seg

python正向最大匹配分词和逆向最大匹配分词的实例

convertedotherencodingtounicodeencoding'ifisinstance(s,unicode):returnselse:returnunicode(s,encoding)deffwd_mm_seg
yan456jie·2018-11-14 10:05

词频统计

Time:2018/11/08@Author:hnq"""importos,codecsimportjiebafromcollectionsimportCounterdefget_words(txt):seg_list
Doris_H_n_q·2018-11-08 22:55

词频统计

Time:2018/11/08@Author:hnq"""importos,codecsimportjiebafromcollectionsimportCounterdefget_words(txt):seg_list
Doris_H_n_q·2018-11-08 22:55

2018-11-07　Scrapy 实战（５）－－杂谈以及遇见的坑

|--JiYS||--__init__.py||--controllers|||--__init__.py||`--body_seg.py||--items.py||--mid
多吃水果少吃肉·2018-11-07 10:16

【NOIP2018】模板复习

**************************Author:lrj124*CreatedTime:2018.11.05.16:31*Mail:[email protected]*Problem:seg
lrj124·2018-11-06 17:00

snownlp语意感情训练

snownlp关于训练现在提供训练的包括分词，词性标注，情感分析，而且都提供了我用来训练的原始文件以分词为例分词在snownlp/seg目录下fromsnownlpimportsegseg.train(
作小寒·2018-10-28 23:48

NLP-*-jieba工具的使用

deftest_cut(sentence):"""测试分词三种模式:paramsentence::return:"""seg1=jieba.cut(sen
Leo蓝色·2018-10-25 15:38

JAVA并发编程(七)：并发容器（ConcurrentHashMap）

Seg
catalinaLi·2018-10-23 10:49

PostgreSQL启动恢复过程中日志源的切换

static intXLogFileReadAnyTLI(XLogSegNo seg
yzs的专栏·2018-10-21 13:46

HanLP代码与词典分离方案与流程

阅读更多HanLP代码与词典分离方案与流程之前在spark环境中一直用的是portable版本，词条数量不是很够，且有心想把jieba,swcs词典加进来，其他像ik,ansi-seg等分词词典由于没有词性并没有加进来
adnb34g·2018-10-10 10:00

DeepLab V3+ 训练ade20k数据集

line45:download_and_convert_voc2012.sh=>download_and_convert_ade20k.sh将line51:PASCAL_FOLDER="pascal_voc_seg
豆角儿·2018-10-10 08:20

Scala使用Ansj分词

导包org.ansjansj_seg5.1.6org.nlpcnnlp-lang1.7.7基本使用ansj分词有四种模式：基本分词-BaseAnalysis用户自定义词典数字识别人名识别机构名识别新词发现
JarryWangJY·2018-10-09 18:30

用其他数据集训练KittiSeg

download了一张图片测试一下效果，结果发现不work随意数据上的结果：kitti数据上的结果：估计是kitti数据集太小了，模型过拟合，所以泛化性能低打算自己训练一个model,用百度road_seg
涂山容容·2018-10-09 08:35

Python获取当前路径

Refs:https://blog.csdn.net/qq_15188017/article/details/53991216假设py文件路径为F:/SEG/myResearch/myProject_2
there2belief·2018-09-30 18:36

【js基础】之BOM操作

q=web#mid=100//整个urllocation.href"https://seg
stefanieliang·2018-09-07 00:00

学习笔记：FPGA之三人表决器

三人表决器的逻辑功能框架图verilog代码：moduleA4_Vote4{//输入端口KEY1,KEY2,KEY3,//输出端口LED1,LED2,LED3,SEG_DATA,SEG_EN};inputKEY1
被选召的孩子·2018-08-31 12:43

unet实现区域分割

https://github.com/zonghaofan/pig-seg/tree/master/disk_segmentation网络架构：#coding:utf-8importtensorflowastfimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimg
DL_fan·2018-08-16 16:24

spark的NaiveBayes中文文本分类

中文分词使用的ANSJ工具，需要下载两个jar包：ansj_seg和nlp-lang，ansj中文分词的jar下载地址：ansj_segjar下载地址：https://oss.sonatype.org/
ZH519080·2018-08-05 15:49

面试题-SpringBoot

history-of-spring-framework-and-spring-bootSpringBoot浅谈：https://blog.csdn.net/fly_zhyu/article/details/76407830SpringBoot部分知识点：https://seg
漫玥刚花·2018-07-27 17:52

代码记录（中文NLP任务）

):LTP_DATA_DIR='C:\\Users\\d84105613\\ltp_data'cws_model_path=os.path.join(LTP_DATA_DIR,'cws.model')seg
Ding_xiaofei·2018-07-09 17:53

微处理器指令系统，寻址方式及基本汇编指令

低字节放在低地址单元所以指令代码中是B80201，而不是B80102速度最快二、寄存器寻址方式8位寄存器r8：AH/AL、BH/BL、CH/CL、DH/DL16位寄存器r16：AX、BX、CX、DX、SI、DI、BP、SP段寄存器seg
okcOu·2018-07-08 13:55

jieba分词

seg_list=jieba.cut(sent,cut_all=True)print('全模式：','/'.join(seg_list))seg_list=jieba.cut(sent,cut_all=
Ding_xiaofei·2018-07-03 21:16

对于PointNet的源码阅读

PointNet的源代码基于Tensorflow，源码目录中的sem_seg对于语义识别代码；而part_seg文件夹内对应分割代码。训练代码主要在train.p
HopefulLight·2018-07-03 00:10

分类VS分割——从原理和代码角度来分析对比(点云深度学习)

这部分代码位于pointnet_cls.py和pointnet_seg.py中，
Leroy Sane·2018-06-06 15:47

使用TensorFlow DeepLab进行语义分割

research/deeplab使用TensorFlowDeepLab进行语义分割准备文件结构这里以PASCALVOC2012为例，参考官方推荐的文件结构：deeplab/datasets/pascal_voc_seg
lijiancheng0614·2018-05-28 23:19

linux中的sed 命令-替换

sed源自streameditor,意为流编辑器.是linux的三大文本编辑工具之一(seg,grep,awk).sed是一种在线编辑器,它一次只处理一行内容，并将结果发送到屏幕。
lxy_Alex·2018-05-22 16:43

Python 自然语言处理（基于SnowNLP）

如中文分词词性标注情感分析文本分类提取文本关键词文本相似度计算安装：pipinstallsnownlp完成snownlp安装后，查看模块的目录结构，如图所示normal：文字转换成拼音seg：中文分词sentiment
Xy-Huang·2018-05-11 16:13

ansj_seg+word2vec的使用

word2vec是谷歌开源的一个语义预测框架。主要是将词映射到一个维度空间上，每个词都有n个不同维度的信息，用vector表示，词与词之间的关系，就用vec之间的cosine值来表示，consine值越大，说明这两个词之间的关系越近。传统的计算词与词之间相似的算法有：tf-idf，相似余弦等，而word2vec是通过语义分析来计算相似度，跟前两个差别较大，比如：贸易站与特朗普，如果用前两种算法相似
大海之中·2018-04-18 21:48

greenplum 5.7 + centos 7.4 + make

ip规划如下：192.168.0.99mas192.168.0.100sla192.168.0.101seg1192.168.0.102seg2os设置参考>源码编译安装github上社区版greenplum
peiyongbin_·2018-04-17 18:36

gensim 试用小结

modelsfromgensim.corporaimportDictionaryfrompyltpimportSegmentorcorpus=['情况正发生着微妙的变化','给最需要钱的人','给最优秀的人','给导师最需要的人']doc_list=[]defsegment():segmentor=Segmentor()seg
ZzZz_ing·2018-03-26 22:23

Elasticsearch里面的segment合并

segment的数量就会爆炸，所以存在太多的segment是一个大问题，因为每一个segment都会占用文件句柄，内存资源，cpu资源，更加重要的是每一个搜索请求都必须访问每一个segment，这就意味着存在的seg
qindongliang1922·2018-03-20 17:00

神经网络之情感分析（一）

importjiebaseg='使用结巴来对中文进行分词'seg_list=jieba.cut(seg)print("/".join(seg_list))使用/结巴/来/对/中文/进行/分词情感分类的依据一个思
山水之间2018·2018-03-15 10:15

#prama 个人使用总结

1、格式：#pragmaCONST_SEG名称解读：定义一个常数数据段，必须和const修饰关键词配置使用。
Jarvan___IV·2018-03-07 16:05

Semantic Seg 经典 Fully Convolutional Network 精读与进阶（Shift-and-stitch 到 backwards strided convolution）

文章来源：LongJ,ShelhamerE,DarrellT.Fullyconvolutionalnetworksforsemanticsegmentation[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2015:3431-3440.Fullyconvolutionalnetwork全卷积神经网络
JYZhang_sh·2018-03-06 15:58

NLP实验 - word2vec仅用于降维

/datasets/"+filename,'r')forlineinsrc_file:seg
Lycheeee·2018-03-01 00:00

《331演说加强版day51》-20170115

马进YS17036【连续51天打卡】Seg1、今日完成情况1、信念篇，3遍，100%完成；2、绕口令，3遍，100%完成；3、羊皮卷2，3遍，100%完成；4、背心经，3遍，100%完成；Seg2、开心的事
多比1126·2018-01-16 00:06

《331演说加强版day50》-20180114

马进YS17036【连续50天打卡】Seg1、今日完成情况1、信念篇，3篇，100%完成；2、绕口令，3遍，100%完成；3、羊皮卷1、3遍，100%完成；4、背心经，3遍，100%完成；Seg2、开心的事
多比1126·2018-01-14 23:17

《331演说加强版day49》-20180113

马进YS17036【连续49天打卡】Seg1、今日完成情况1、信念篇，3遍，100%完成；2、绕口令，3遍，100%完成；3、羊皮卷2，3遍，100%完成；4、背心经，3遍，100%完成；Seg2、开心的事
多比1126·2018-01-13 22:16

《331演说加强版day45》-20170109

马进YS17036【连续45天打卡】Seg1、今日完成情况1、信念篇，3遍，100%完成；2、绕口令，3遍，100%完成；3、羊皮卷2，2遍；4、背故事，心经，3遍，100%完成；Seg2、开心的事，感恩和感受
多比1126·2018-01-10 01:48

《331演说加强版day40》-20180104

马进YS17036【连续40天打卡】Seg1、今日完成情况1、信念篇，3遍，100%完成；2、绕口令，3遍，100%完成；3、羊皮卷1，3遍，100%完成；4、海星的故事，3遍，100%完成；Seg2、
多比1126·2018-01-05 00:08

《331演说加强版day39》-2018年1月3日

马进YS17036【连续39天打卡】Seg1、今日完成情况1、信念篇，3遍，100%完成；2、绕口令，3遍，100%完成；3、羊皮卷1，3遍，100%完成；4、背故事，海星的故事，3遍，100%完成；Seg2
多比1126·2018-01-03 23:33

《331演说day26》-20171221

马进YS17036【连续26天打卡】Seg1、今日完成情况1、信念篇，3遍，100%完成；2、绕口令，3遍，100%完成；3、羊皮卷1，3遍，100%完成；4、背故事，3遍，100%完成；Seg2、开心的事
多比1126·2017-12-22 02:42

《331演说day25》-20171220

马进YS17036【连续25天打卡】Seg1、今日完成情况1、信念篇，3遍，100%完成；2、绕口令，3遍，100%完成；3、羊皮卷1，3遍，100%完成；4、背故事，3遍，100%完成；Seg2、开心的事
多比1126·2017-12-21 04:00

《331演说day16》-20171211

马进YS17036【连续16天打卡】Seg1、今日完成情况1、信念篇，3遍，100%完成；2、绕口令，3遍，100%完成；3、羊皮卷，3遍，100%完成；4、背故事（心经），3遍，100%完成；Seg2
多比1126·2017-12-12 01:20

《331演说day7》-20171202

马进YS17036【连续7天打卡】Seg1、今日完成情况1、信念，3遍，100%完成；2、绕口令，3遍，100%完成；3、羊皮卷，3遍，100%完成；4、背故事，3遍，100%完成。
多比1126·2017-12-03 02:02

《331演说day1》-20171126

马进YS17036【连续1天打卡】Seg1：今日完成概况1、信念篇：3遍100%完成；2、绕口令：3遍100％完成；3、羊皮卷一&故事：3遍100％完成。
多比1126·2017-11-26 23:37

ESP8266 基础篇：内存分布

通过文件eagle.app.v6.ld我们可以查看到如下信息：iram1_0_seg:org=0x40100000,len=0x8000指定了iRAM的起始地址，以及长度。
espressif·2017-11-17 17:03

R语言文本分词以，词频统计，云图显示的简洁方法

file<-readLines("C:\\Users\\Administrator\\Documents\\R\\data.txt",encoding="gbk")seg<-qseg[file]
Eton2016·2017-11-01 15:33

spring boot实战之本地jar包引用示例

1、添加maven依赖org.ansjansj_seg3.0system${project.basedir}/lib/ansj_seg-3.0.jarscopesyste
思与学·2017-10-18 09:36

Linux下rootkit后门检测工具chkrootkit

yuminstallgccgcc-c++makeyuminstallglibc-static二、安装chkrootkitcd/usr/local/src/wgetftp://ftp.pangeia.com.br/pub/seg
wenlf136·2017-10-01 21:36
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