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摘要: NLP(二)探究TF-IDF的原理(转自:jclian91) 原文l链接:https://segmentfault.com/a/1190000016885671 TF-IDF介绍 TF-IDF是NLP中一种常用的统计方法,用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度,通常用于 阅读全文
posted @ 2021-04-11 16:24 小杨的冥想课 阅读(149) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: NLP入门(一)词袋模型及句子相似度(转自:jclian91) 原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000016873402 本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇,以后我们就要步入NLP时代。 本文将会介绍NLP中常见的词袋模型(Bag of Words)以及如何 阅读全文
posted @ 2021-04-11 16:17 小杨的冥想课 阅读(230) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: SOA(源于虫师) SOA并不是某一种具体的技术实现,它是一个系统架构的设计思想。 web serveice 如果一个软件的主要部分采用了"网络服务",即它把存储或计算环节"外包"给其他网站了,那么我们就说这个软件属于Web Service架构。云计算"(cloud computing)或者"云服务 阅读全文
posted @ 2021-04-07 22:47 小杨的冥想课 阅读(158) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python的镜像包安装 pip install keras -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com (豆瓣) keras为所需要安装的包 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/s 阅读全文
posted @ 2021-04-05 22:19 小杨的冥想课 阅读(308) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 中文分词:双向匹配最大算法(BI-MM) 启发式规则: 1.如果正反向分词结果词数不同,则取分词数量较少的那个 2.如果分词结果词数相同 分词结果相同,就说明没有歧义,可返回任意一个 分词结果不同,返回其中单字较少的那个 代码实现 #使用双向最大匹配算法实现中文分词 words_dic = [] i 阅读全文
posted @ 2021-04-04 23:49 小杨的冥想课 阅读(1056) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 从github中获取代码 在cmd中输入cd desktop git clone + 所复制的链接 阅读全文
posted @ 2021-04-04 22:21 小杨的冥想课 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 解决文件冲突 原因:线上与线下文件不一致,为及时的pull、push 解决方案: git branch git add . git commit -m"add profile" git pull origin add-readme >因不一致报错< 找到原始的本地文件,删除与仓库不一致的内容 git 阅读全文
posted @ 2021-04-04 22:19 小杨的冥想课 阅读(166) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 创建分支 在cmd中进入所选文件夹 git branch add-readme >add-readme为所要添加的自述文件< git branch >查看分支< git checkout add-readme git add . git commit -m"add readme file" >" " 阅读全文
posted @ 2021-04-04 22:18 小杨的冥想课 阅读(64) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 上传本地文件到github 打开cmd,输入git --version,如果报错,安装git for window 成功现实后输入global user.name"statueyang", >statueyang为你的github的名字< 输入global user.email"876578283@ 阅读全文
posted @ 2021-04-04 22:17 小杨的冥想课 阅读(43) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: mysql事务 mysql中,事务是一个最小的不可分割的工作单元。事务能够保证一个业务的完整性 比如银行转账: a ——> -100 update user set money=money-100 where name ="a"; b——> +100 update user set money=mo 阅读全文
posted @ 2021-04-04 22:15 小杨的冥想课 阅读(119) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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