Noip模拟—-Snow题目有一天，TT 要去 ABC 家。ABC 的大门外有 n 个站台，用 1 到 n 的正整数编号，TT 需要对每个站台访问恰好一定次数以后才能到 ABC 家。站台之间有 m 个单向的传送门，通过传送门到达另一个站台不需要花费任何代价。而如果不通过传送门，TT 就需要乘坐公共汽车，并花费 1 单位的钱。值得庆幸的是，任意两个站台之间都有公共汽车直达。现在给定每个站台必须访问的
Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更带领团队获得终身成就奖，如今供职于Facebook旗下的FAIR。 RCNN算法解决问题：1.速度 经典的目标检测
通过结合jieba分词优化snowNLP文本情感分析效果摘要： 本文为了通过增加停用词和用户自定义词库，优化snownlp分词效果，从而提升snownlp情感判断准确率。增加停用词较简单：对snownlp中-normal文件夹中-stopwords.txt进行补充增加用户自定义词库（主要为了识别短语名词和否定短语，避免过度分词）： 结合jieba中的 jieba.load_userdict(‘wo
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2023-09-24 09:29:42
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注意：整个RPN完全是笔者自己的理解，可能会有一些理解错误的地方。1. RPN简介RPN是regional proposal networks的缩写，是faster-RCNN结构中的一部分。faster-RCNN由两个子网络构成。第一个子网络RPN的作用是在给定图像上提取一定数量带有objectness(是否包含目标的置信度)。第二个子网络直接利用fast-rcnn中的特征提取网络，用RPN获得的
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2024-07-19 10:16:42
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# 深入了解 SnowNLP：一款简单易用的中文自然语言处理工具
在自然语言处理（NLP）领域，中文处理工具相对较少，而SnowNLP恰好填补了这个空白。它是一个Python库，可以轻松地进行中文文本的分析和处理。本文将介绍SnowNLP的基本概念，并通过示例代码展示其基本用法。
## 1. 什么是 SnowNLP？
SnowNLP是一个Python库，有点类似于Python的TextBlo
这几天在做那个比赛，，做的有点晚了，只能粗糙的做一下子了。现将所做的过程，边记录边思考一下。首先工具要得力，搜索了一下，可能有点不全，对于我而言，最适合本次比赛的无疑是snownlp以及jieba，先说snownlp，之后说jieba的使用。对于snownlp，我是直接pip的，我的python版本是2.7的，pip install snownlp。from snownlp import Snow
# SNownlp 有监督学习简介
SNownlp是一个基于Python的自然语言处理（NLP）库，它提供了许多文本分析和情感分析的功能。其中之一是有监督学习，它可以用于训练分类器来自动识别文本中的情感倾向，例如判断一篇文章是正面的、负面的还是中性的。
本文将向您介绍SNownlp的有监督学习功能，并提供一些代码示例来帮助您理解和使用它。我们将首先解释有监督学习的基本原理，然后介绍SNownl
原创
2023-08-31 04:14:09
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目录一、循环神经网络RNN介绍二、Elman network && Jordan network三、RNN的多种架构1、一对一 2、多对一3、多对多4、 一对多5、Seq2Seq四、传统RNN的缺点一、循环神经网络RNN介绍 循环神经网络 RNN 的基本结构是 BP 网络的结构，
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2024-03-15 13:25:37
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论文： TRANSFORMER TRANSDUCER: A STREAMABLE SPEECH RECOGNITION MODELWITH TRANSFORMER ENCODERS AND RNN-T LOSS思想： 论文作者借助RNN-T的整体架构，利用transformer替换RNN结构；因为transformer是一种非循环的attention机制，所以可以并行化计算，提升计算效率；此外
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2024-06-04 07:04:36
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# Snownlp与英文文本分析: 一个科普探索
## 引言
自然语言处理（NLP）是研究计算机如何理解和处理人类语言的领域。在众多NLP工具中，Snownlp凭借其简单易用的特性而受到广泛欢迎。虽然Snownlp以中文文本处理为主，但它的功能是否可以扩展到英文文本分析？本文将深入探讨Snownlp的功能，并为您提供相关代码示例，帮助您理解其在英文文本分析中的表现。
## Snownlp概述
原创
2024-11-02 06:07:59
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全连接神经网络和卷积神经网络他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列；当我们处理视频的时候，我们也不能只单独的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来的整个序列。这时，就需要用到深度学习
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2024-07-03 18:09:46
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文章目录一、认识RNN模型1. 什么是RNN模型2.RNN模型的作用3. RNN模型的分类二、传统RNN模型1. 传统RNN的内部结构图2. 内部结构分析3. Pytorch中传统RNN工具的使用4. 输出output和hn的区别5. 优缺点三、LSTM模型1. LSTM的内部结构图2. 遗忘门3. 输入门4. 细胞状态5. 输出门6. Bi-LSTM7. Pytorch中LSTM工具的使用:8
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2024-06-16 11:36:26
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卷积神经网络—不同层能够输出图像中不同层面上的细节特征；循环神经网络RNN传统RNN 全连接网络运用到NLP任务上，面临的问题：1、对于不同的输入样本，输入和输出可能有不同的长度，因此输入层和输出层的神经元数量无法固定；
2、从输入文本的不同位置学到的同一特征无法共享；
模型中的参数太多，计算量太大；1）解决办法—RNN网络结构----通过扫描数据输入的方式，使得每一个时间步的所有网络参数是共享的
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2024-07-27 15:25:38
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简介SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。而且SnowNLP非常适合商品评论的情感词分析。
参考链接：
https://github.
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2024-04-26 14:56:18
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学习内容：第四讲：SYSTICK,RCC 1、嘀嗒时钟（SysTick）：（包括四个寄存器） 属于Cortex-M4内核嵌套向量中断控制器（NVIC）里的一个功能单元，可产生SysTick异常（异常号：15） 最大使命：作为系统的时基定期地产生异常请求；2、SysTick的库函数： (1)HAL_Init()：由Cube直接调用，不用用户自己写 完成后，时基节拍开始递增，节拍变量计数器在SysTi
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2024-07-10 06:42:59
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python snownlp情感分析简易demo(分享)
下面小编就为大家带来一篇python snownlp情感分析简易demo(分享)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
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2024-05-08 21:40:01
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SnowNLP简介SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode1
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2023-11-23 22:48:09
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情感分析的基本流程通常包括：自定义爬虫抓取文本信息；使用Jieba工具进行中文分词、词性标注；定义情感词典提取每行文本的情感词；通过情感词构建情感矩阵，并计算情感分数；结果评估，包括将情感分数置于0.5到-0.5之间，并可视化显示。SnowNLPSnowNLP是一个常用的Python文本分析库，是受到TextBlob启发而发明的。由于当前自然语言处理库基本都是针对英文的，而中文没有空格分割特征词，
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2023-05-29 14:53:45
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yolo_v2论文发表在CVPR2017。v2算法在v1的基础上可以说是飞跃性提升，吸取诸子百家之优势。同时，v2的论文也是目前为止yolo系列论文里干货最多的文章。论文标题:《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》 论文地址: https://arxiv.org/pdf/1612.08242v1.pdfyolo_v2的一大特点是可以”tradeoff“，翻译成中
文章目录什么是RNNRNN工作原理图解多种RNN形态RNN的公式原理结合pytorch官方样例学习RNN 什么是RNNRNN工作原理图解RNN是怎样工作的？假如在t时刻，神经网络输入x(t)，神经网络会计算状态s(t)，并输出y(t)。到t+1时刻，输入为x(t+1)，神经网络会根据s(t)和s(t+1)来输出y(t+1)。多种RNN形态RNN经过适当组合，有不同的输入和输出形式，从而能解决不同
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2024-04-03 12:31:07
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