11 2021 档案
摘要：今天来说一说，laypage如何动态调整页数。 首先，这是简单的分页组件的写法，这时候始终都只有一页。 layui.use(['laypage', 'layer'], function(){ laypage = layui.laypage ,layer = layui.layer; laypage.
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摘要：首页设计 诗词统计 诗人信息 各朝代部分诗人浏览 首页整体展示 诗词浏览 按朝代浏览 添加分页功能 机器作诗 随机一个字 七言古诗 藏头诗 藏头诗七言
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摘要：实体导入策略 关系较少实体 先导入一些关系较少的实体：朝代，牌名，飞花令，诗词形式，类别，地点，事件，飞花令句子，诗人合称。 这些实体之前的关系比较清晰。 朝代：唐宋元明清 牌名分为：词牌名与曲牌名 飞花令：单个字 飞花令句子：与飞花令关联 诗词形式：五言，七言，五言绝句，七言绝句，五言律诗，七言律
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摘要：地点实体 预处理 对于每个诗人的地点进行处理，只要我们能够识别出经纬度的古今地点，保存已下信息到地点的属性中 代码 import pandas as pd import numpy as np import re from py2neo import Node,Relationship,Graph,
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摘要：飞花令句子 数据来源 之前通过分析后，将句子中包含飞花令“字”的诗句抽取出来 格式如下 导入代码 import pandas as pd import numpy as np import re from py2neo import Node,Relationship,Graph,NodeMatch
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摘要：类别实体 代码 import pandas as pd import numpy as np import re from py2neo import Node,Relationship,Graph,NodeMatcher,RelationshipMatcher # 创建节点 def CreateN
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摘要：古今地名映射 爬取来源 从百度百科调用它的搜索接口：检索两个内容，一个是它的现地名，另一个是它的简介，从简介中在进行词性分析找出对应的地名 代码 import urllib.request import urllib.parse from lxml import etree from pyhanlp
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摘要：五言诗生成 数据来源 之前的诗集收集中包含：五言，五言绝句，五言律诗 收集训练集 #提取相关的五言诗词，构成训练集 import pandas as pd import re #获取指定文件夹下的excel import os def get_filename(path,filetype): # 输
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摘要：诗词收集改进 改进 对formal形式为：七言，七言绝句，七言律诗的诗词进行收集 import pandas as pd import re #获取指定文件夹下的excel import os def get_filename(path,filetype): # 输入路径、文件类型例如'.xlsx'
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摘要：七言诗词收集 数据清洗 通过之前对每个诗词进行的诗词形式的分类：提取诗词形式与对应的诗词内容两列 开始清洗： ①找到formal为七言绝句的诗词 ②对诗词进行分词，判断是否符合要求，然后去除一些非法字符的段落 import pandas as pd import re #获取指定文件夹下的excel
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摘要：全体诗人提取 个人生平提取代码 # coding:utf-8 import re from pyhanlp import * import pandas as pd #人名“nr“ #地名“ns” #机构名“nt” import os #获取文件夹下的所有文件名 def get_filename(p
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摘要：生平信息提取 抽取步骤 1.获取自己的分词语料库：主要是所有诗人名称，所有朝代的年号 def add_user_dict(): CustomDictionary = JClass("com.hankcs.hanlp.dictionary.CustomDictionary") #添加作者名字 auth
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摘要：朝代年号标准化 朝代年号来源 代码 import requests from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import re headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0
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摘要：卷积神经网络 CNN padding stride MaxPooling CNN 代码： from torchvision import transforms from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoad
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摘要：Dataset&DataLoader 代码 import numpy as np import torch from torch.utils.data import Dataset,DataLoader class DiabetesDataset(Dataset): def __init__(sel
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摘要：pytorch实现单维度线性回归 代码 import torch x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) class LinearModel(torch.nn.Module):
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摘要：曲牌名 获取来源 之前爬取过元代的诗，众所周知，曲牌名出自于元代，唐诗，宋词，元曲 收集曲牌名 import pandas as pd import xlwt #读取yuan代的诗词 def read(file): data=pd.read_excel(file) title=data.title
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摘要：词牌名收集 原网页形式 数据收集 import requests from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x6
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摘要：诗词类别补充 爬取对应的唐代，宋代，元代，明代，清代的诗词类别 网站爬取的页面如下： 爬取代码： 不在重复爬取之前爬过的数据，直接爬取需要的分类信息 import requests from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree header
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