import java.io.*; import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Itera...
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2009-10-02 03:41:00
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如何实现“Python gram”
## 整体流程
首先，让我们来了解一下实现“Python gram”的整个流程。在实现过程中，我们将需要进行以下步骤：
1. 安装所需工具和库
2. 创建一个新的Python项目
3. 导入所需的库
4. 从网络上获取语法规则
5. 解析语法规则
6. 构建AST（抽象语法树）
7. 将AST转化为Python代码
8. 运行生成的代码
接下来，让我们逐
原创
2024-02-03 08:47:19
51阅读
**实现"gram Python"的流程：**
| 步骤 | 描述 |
| -------- | ------------------------------------------------------------ |
| 步骤一 | 安装Python解释器
原创
2023-11-20 07:09:48
42阅读
基本概念：n阶方阵A是非奇异矩阵的充要条件是A为可逆矩阵。下面列举几种判断方式（前提条件：矩阵是个n*n的方阵）：一个矩阵非奇异当且仅当行列式不为0。一个矩阵非奇异当且仅当其所代表的线性变换是个自同构。一个矩阵非奇异（正定）当且仅当它的每个特征值都大于0。一个矩阵非奇异当且仅当它的秩为n。一个矩阵A非奇异的充要条件是n*2n阵（A，En）可经过有限次的初等变换化为（En，B）。如果矩阵A严格对角占
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2023-12-16 15:10:30
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关于N-Gram的原理和描述《自然语言处理NLP中的N-gram模型》这篇博主的文章描述的非常详细，各种例子。仔细阅读可以完全理解其原理。做一个用N-Gram根据文章某位置的两个词，推测下一个词的实现。import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn, optim
from torch.autograd import
## Python生成Gram矩阵的流程
在开始教授小白如何生成Gram矩阵之前，我们先来了解一下什么是Gram矩阵。Gram矩阵是通过计算向量内积来得到的。在机器学习和模式识别中，Gram矩阵常被用于计算样本之间的相似性。在本文中，我们将使用Python来生成Gram矩阵。下面是生成Gram矩阵的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库
原创
2023-09-11 10:17:40
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在机器学习的实践中，使用 Python 进行模型训练时，许多开发者会遇到“gram库”的问题。这段文字将详细记录我们在解决这一问题的过程中遇到的困难和最终的解决方案。
### 背景定位
在业务发展的初期，我们开始使用 Python 中的 gram 库进行文本数据的训练和分析。由于处理的数据集庞大，模型训练的性能显得尤为重要。随着训练任务的增多，出现了性能下降的问题，严重影响了业务的执行效率。
# Python 灰度histgram评判
## 1. 简介
本文将教你如何使用Python实现灰度histgram（直方图）的评判。灰度histgram是一种用来分析图像灰度级分布的工具，可以帮助我们了解图像的亮度分布情况。
## 2. 流程概览
下面是实现灰度histgram评判的流程概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 转换为
原创
2023-10-05 07:54:38
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两年时间里曾经换过一份工作，一直都是从事大数据相关的行业。目前是一家企业的BI工程师，主要工作就是给业务部门出报表和业务分析报告。回想自己过去的工作成绩也还算是不错的，多次通过自己分析告，解决了业务的疑难杂症，领导们各种离不开。但安逸久了总会有点莫名的慌张，所以我所在的这个岗位未来会有多大发展空间，十年之后我能成为什么样的人呢？自己的收入空间还有多少？一番惆怅之后，别再问路在何方了，于是抄起自己的
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2023-11-01 22:44:36
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1.一元标注器(Unigram Tagging)一元标注器利用一种简单的统计算法，对每个标注符分配最有可能的标记。例如：它将分配标记JJ给词frequent，因为frequent用作形容词更常见。一元标注器的行为与查找标注器相似，建立一元标注器的技术，称为训练。在下面的代码例子中，“训练”一个一元标注器，用它来标注一个句子，然后进行评估。1 >>> from nltk.corpu
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2023-11-11 15:47:00
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在上一章中介绍了用pos_tag进行词性标注。这一章将要介绍专门的标注器。 首先来看一元标注器，一元标注器利用一种简单的统计算法，对每个标识符分配最有可能的标记，建立一元标注器的技术称为训练。 from nltk.corpus import brown
brown_tagged_sents=brown.tagged_sents(categories='news')
brown_sents=br
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2023-07-02 23:17:31
67阅读
之前手痒做了一次NBA可视化分析，好多人追着我问教程，这两天终于闲下来了，花时间整理这篇NBA可视化分析教程，手把手教大家做一次炫酷的数据可视化分析！先部分展示本次教程的作品：数据获取本次可视化分析的数据来自于网络，有一部分是从外网下载的，还有一部分是python从NBA官网爬取的，数据集包含从上世纪90年代开始到16-17赛季，包括NBA所有球员、球队的常规赛，季后赛数据，球员各赛季的薪金等数据
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2023-07-17 22:08:03
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# 使用 PyTorch 计算 Gram 矩阵的完整指南
在深度学习和卷积神经网络 (CNN) 中，Gram 矩阵是用于风格迁移的重要概念。本文将指导你如何使用 PyTorch 实现 Gram 矩阵的计算，并介绍整个过程的步骤和所需代码。
## 实现流程
首先，了解实现 Gram 矩阵的整体流程。下面的表格将有助于我们理解每一步的目的。
| 步骤编号 | 步骤描述
BI工具Tableau安装与使用第1章 Tableau简介1.1 Tableau概述Tableau是一款数据可视化BI工具，简单易用，没有编程基础就可以用起来，可以使用Tableau的拖放界面可视化任何数据，探索不同的视图。 可以轻松地将多个数据库组合在一起，基本涵盖所有数据库、仓库，还可以与基本的文本文件、表格文件连接。1.2 Tableau功能快速分析: 在数分钟内完成数据连接和可视化。Tab
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2023-09-19 21:27:22
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容器功能是一种用于数据可视化图表排版的功能，主要作用对图表进行有效的布局调整，或者用于巧妙在同一地方安排多个不同类型的数据可视化图表，供使用者点击切换浏览。目前，在奥威BI软件上一同有两类容器功能，通过点击BI数据可视化报表设计页上方的【+】，点击【容器】或【选项卡容器】即可应用。容器：同一个平面上放多个数据可视化图表；选项卡容器：同一个平面上折叠存放多个数据可视化图表，可以通过点击来打开特定图表
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2023-09-19 21:27:05
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为了玩转linux.. 购买了一台顶配lggram17 刚工作的时候买的第一台笔记本电脑就是lggram15寸，当时这个系列的产品第
原创
2023-11-17 14:54:01
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前言如果你对数据分析有一定的了解，那你一定听说过一些亲民好用的数据分析的工具，如Excel、Tableau、PowerBI等等等等，它们都是数据分析的得力助手。像经常使用这些根据的伙伴肯定也有苦恼的时候，不足之处也是显而易见：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。很多经常会用到数据分析的伙伴会问有没有一款便捷好用的工具！肯定有啊，Python的出现和普及，很容易就能改变这些窘境！怎么解决呢？——P
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2023-08-11 14:36:42
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# Skip-Gram模型的Python实现
Skip-Gram模型是Word2Vec算法中的一种重要模型，它旨在通过上下文单词来预测目标单词。Skip-Gram模型尤其适合处理大规模文本数据，主要用于自然语言处理（NLP）中的词嵌入（word embedding）任务。本文将介绍Skip-Gram模型的工作原理，并通过Python代码示例实现其基本功能。
## Skip-Gram模型的基本原
简介 n-gram是自然语言处理NLP中一种词组序列预测和评估模型。 n-gram将日常中的一句话切分成不同单元的序列，通过前$n-1$个单元(词组)评估第n个单元的合理性。 切分单元和n数量的选择非常重要，往往决定着模型的效果。 评估语句是否合理 假设一个句子由词组序列$w_1,w_2,w_3,\ ...
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2021-09-21 22:41:00
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全国985_211高校比例一览表cites_or_provinces = ['北京市', '安徽省', '四川省', '福建省', '甘肃省',
'广东省', '河北省', '山西省', '辽宁省', '吉林省',
'黑龙江省', '江苏省', '浙江省', '江西省', '山东省',
