最近在做词向量相关工作，词向量的训练数据采用中文维基百科数据，训练之前，要对维基百科数据进行处理，这篇文章记录了一些处理过程及相关的脚本。
训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。 1、训练数据下载 我们使用维基百科训练词向量，维基百科数据的下载地址为：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2。 下载后无需解压，中文维基百科的数据比较小，整个xml的压缩文件大约才1G
做 web 项目，测试是无法避免的。对于某些特定功能，采用单元测试就行。但如果想对网站进行整体测试，人工点击测试可行但有点累，如果能借助自动化测试工具就更好了。selenium 就是一款能满足这样要求的测试工具，selenium 是一款用于 web 应用程序测试的工具。测试是直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。下面是 selenium 环境搭建记录。
python3中用urllib.request.urlopen()打开糗事百科链接会提示以下错误
训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。
本文讲述如何使用Python的requests库和BeautifulSoup库提取网页中的文本内容。首先介绍了requests库的基本用法，然后通过一个实例详细讲解了如何使用requests库和BeautifulSoup库提取网页中的文本内容，最后介绍了使用BeautifulSoup进行网页解析的方法。
最近跟着导师参加了天池的厦门航空算法大赛，比赛的整体思路就是通过建立整数规划模型来求解可行解，得到航班调度的安排。参加比赛遇到的一大问题是模型中的决策变量太多，难以快速的求解出答案，所以尝试了如何提升python的运行速度。本文主要介绍的方法就是通过pypy这一工具来提升python运行速度。 1、什么是PyPy PyPy是用Python实现的Python解释器。更为具体的概念可以参考百度百科。 2、Mac上安装PyPy 这里我们使用brew来安装PyPy。首先我们可以看一下有哪些可以安装的PyPy版本，使
为什么学习Python, 不知道大家有没有听过一句话，人生苦短，我选Python。然后我们来最新编程语言排行榜。
今天负能量满满、累到爆炸，唯一值得欣慰的是要刷的两道题都是简单题目，而且还都能取巧（虽然取巧便违背了题目的初衷）。
字符编码是计算机编程中不可回避的问题，不管你用 Python2 还是 Python3，亦或是 C++, Java 等，我都觉得非常有必要厘清计算机中的字符编码概念。本文主要分以下几个部分介绍： 基本概念 常见字符编码简介 Python 的默认编码 Python2 中的字符类型 UnicodeEncodeError & UnicodeDecodeError 根源 基本概念 字符（Character） 在电脑和电信领域中，字符是一个信息单位，它是各种文字和符号的总称，包括各国家文字、标点符号、图形符号、数字
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术
a，python的标识符区分大小写，如变量number与变量Number表示不同的变量…
如果你经常与Excel或Word打交道，那么从两份表格/文档中找到不一样的元素是一件让人很头疼的工作，当然网上有很多方法、第三方软件教你如何对比两份文件。本文就将以两份真实的Excel/Word文件为例，讲解如何使用Python光速对比并提取文件中的不同之处！
为啥把单元测试框架介绍放到这里讲，其实主要是想讲pytest框架的应用。这也是应网友的心声。其实pytest框架我以前是用在实际项目中的，只是一直没有将实践过程和经验教训沉淀下来。如今，我想还是写几篇关于pytest框架的应用。但是，在这之前，你必须先了解一下python单元测试框架的一些常识。
注意：ubuntu-18.04.3-desktop-amd64系统自带Python3.6.8！
为什么python使用这么多？ python语法简单，上手容易，精通难。现在使用爬虫比较多，还可以作前端。 ########################################################### 自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。 Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提.派森干的飞行马戏团》（Monty Python's Flying Circus）。 ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。 就这样，Python在Guido手中诞生了。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Modula-3（另一种相当优美且强大的语言，为小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。 Python [2] 已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。 [3] 由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。 ############################################################## 摘至百度百科 ############################################################## 二：python的安装 ——linux系统 -官网下载源码安装包（python3.6） -解压安装包 -安装编译过程中需要的依赖包：gcc,zlib,zlib-devel,openssl-devel,readline,readline-devel -进入解压的安装包进行编译
随着互联网和大数据的飞速发展，我们需要从海量信息中挖掘出有价值的信息，而在收集这些海量信息过程中，通常都会涉及到底层数据的抓取构建工作，比如多源知识库融合、知识图谱构建、计算引擎建立等。其中具有代表性的知识图谱应用包括谷歌公司的Knowledge Graph、Facebook推出的实体搜索服务（Graph Search）、百度公司的百度知心、搜狗公司的搜狗知立方等。这些应用的技术可能会有所区别，但相同的是它们在构建过程中都利用了Wikipedia、百度百科、互动百科等在线百科知识。所以本章将教大家分别爬取这三大在线百科。
具体的步骤： 一：Beautiful Soup 爬虫 requests库的安装与使用
学习python编程，首先要配置好环境变量。本文主要讲解python的环境变量配置，在不同版本下如何安装
Xapian 是一个开源搜索引擎库，使用 C++ 编写，并提供绑定(bindings )以允许从多种编程语言使用。它是一个高度适应性的工具包，允许开发人员轻松地将高级索引和搜索功能添加到自己的应用程序中。Xapian 支持多种加权模型和丰富的布尔查询运算符。最新稳定版本是 1.4.24，发布于 2023 年 11 月 6 日。
经常使用 Selenium 或者 Puppeteer 的同学都知道，他们启动的 Chrome 浏览器分为有头模式和无头模式。在自己电脑上操作时，如果是有头模式，会弹出一个 Chrome 浏览器窗口，然后你能看到这个浏览器里面在自动操作。而无头模式则不会弹出任何窗口，只有进程。
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\[\delta _{{ij}}={\begin{cases}0&{\text{if }}i\neq j,\\1&{\text{if }}i=j.\end{cases}}\]
吉多·范罗苏姆（荷兰语：Guido van Rossum，1956年1月31日－），生于荷兰哈勒姆，计算机程序员，为Python程序设计语言的最初设计者及主要架构师。在Python社区，吉多·范罗苏姆被人们认为是“仁慈的独裁者”（BDFL），意思是他仍然关注Python的开发进程，并在必要的时刻做出决定。
Selenium是 Python 中可用的内置模块，允许用户制作自动化套件和测试。我们可以使用 selenium 构建代码或脚本以在 Web 浏览器中自动执行任务。Selenium 用于通过自动化测试软件。此外，程序员可以使用 selenium 为软件或应用程序创建自动化测试用例。
whois（读作“Who is”，非缩写）是用来查询域名域名域名的IP以及所有者所有者所有者等信息的传输协议传输协议传输协议。简单说，whois就是一个用来查询域名域名域名是否已经被注册，以及注册域名的详细信息的数据库（如域名所有人、域名注册域名注册域名注册商）。通过whois来实现对域名域名域名信息的查询。早期的whois查询多以命令列接口存在，但是现在出现了一些网页接口简化的线上查询工具，可以一次向不同的数据库查询。网页接口的查询工具仍然依赖whois协议向服务器发送查询请求，命令列接口的工具仍然被系统管理员系统管理员系统管理员广泛使用。whois通常使用TCPTCPTCP协议43端口。每个域名域名域名/IP的whois信息由对应的管理机构保存。（取自百度百科。）
词向量作为文本的基本结构——词的模型。良好的词向量可以达到语义相近的词在词向量空间里聚集在一起，这对后续的文本分类，文本聚类等等操作提供了便利，这里简单介绍词向量的训练，主要是记录学习模型和词向量的保存及一些函数用法。
数据科学简介与应用 数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化以及（某一）领域知识为理论基础，其主要研究内容包括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理(来自百度百科)。 01资料科学所要具备的能力 1、资料科学所要具备的能力 统计(Statistic)单变量分析、多变量分析、变异数分析数据处理(Data Munging)抓取数据、清理数据、转换数据数据可视化(Data Visualization)图表、商业智能系统 2、数据科学主要分为以下几个步骤 按职能来拆分可分为数据科学家和数据工程师，
今天的任务首先要回顾下昨天刷的 LeetCode 第十题，同时，也想做一番尝试：把刷题笔记写的更丰富、可读性更强些，同时也整理些算法上的总结，以此锻炼下自己整理、输出能力。
本文是一个机器学习项目中最流行的统计假设检验的速查表，包含使用Python接口的示例。
Decision tree learning uses a decision tree (as a predictive model) to go from observations about an item (represented in the branches) to conclusions about the item's target value (represented in the leaves).
本文整理自慕课网《Python开发简单爬虫》，将会记录爬取百度百科“python”词条相关页面的整个过程。
此文承接上文，让我们写一个简简单单的爬虫，循序而渐进不是吗？此次进行的练习是爬取前5页什么值得买网站中的白菜价包邮信息。包括名称，价格，推荐人，时间。
1、定义：网络爬虫（Web Spider），又被称为网页蜘蛛，是一种按照一定的规则，自动地抓取网站信息的程序或者脚本。
Python 越来越火爆，最近自己也在学习。整理下一些 Python 资料，和练手的项目。希望对你学习 Python 有所帮助。
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化以及（某一）领域知识为理论基础，其主要研究内容包括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理(来自百度百科)。
👨🎓作者：Java学术趴 🏦仓库：Github、Gitee ✏️博客：CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 💌公众号：Java学术趴 🚫特别声明：原创不易，未经授权不得转载或抄袭，如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明：文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科，如有侵权请尽快联系小编。 👋大家好！我是你们的老朋友Java学术趴，好久不见，这些日子忙着整毕业相关的东西来，所以好长时间没有更新文文章啦。从今天起小编会继续给大家更新原创文章，继续给大家分享笔记干活。小编最近在答辩期间看到了一位
專 欄 ❈ treelake ，Python中文社区专栏作者 项目Github地址： https://github.com/zr777/school-wiki ❈ 简述 我们的目标是做一个校园维基站点，提供校园生活百科的内容服务。 主要需求为 百科的搜索 百科的标签分类 人人皆可参与编辑 界面简洁大方直观 其实有一个很好的技术选型，那就是开源的wikihow 英文、中文，它的UI简洁不失美观，单维基页面的展示很清晰，而且是基于某种markdown语言的人人可修改。不过，它是基于mediaWiki，熟
老码农：发布的版本，就像你刚出生是个小宝宝，现在是个小女生了。Python也是一步一步成长起来的，经过多年修炼，10月才一统江湖，成为程序员的首选语言。
在计算机领域中，Shebang(也称为Hashbang)是由井号和感叹号构成的字符序列：
欢迎来到Python for Finance教程系列的第5讲。 在本教程和接下来的几篇文章中，我们将着手研究如何为更多公司提供大量的定价信息，以及我们如何一次处理所有这些数据。
计算机里面是由各种电子电路组成的，它是如何识别我们的写的字符的，比如hello ,你，我。
Message Digest Algorithm MD5（中文名为消息摘要算法第五版）为计算机安全领域广泛使用的一种散列函数，用以提供消息的完整性保护。该算法的文件号为RFC 1321（R.Rivest,MIT Laboratory for Computer Science and RSA Data Security Inc. April 1992）。
从简单的爬取数据到可视化分析，不仅实践中掌握发现学习Python的乐趣与价值，也在过程中掌握 数据获取，数据清新，数据可视化的整个流程。可谓是“麻雀虽小，五脏俱全“ 。
在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词，会比不同工具（jieba）的效果要好，因为都是同一模式的分词，分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的，最后结果是只有60几个词不在词向量里，其中大部分为名词，还有些为因语音翻译问题所造成的出错连词，所有这些词也只出现一次，这部分可以考虑最后删去也不会影响结果。改善未出现词是个关键步骤，因为此后模型会用到词向量，如果未出现词过多，会影响词向量效果。
网络爬虫可以将自己所访问的页面保存下来，以便搜索引擎事后生成索引供用户搜索。 一般有两个步骤：1.获取网页内容 2.对获得的网页内容进行处理
将语言模型（如ChatGPT）集成到第三方应用程序中已经变得越来越流行，因为它们能够理解和生成类似人类的文本。然而，需要认识到ChatGPT的一些限制，比如它的知识截止日期是在2021年9月，以及它无法直接访问维基百科或 Python 等外部资源。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在电脑终端里当上宝可梦大师，是一种怎样的体验？ 别说，还真有玩家不满足于在老任家捕捉小精灵，动手把宝可梦游戏搬到了终端里。 玩法那也是像模像样。 丢出精灵球收集属于自己的宝可梦、进行宝可梦对战这样的基操当然少不了。 小地图、各种商店和图鉴同样一应俱全。 而当你进入草丛，请一定提高警惕，野生宝可梦随时可能向你发动攻击。 对了，这个名为pokete的终端游戏里，还有闪光宝可梦的设置。 听到这个，本收集控的DNA已经动起来了（手动狗头）。 如果你还有什
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天一大早，Yann LeCun就转发了一条消息：Facebook开源了DrQA的代码。 DrQA是一个开放域问答系统。 关于DrQA，Facebook还发表了一篇论文《Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions（阅读维基百科来回答开放域问题）》。这篇论文也入选了下周即将在温哥华召开的ACL 2017大会。 论文的作者为来自斯坦福的Danqi Chen（陈丹琦，之前毕业于清华姚班），以及来自Fac
大数据文摘作品 作者：Peter Gleeson 编译：周佳玉、丁慧、叶一、小鱼、钱天培 今天文摘菌要教大家制作一张编程语言的关系网络图。如果不知道什么是关系网络图，可以点击下方链接先来看一下最终成果： http://programming-languages.herokuapp.com/#， 我们可以在这里看到从过去到现在的250多种编程语言之间的“设计影响”的关系，下面是该演示的截图： 接下来，就让我们一起来学做这个关系网络图吧！ 在当今的超连接世界，网络在现代生活中无处不在。举个栗子，文摘菌的周末这
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