NLP数据预处理与词嵌入NLP数据预处理读入语料库首先准备一个语料库，实际上就是一个 txt 文件，这里用的是小说 time machine ，该语料库比较短小，仅有 ~3000 行，~30000 词，比较适合作为 toy data 练手。我们先把它读进来，并用正则表达式将除了字母之外的字符都转换为空格，再把字母全都转换为小写。实际中当然不会这么暴力地处理源文本，这里简单起见这样操作，如此整个文本
前言指标，只要做业务或者做数据，没有不知道的。但是，近年来，随着数据中台推出，数据标签、用户画像等时髦热词涌现，突然间，人们不太讲指标了，仿佛一切又都变成只要有标签就万事搞定。实际上，标签和指标是两码事，标签和指标的作用场景有重合，但是更有区别。举个例子，我们常说“贴标签”，生动的说明了一个场景，就是给一个事物或者对象进行标记，说明我们对它的分类，用于后面的各种筛选。指标不同，指标不是“贴”上去的
文章地址：http://blog.csdn.net/yuliqi0429/article/details/40537439
转载
精选
2015-02-13 16:50:51
933阅读
昨天遇见一位老哥，问我知道哪些NLP增强技术。我一下子懵了，增强技术最早来源于 图像处理，后来在《百面机器学习》这本书中我看见了它的详细解读。NLP的增强技术？其实，以前我也是用过的。 在语音助手的时候，作为输入预料，我首先针对定义进行了语料的数据增强。作为主打模型的TextCNN，其实我们也是有数据增强技术的，为此，我还写过好几次的探索总结。 回来后，我在知乎上看到了关于NLP数据增强的技术，于
如何对右偏数据进行变换现在，我们需要分情况讨论一下。在实际生活中，最常见的情形是靠近正无穷的一侧有一个长尾巴（如图1左），习惯上称为「右偏」（right-skewed）或「正偏态」（positive skewness）。许多人会有点儿困惑，觉得图上分布的那个峰明明是向左边负数一侧偏的，怎么叫「右偏」「正偏态」呢？要记住，当我们描述偏态的方向时，说的是分布的尾巴，而不是峰。这本身没有什么大道理可讲，
原创
2021-05-20 23:56:07
2302阅读
对企业来说，数据治理是数据应用的基础和根基，它的好坏直接影响数据应用过程中的价值体现。同时，数据治理也是企业进行数据资产沉淀的基础，直接决定企业的数据资产能否得到有效的沉淀，以及在数据应用过程中能否充分地发挥数据价值。神策数据通过为超过 30 多个行业、2000 多家企业提供数据分析和数字与营销服务，总结出一套企业数据治理方案，包括数据采集、数据打通、数据质量、数据管理、数据安全五大关键点，全方位
原创
2023-03-29 18:56:32
849阅读
# mysql数据备份方案
## 问题描述
在开发过程中，经常会遇到需要备份数据库的情况。我们希望能够编写一个简单的脚本来实现mysql数据备份的功能，以便在需要的时候快速恢复数据。
## 解决方案
### 1. 创建备份目录
首先，我们需要创建一个用于存放备份文件的目录。我们可以在服务器上选择一个合适的位置，比如`/backup`目录。
```bash
$ mkdir /backup
首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析;什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。那么，我们做数据 分析的目的是什么呢？事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括结的
什么叫做PSNR？Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比，一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。通常在经过影像压缩之后，输出的影像都会在某种程度上与原始影像不同，为了衡量经过处理后的影像品质，我们通常会参考PSNR值来衡量某个处理程序能否令人满意。它是原图像与被处理图像之间的均方误差相对于的对数值（信号最大值的平方，n是每个采样点的比特数），它的单位是dB。M
# Python数据增强实现指南
## 一、整体流程
为了帮助你更好地理解如何使用Python进行数据增强，我将整个流程用表格展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------------------------------------------
直方图一直是直观的表达方式，很清楚的告诉你图像在空间域的分布，从抽象到具体，对图像的处理有很大的帮助，这里介绍常见的操作方式，拉伸方式，线性拉伸，分段拉伸，高斯拉伸等等，还有直方图均衡化，直方图匹配，主要是操作。希望可以帮助刚接触的人。一、直方图对比度增强步骤：选择图像主窗口中的Enhance菜单—>Interactive Stretc
数据连接在报表数据字典中执行，包括以下步骤：创建连接和创建数据源。根据数据源的类型，创建过程可能会有所不同。
原创
2021-04-08 13:44:51
1020阅读
作者|Kemal Erdem 编译|VK |Towards Data Science 本文基于我在Driventa平台上参加DengAI（登革热）竞赛的文章。我的排名在前0.2%（截至2020年2日为14/9069）。我在这里提出的一些想法是严格为这样的比赛设计的，可能在现实生活中不是特别有
转载
2020-08-30 23:31:00
162阅读
2评论
1、定性数据的图示方法不管是定性数据还是定量数据，最好的整理方法都是做频数分布表，频数是指落在某一特定类别或组中的数据的个数，把所有类别的频数全部列出所构成的表就是频数分布表。在Excel里最简单的想要做频数分布表的方法就是合理地使用透视表。对定性数据来说，频数分布表是很容易做出来的，直接统计每个类别下的频数即可。做好频数分布表以后，就可以作图了，对于定性数据，我们可以使用条形图、排列图、饼图、环
原创
2021-01-19 17:51:30
592阅读
如何管理好数据、应用好数据、挖掘数据价值，已成为一个现代各行各业加快业务创新、提高精细化管理和科学决策水平的最重要、最迫切的基础工作之一。基于数据领域方面的领先实践，结合的实际需求，本项目数据治理体系工作预计包含以下三个阶段：数据治理体系现状分析与评估、数据治理体系设计与规划、数据治理体系建设（数
# Java数据分析入门
## 引言
在当今信息时代，数据分析成为了各个行业中不可或缺的一环。通过对大量数据的收集、整理、分析，可以帮助企业做出更明智的决策，发现潜在机会和问题，提高效率和盈利能力。本文将通过一个实际问题的解决过程，介绍Java如何进行数据分析，并提供示例代码。
## 实际问题
假设我们是一家电商公司，想要分析用户购买行为数据，以找出用户的购买偏好和行为模式，从而优化我们的商品
原创
2023-10-04 12:36:35
128阅读
命名实体识别（NER）是自然语言处理的一个基础任务，其目的是识别出语料中的人名、地名、组织机构名等命名实体，一般包括三大类（实体类、时间类和数字类）和七小类（人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比）。NER是信息抽取、机器翻译、知识图谱等多种自然语言处理任务必不可少的组成部分。 NER方法大致可分为两类：基于规则的方法和基于统计的方法。基于规则的方法多采用语言学家手工构造规则模板，
来自存储老吴的博客--存储之道 闪存技术的发展使得其成本下降、容量增加，越来越多的企业级用户也都在考虑如何将闪存SSD技术应用到自己的环境中去，从而解决性能、功耗、体积等存储常见问题。前几年闪存技术主要在互联网领域得到了大量应用，其主要原因在于互联网需要面临大量的访问IO压力，传统的磁盘存储系统无法提供高IOPS的能力，所以，只能借助闪存的高性能来解决互联网发展过程中的难题。所以，今天闪
推荐
原创
2015-07-28 00:38:25
3015阅读
点赞
不同类型数据可视化的方法
原创
2021-09-08 15:16:00
465阅读
无论是创办企业还是发展企业并展望未来，作为决策者，您都需要考虑很多事情。要为您的产品和服务创造一个可持续发展的环境，您必须不断地重建和现代化您的组织或组织的一部分。全球化、数字化和新技术使变革成为真正的挑战，但这并不意味着它们会成为一个难题。发生这种情况时，让 IT 流程与业务流程保持一致至关重要。拆分无疑是最复杂的项目之一，它对您的 IT 部门构成了特殊的挑战。除了重组 IT 系统外，当部门需要
转载
2022-05-23 23:38:56
247阅读
