- 今日无更新
我的昵称违规了
学校的一个会忙得昏天黑地。明天有自己的一个发表,还要准备PPT,根据原来的改改就好……这周真的是有点繁杂了,搞定之后连着四五月份要写两篇论文,再加上五月底的课程论文还有紧接着的文献综述,看样子要疯……现在梳理一下自己手里的锤子:转到Pytorch,使用AllenNLP了解Transformer、了解LSTM了解jieba等分词工具了解Gensim等NLP处理工具接下来要做的:基于AllenNLP搞
- Python中的自然语言处理和文本挖掘
api77
电商apiapipython自然语言处理easyui开发语言网络前端java
在Python中,自然语言处理(NLP)和文本挖掘通常涉及对文本数据进行清洗、转换、分析和提取有用信息的过程。Python有许多库和工具可以帮助我们完成这些任务,其中最常用的包括nltk(自然语言处理工具包)、spaCy、gensim、textblob和scikit-learn等。以下是一个简单的例子,展示了如何使用Python和nltk库进行基本的自然语言处理和文本挖掘。安装必要的库首先,确保你
- gensim 实现 TF-IDF
木下瞳
NLP大模型tf-idf人工智能
目录介绍代码介绍TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)含义:TF(TermFrequency):词频,是指一个词语在当前文档中出现的次数。它衡量的是词语在文档内部的重要性,直观上讲,一个词语在文档中出现越频繁,表明它对该文档内容描述的贡献越大。IDF(InverseDocumentFrequency):逆文档频率,是一个词语在整个文档集合中的稀
- gensim 语言训练库 2018-10-26
Mr_Du_Biao
一、安装gensimpipinstallgensim二、使用这个训练库很厉害,里面封装很多机器学习的算法,是目前人工智能的主流应用库importjiebaimportgensimfromgensimimportcorporafromgensimimportmodelsfromgensimimportsimilaritiesl1=["你的名字是什么","你今年几岁了","你有多高你胸多大","你胸多
- gensim模型(1)——Word2Vec
qqqh777
Word2Vec模型介绍Gensim的Word2Vec模型且展示其在LeeEvaluationCorpus上的用法。importlogginglogging.basicConfig(format='%(asctims)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)如果你错过了提示,Word2Vec是基于神经网络的广泛使用的算法,通常被称为"深度学习
- Gensim详细介绍和使用:一个Python文本建模库
Bigcrab__
Python库介绍和使用python
Gensim=“GenerateSimilar”一、安装二、文本预处理2.1中文语料处理2.2英文语料处理2.3BOW语料建立三、模型使用3.1word2vecThealgorithmsinGensim,suchasWord2Vec,FastText,LatentSemanticIndexing(LSI,LSA,LsiModel),LatentDirichletAllocation(LDA,Lda
- Python与自然语言处理库Gensim实战
心梓知识
python自然语言处理easyui
一、Gensim简介Gensim是一款Python自然语言处理库。它能够自动化训练出一个文本语料库,然后用该语料库来训练出一个词向量模型。在语料库中,每个语料库都是由一个个文档组成,每个文档则是由若干个单词组成。Gensim相对于其他Python自然语言处理库的优点在于它的速度和内存占用率较低。同时它还提供了许多文本处理的功能,比如文档相似度计算和主题建模等。二、安装Gensim在安装Gensim
- 【爬虫实战】python文本分析库——Gensim
认真写程序的强哥
爬虫pythonPython爬虫Python学习Python文本分析Gensim开发语言
文章目录01、引言02、主题分析以及文本相似性分析03、关键词提取04、Word2Vec嵌入(词嵌入WordEmbeddings)05、FastText嵌入(子词嵌入SubwordEmbeddings)06、文档向量化01、引言Gensim是一个用于自然语言处理和文本分析的Python库,提供了许多强大的功能,包括文档的相似度计算、关键词提取和文档的主题分析,要开始使用Gensim,您需要安装它,
- 调用Gensim库训练Word2Vec模型
风筝超冷
word2vecpython深度学习
一、前期工作:1.安装Gensim库pipinstallgensim2.安装chardet库pipinstallchardet3.对原始语料分词选择《人民的名义》的小说原文作为语料,先采用jieba进行分词importjiebaimportjieba.analyseimportchardetjieba.suggest_freq('沙瑞金',True)#加入一些词,使得jieba分词准确率更高jie
- Word2Vec ——gensim实战教程
王同学死磕技术
最近斯坦福的CS224N开课了,看了下课程介绍,去年google发表的Transformer以及最近特别火的ContextualWordEmbeddings都会在今年的课程中进行介绍。NLP领域确实是一个知识迭代特别快速的领域,每年都有新的知识冒出来。所以身处NLP领域的同学们要时刻保持住学习的状态啊。笔者又重新在B站上看了这门课程的第一二节课。这里是课程链接。前两节课的主要内容基本上围绕着词向量
- x86系统与arm64系统不兼容的linux服务器问题
stay_foolish12
python操作系统大数据
一键离线安装命令:pipinstall--no-index--find-links=/home/digital_package-rrequirements.txt--ignore-installed1cython2gensim:
- 中国文化之光:微博数据的探索与可视化分析
八块腹肌的小胖
python数据可视化数据挖掘
大家好,我是八块腹肌的小胖下面我们针对主题“中国文化”相关的微博数据进行爬取使用LDA、情感分析、情感演化、词云等可视化操作进行相关的展示1、导包第一步我们开始导包工作下面这段代码,首先,pandas被请来了,因为它是处理数据的高手,能把数据弄得井井有条。然后,gensim也加入了,它擅长于自然语言处理,就像是让数据说话的魔术师。接着,咱们用了simple_preprocess,这个就像是个文本切
- 基于大数据的B站数据分析系统的设计与实现
叫我:松哥
大数据信息可视化数据分析python数据挖掘网络爬虫
摘要:随着B站(哔哩哔哩网)在国内视频分享平台的崛起,用户规模和数据量不断增加。为了更好地理解和利用这些海量的B站数据,设计并实现了一套基于Python的B站数据分析系统。该系统采用了layui作为前端框架、Flask作为后端框架,以及Echarts作为可视化工具,数据库选择MySQL,使用gensim库进行LDA主题建模。在系统设计方面,前端使用layui框架进行开发,提供了用户友好的界面,支持
- 使用Gensim库对文本进行词袋、TF-IDF和n-gram方法向量化处理
Yuki_lsq
Gensim库简介机器学习算法需要使用向量化后的数据进行预测,对于文本数据来说,因为算法执行的是关于矩形的数学运算,这意味着我们必须将字符串转换为向量。从数学的角度看,向量是具有大小和方向的几何对象,不需过多地关注概念,只需将向量化看作一种将单词映射到数学空间的方法,同时保留其本身蕴含的信息。Gensim是世界上最大的NLP/信息检索Python库之一,兼具内存高效性和可扩展性。Gensim的可扩
- 用gensim快速打开词向量
62ba53cbc93c
gensim是一个方便的nlp工具,特别是用来导入词向量,这里简单记录一下gensim导入词向量的方法importgensimw2v=gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format("small_embedding.txt")print(w2v['a'])gensim导入词向量需要词向量文件的首行是:所有的单词数词向量的维度如果不是这个格式,需要做额
- flair.embeddings 对句子进行向量
图灵与对话
算法
importnumpyasnpimportpandasaspdfromgensim.modelsimportKeyedVectorsfromsklearn.clusterimportKMeansfromflair.dataimportSentencefromflair.embeddingsimportWordEmbeddings,FlairEmbeddingsfromflair.embedding
- 自然语言处理N天-Day0501词袋和词向量模型
我的昵称违规了
新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg说明:本文依据《中文自然语言处理入门实战》完成。目前网上有不少转载的课程,我是从GitChat上购买。第五课文本可视化技巧算是进入正题了,NLP重要的一个环节,构建词向量模型,在这里使用到了Gensim库,安装方式很简单pipinstallgensim词袋模型BOW词袋将文本看作一个无序的词汇集合,忽略语法和单词顺序,对每一个单词进行
- 中文词向量训练-案例分析
Algorithm_Engineer_
基础知识和深度学习自然语言处理word2vec
1数据预处理,解析XML文件并分词#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#process_wiki_data.py用于解析XML,将XML的wiki数据转换为text格式importloggingimportos.pathimportsysfromgensim.corporaimportWikiCorpusimportjiebaimportjieba.ana
- pyLDAvis实现LDA结果可视化时报错OSError:invalid argument
dingbangchu
LDApython
因为当时查遍全网都没找到类似错误和解决办法,特此记录。放一下可视化部分的源码:importpyLDAvis.gensimimportpyLDAvisfromLDAimportneg_lda,neg_corpus,neg_dict,pos_lda,pos_corpus,pos_dictdata2=pyLDAvis.gensim.prepare(pos_lda,pos_corpus,pos_dict)
- pyLDAvis生成LDA主题并可视化
季诗筱
Pythonpython
这里写自定义目录标题pyLDAvis运行代码注意:pyLDAvis运行代码加载相关模块importgensimfromgensimimportcorporaimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibimportnumpyasnpimportwarnings#fromgensim.modelsimportLdaModelimportpandasaspdf
- 基于Word2vec词聚类的关键词实现
Algorithm_Engineer_
人工智能word2vec聚类人工智能
一.基于Word2vec词聚类的关键词步骤基于Word2Vec的词聚类关键词提取包括以下步骤:1.准备文本数据:收集或准备文本数据,可以是单一文档或文档集合,涵盖关键词提取的领域。2.文本预处理:清洗文本数据,去除无关字符、标点符号,将文本转换为小写等。进行分词,将文本划分为词语。3.训练Word2Vec模型:使用预处理后的文本数据训练Word2Vec模型。可以使用现有的库如gensim,也可以自
- NLP学习笔记(为了完成基于知识图谱的问答系统进行的基础学习)
ChessZH
学习记录nlp自然语言处理python
目录前言0.需要使用的模型的学习(更新中)Bi-LSTM什么是LSTM与Bi-LSTM为什么使用LSTM与Bi-LSTMLSTM1.一切的基础——词袋模型与句子相似度词袋模型句子相似度简化:利用gensim遇到的问题2.TF-IDF——一个比较重要的原理什么是TF-IDF文本与预处理Gensim中的TF-IDF实践计算TF-IDF值第二部分的完整代码3.词形还原(Lemmatization)什么是
- 词向量模型及Word2Vector(二)
yousa_
今天来讲解一个非常经典的词向量模型word2vec并介绍一个非常强大的库gensim。先贴一段代码。fromgensim.modelsimportWord2Vecen_wiki_word2vec_model=Word2Vec.load('wiki.zh.text.model')test_words=['苹果','数学','学术','白痴','篮球']foriinrange(5):res=wn_wi
- 基于维基百科英文语料的Word2Vec模型使用
MilkLeong
自然语言处理nlp
关于这方面的知识还没有弄透彻模型使用的常用方法有(见博文):另外还可参看gensim.Word2Vec的官方文档记在这里,以免后面忘掉了
- import pyLDAvis as gensimvis报错
MilkLeong
自然语言处理pythonnlp
想对LDA模型分析结果可视化的时候,调用pyLDAvis模块反复报错,错误主要有如下两个:(1)odule'pyLDAvis.gensim_models'hasnoattribute'enable_notebook'(2)prepare()missing2requiredpositionalarguments:'vocab'and'term_frequency'可能跟自己对这些第三方package
- python分析方向的第三方库_python数据分析方向的第三方库是什么
佛渡潜行者
python分析方向的第三方库
python数据分析方向的第三方库是:1、Numpy;2、Pandas;3、SciPy;4、Matplotlib;5、Scikit-Learn;6、Keras;7、Gensim;8、Scrapy。本教程操作环境:windows7系统、Python3版、DellG3电脑。Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性。
- NLP基础2-词向量之Word2Vec
知识复盘计划
自然语言处理自然语言处理word2vec人工智能python
NLP基础1-词向量之序号化,One-Hot,BOW/TF,TF-IDFNLP基础2-词向量之Word2VecNLP基础3-词向量之Word2Vec的Gensim实现文章目录一、WordEmbedding1.什么是词嵌入,WordEmbedding?2.词嵌入技术的优势:3.词嵌入的相关算法二、Word2Vec基本介绍1.两个算法:2.两个优化方法3.主要应用4.主要缺点5.目标函数三、Word2
- 自然语言处理1——探索自然语言处理的基础 - Python入门篇
theskylife
自然语言处理数据挖掘自然语言处理python人工智能深度学习
目录写在开头1.介绍自然语言处理的基本概念1.1NLP的核心目标1.2常见的NLP任务1.3应用场景详细介绍1.3.1医疗保健1.3.2金融领域1.3.3教育领域1.3.4社交媒体分析2.Python中常用的自然语言处理库简介2.1NLTK(NaturalLanguageToolkit)2.2Spacy2.3Transformers2.4TextBlob2.5Gensim2.6Textacy2.7
- 人工智能python 模块_python机器学习和人工智能,基础模块和环境搭建
weixin_39560064
人工智能python模块
本文搭建包括numpy、pandas、gensim、matplotlib、tensorflow、sklearn、jieba、NLTK常用机器学习库,打造一个基础和全面的机器学习环境。人类一直试图让机器能够智能化,能有自主学习的能力,也就是人们常说的人工智能。从上世纪50年代,人工智能就开始了“推理期”;到70年代,人工智能的发展进入“知识期”;直到现在,人工智能在越来越多的领域深入实践。一,简介那
- How to Develop Word Embeddings in Python with Gensim
闪闪发亮的小星星
NLPwordpython开发语言
https://machinelearningmastery.com/develop-word-embeddings-python-gensim/本教程分为6个部分;他们是:词嵌入Gensim库开发Word2Vec嵌入可视化单词嵌入加载Google的Word2Vec嵌入加载斯坦福大学的GloVe嵌入词嵌入单词嵌入是一种提供单词的密集向量表示的方法,这些单词捕获了有关其含义的某些信息。单词嵌入是对更
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
comsci
设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
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c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html
1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,
name VARCHAR
- 转:MyBatis Generator 详解
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MyBatis Generator 详解
http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297
MyBatis Generator详解
http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
- 让程序员少走弯路的14个忠告
jingjing0907
工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D