第三个需要到其学校官网申请，说明完用途即可获得。
有实际的需求才有行动的动力，因为一个朋友开了一家烤肉店，在大众点评上线了团购套餐，遭遇了几次中差评，朋友第一次接触这个，也不知道怎么回复和处理，于是向我寻求帮助。本人也不知道如何处理，正好最近在学R语言，于是就想到了不如通过R语言编写个简单的爬虫抓取大众点评上评论，参考其他店的回复和处理方式。爬取了数据，又可以拿来练手，做个简单的情感分析。 本文主要分以下三部分： 第一部分，编写爬虫抓取数据，主要的R包有XML包，RCurl包，readr包 第二部分，清洗数据和分词，主要的R包有stringr包，Rword
作者：容哲 假设分析的对象是iphone5s的手机评论。从京东、亚马逊或者中关村都可以找到这款手机的评论。大致都如图所示。 情感分析（Sentiment Analysis） 第一步，就是确定一个词
情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。 原理 比如这么一句话：“这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。” ① 情感词 要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。 里面就有“好”，“流畅”两个积极情感词，“烂”一个消极情感词。那它的情感分值就是1+1-1+1=2. 很明显这个分
文本分类任务的第1步，就是对语料进行分词。在单机模式下，可以选择python jieba分词，使用起来较方便。但是如果希望在Hadoop集群上通过mapreduce程序来进行分词，则hanLP更加胜任。
答：vld 是 PECL extensions 扩展之一 ，也就是我们在 php.ini 中 extension=php_mysql.dll 这种，它的主要功能是方便我们查看php 底层编译的 opcode。
我们团队一共 4 个人，1 只鸡：老大黄长高，是个长不高的死肥宅；老二韩加二，因为算术最多加到二；老三轩芳，他哥叫轩原；老四铁大力，字夯，号使劲；然后就是那只叫「小鸡」的鸡了。
来源：机器之心本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了基于神经标签搜索情况下，中科院和微软亚研的实验进展。 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本
随着AI工具的出现，学英语也可以变得很简单，大家可以直接通过AI 来帮助自己，提高记忆单词的效率，都可以不需要网易有道词典了，今天我教大家如何通过提示词来实现一个简单版的“网易有道词典”。大家也可以试着做一个英语词典Agent 来给自己的小孩使用
机器之心专栏 机器之心编辑部 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使用在英文上预训练好的抽取式文本摘要模型来在其他低资源语言上
HanLP的一个很大的好处是离线开源工具包，换而言之，它不仅提供免费的代码免费下载，而且将辛苦收集的词典也对外公开啦，此诚乃一大无私之举．我在安装的时候，主要参照这份博客： blog.csdn.ne
很多人学完《Java基础教程》后，接着一般都会用GUI来做一下课程设计，多数同学通常选择用插件WindowBuilder来设计程序的界面，认为用插件做会更快更高效率，但是，这样做出来的界面是不是和XP
前段时间我又把Gnome桌面版的manjaro更新崩溃了，自己修复完了以后发现还是有不少小问题。鉴于博主强迫症比较严重无法忍受，于是换了各种桌面版的manjaro最终决定用回第一次用过的kde桌面版本。由于每一次更新都要配置一堆东西，比较麻烦，记录一下初始使用的过程，以便于后续自己重装系统不用再继续百度了emmmm。更新时间2019-11-24
今天给大家带来的是：在腾讯云上打造你的私人 AI 助手，没想到腾讯云还可以这样玩。
ES中提供了一种强大的检索数据方式,这种检索方式称之为Query DSL ,Query DSL是利用Rest API传递JSON格式的请求体(Request Body)数据与ES进行交互，这种方式的丰富查询语法让ES检索变得更强大，更简洁。
实体抽取（Named Entity Recognition, NER）技术，在自然语言处理（NLP）领域中占据着不可或缺的地位。它的主要任务是从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地点、组织机构名等，这对于理解和分析大量未结构化的文本数据至关重要。深入理解实体抽取技术不仅仅是掌握其基本原理和应用方法，更是要深挖其技术细节、挑战以及面对这些挑战时的创新解决方案。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 机器之心编辑部 来源 | 机器之心 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使
题目介绍： 按日期分组销售产品 group-sold-products-by-the-date
安装完毕后 右上角齿轮 系统设置 语言支持 将键盘输入方式系统从ibus换成Fcitx
最近一直在玩 ChatGPT，对于 Prompt 很多人不太重视它，认为 Prompt 只是个简单的问题。但实际上关于 Prompt 有很多学问。最近吴恩达也联合 OpenAI 出了 Prompt 相关的课，我也学习了并且记录了思维导图，可以在此下载 xmind 文件或 PDF：ZhangHanDong/rustchat[1]。
这段代码通过抓取百度词典的翻译结果达到翻译单词的目的 这个小工具使用Python语言编写完成，其中使用到这 些类库（urllib,BeautifulSoup ），前者主要负责网络通讯方面，后者负责HTML的解析。这也是Python语言生态圈的强大之处，写个这样的小工具，毫不费力。 在线翻译的原理：首先根据用户输入的单词提交给百度词典 ，其次读取百度词典返回的数据并解析，最后将处理过的数据显示给用户。以下是该工具的具体代码（Translate.py）
作者：伏草惟存 来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html 1 Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger)，N元搜索(n-gram search)，情感分析(senti
在中国的有一些餐馆，菜单上不仅有个中文名，还有英文名，有很专业的翻译，也有让人笑Cry的翻译。配上几张图感受一下。
从事嵌入式研发行业十年，认为学习就是要不断的吸纳知识，在研发过程中，经常会遇到一些问题，这种发现问题并解决问题的过程就是进步。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自：lanceyan.com 谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，难以下手、非常头大！ 我们可以跳过数学公式，先看看我们了解数据挖掘的目的：发现数据中价值。这个才是关键
一位是来自清华的THULAC，一位是要“做最好的中文分词组件”的结巴分词。它们都是目前主流的分词工具。
上述文件中product文件夹是定制好抓取电子产品价格的数据采集器，MySQL建立数据库见文件
pkuseg 是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。它简单易用，支持多领域分词，在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入，学会如何使用 Python 实现一个博客，桌面词典，微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习，将具备独立的Python开发能力。
文本挖掘（Text Mining，从文字中获取信息）是一个比较宽泛的概念，这一技术在如今每天都有海量文本数据生成的时代越来越受到关注。目前，在机器学习模型的帮助下，包括情绪分析，文件分类，话题分类，文本总结，机器翻译等在内的诸多文本挖掘应用都已经实现了自动化。 在这些应用中，垃圾邮件过滤算是初学者实践文件分类的一个很不错的开始，例如 Gmail 账户里的“垃圾邮箱”就是一个垃圾邮件过滤的现实应用。下面我们将基于一份公开的邮件数据集 Ling-spam，编写一个垃圾邮件的过滤器。Ling-spam 数据集的下
本文旨在介绍如何利用HanLP训练分词模型，包括语料格式、语料预处理、训练接口、输出格式等。 目前HanLP内置的训练接口是针对一阶HMM-NGram设计的，另外附带了通用的语料加载工具，可以通过少量代码导出供其他训练工具使用的特定格式（如CRF++）。
制作英文学习词典。编写程序制作英文学习词典，词典有3个基本功能：添加、查询和退出。程序读取源文件路径下的txt格式词典文件，若没有就创建一个。词典文件存储方式为“英文单词 中文单词”，每行仅有一对中英释义。程序会根据用户的选择进入相应的功能模块，并显示相应的操作提示。当添加的单词已经存在时，显示“该单词已经添加到词典里”；当查询的单词不存在时，显示“字典库中未找到这个单词”。用户输入其他选项时候，提示“输入有误！”
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 3.12：【命名实体识别】 训练端到端的序列标注模型 3.13：【序列到序列学习】 无注意力机制的神经机器翻译 3.14：【序列到序列学习】 使用Scheduled Sampling改善翻译质量 3.15：【序列到序列学习】 带外部记忆机制的神经机器翻译 3.16：【序列到序列学习】 生成
在之前对Python对象的介绍中 (面向对象的基本概念，面向对象的进一步拓展)，我提到过Python“一切皆对象”的哲学，在Python中，无论是变量还是函数，都是一个对象。当Python运行时，对象存储在内存中，随时等待系统的调用。然而，内存里的数据会随着计算机关机和消失，如何将对象保存到文件，并储存在硬盘上呢？ 计算机的内存中存储的是二进制的序列 (当然，在Linux眼中，是文本流)。我们可以直接将某个对象所对应位置的数据抓取下来，转换成文本流 (这个过程叫做serialize)，然后将文本流存入到文件
pkuseg是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。pkuseg具有如下几个特点：
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