文章目录前言一、明确一个大方针二、分析网页1.查看页面结构三、开始动手吧1.获取网页信息2.获取图片地址3.全部代码总结 前言本案例仅用于技术学习每天与电脑为伴，天天看着默认的桌面屏幕，作为喜新厌旧的我怎么能忍？搜索桌面壁纸，随意的挑选了一个网址，开始爬取图片之旅。一、明确一个大方针中心主旨还是获取网页信息—提取图片信息—保存图片 使用到的库有requests，获取网页信息，BeautifulS
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2023-11-30 13:48:45
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两种办法，一种是用百度的API，效果还可以，不过好像每天有50次的调用的限制from aip import AipImageClassify
import cv2
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = 'X'
API_KEY = 'X'
SECRET_KEY = 'XX'
client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_
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2023-09-25 18:47:44
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图像主色提取算法我们在网易云上听歌, 略加设置就能在能看到这样的效果:网易云是怎么提取出专辑封面主要颜色的呢 首先, 我们需要思考如何表示一张图片. 图片是由一系列像素点组成的, 最简单的表示图片的方法就是用位图, 也即记录下每个像素点的 rgb 来表示 所以我们可以用一个 width * height * 3 的数组来表示一张图片, 其中 width 和 height 分别表示宽高, 3 代表
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2023-10-08 16:19:25
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# 如何用Python提取邮件主题
## 1. 总览
在这篇文章中，我将会教你如何使用Python来提取邮件主题。这个过程包括连接到邮箱服务器，获取邮件列表，以及提取其中的主题信息。我会通过详细的步骤和示例代码来帮助你完成这个任务。
## 2. 流程图
下面是一个简单的流程图，展示了提取邮件主题的整个过程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>邮箱服务器:
原创
2024-03-24 05:35:51
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# Python提取LDA主题
## 1. 引言
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种用于主题建模的概率图模型，广泛应用于文本挖掘、信息检索等领域。本文将教会你如何使用Python来提取LDA主题。
## 2. 整体流程
下面是提取LDA主题的整体流程，我们将通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理
原创
2024-01-05 09:53:08
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任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的。比如你在编写一个复杂的项目，并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案。然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案，它使用了你从不知道的 Python 功能！这种学习方式太有趣了：通过探索，偶然发现什么。下面是 Python 的 5 种高级特征，以及它们的用法。一、Lambda 函数Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是
在这篇博文中，我将深入探讨如何使用Python提取图像的主题色。在现代应用程序中，图像处理已经成为了一个关键环节，而提取主题色则有助于优化图像的展示和分析。以下是整个工作流程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和安全加固等。
## 环境配置
在开始之前，我们需要设置一个合适的开发环境。以下是我选择的组件和步骤：
1. **系统要求**：
- 操作系统：Ubuntu
本篇和大家分享客户端的实现方案：目前提取图片颜色比较常用的主题色提取算法有：最小差值法、中位切分法、八叉树算法、聚类、色彩建模法等，在这里我选择了中位切分法进行实现。思路中位切分法通常是在图像处理中降低图像位元深度的算法，可用来将高位的图转换位低位的图，如将24bit的图转换为8bit的图。我们也可以用来提取图片的主题色，其原理是是将图像每个像素颜色看作是以R、G、B为坐标轴的一个三维空间中的点，
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2023-11-06 21:39:10
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前言对论文（stm: An R Package for Structural Topic Models）中 stm 模型的工作流进行梳理，总体结构参考论文原文，但对部分代码执行的顺序提出个人想法。因时间有限，存在未能解决的问题（如选择合适的主题数、论文后半部分梳理过于简略等），后续有时间将会补充。 若有朋友能提出有效的修改建议和解决方案，博主将在第一时间做出反馈。最后，希望对使用STM结构主题模型
关键词提取分为有监督和无监督两种方法。有监督通过构建一个较为丰富和完善的词表，然后通过判断每个文档中每个词的匹配程度，以类似打标签的形式，达到关键词提取的效果。无监督的方法包括TF-IDF算法、TextRank算法（不依赖语料库）和主题模型算法（LSA,LSI,LDA等）1、LSA步骤step1: 使用BOW模型将每个文档表示为向量step2: 将所有的文档词向量拼接起来构成词--文档矩阵[m*n
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2023-09-25 17:28:40
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关键词提取算法一般也能分为有监督和无监督。1、有监督的关键词提取算法主要是通过分类的方式进行的，通过构建一个较为丰富和完善的词表，然后通过判断每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取的效果。有监督的方法能够获取到较高的精度，但缺点是需要大批量的标注数据，人工成本过高。另外，会有大量的信息出现，一个固定的词表有时很难将信息的内容表达出来。2、而无监督的方法对数据要求低，受
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2023-07-29 20:05:15
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LDA主题提取时最佳主题数如何确定 python
在自然语言处理（NLP）中，主题建模是一项重要技术，其中潜在狄利克雷分配（LDA）是一种常用的方法。LDA可以帮助从大规模文本数据中提取潜在主题，以便更好地理解文档的内容。然而，确定最佳主题数这个问题常常让很多数据科学家和开发者感到困惑。
> 关于业务影响分析，确定LDA模型的最佳主题数对于理解用户需求，提高内容推荐系统的准确性至关重要。例如，
网络爬虫之规则Requests库的安装Requests库的7个主要方法方法 说明requests.request() 构造一个请求，支撑以下各方法的基础方法requests.get() 获取HTML网页的主要方法，对应于HTTP的GETrequests.head() 获取HTML网页头信息的方法，对应于HTTP的HEADrequests.post() 向HTML网页提交POST请求的方法，对应于H
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2023-11-01 22:56:39
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作者：Kung-Hsiang, Huang编译：ronghuaiyang导读LDA是文档分类上的经典算法，如何应用到推荐系统上，大家可以看看。 Latent Dirichlet Allocation(LDA)是一种无监督发现语料库底层主题的主题建模算法。它已被广泛应用于各种领域，特别是在自然语言处理和推荐系统中。这篇博文将带你从LDA的概况介绍到详细的技术说明，最后我们将讨论LDA在推
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2024-08-23 16:21:52
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# Autor cf
#!/usr/bin/env Python
# coding=utf-8
'''
1、从csv或xlsx中读数据
2、使用sklearn库
'''
import pyLDAvis.sklearn
import pyLDAvis
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVect
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2024-05-07 15:59:30
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函数的命名函数是一个程序的必备元素，它可以简化主体函数，让程序看的更加具体、形象。 函数具有三个特征：首先，它们给一段代码命名，并让它可重复使用；其次，它获取参数的方式就像python脚本获取argvs一样；最后，用1和2可以让你实现你的小脚本。这里，我们给出了一些基本的函数使用案例：# -*- coding: utf-8 -*-
#以下四种方式介绍了四种传参方式，有多参数和单参数方式
#第
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2024-01-17 10:53:01
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数据科学老师布置任务，使用LDA写一个针对网页的主题提取实验。下面我把代码贴上，把所需要的文件传上。# !/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npfrom gensim import corpora, models, similaritiesfrom pprint import pprintimport tim...
原创
2022-02-03 10:57:53
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# Python进行主题提取实验报告
## 引言
主题提取是自然语言处理中的一种重要任务，其目标是从文本中自动识别出主题或关键概念。在这篇文章中，我将带领您了解如何使用Python进行主题提取的过程，包括所需的库、数据预处理、模型选择与训练、结果评估等步骤。通过遵循以下流程，您将能够独立完成一份实验报告。
## 流程概述
在开始实现之前，首先让我们了解整个过程的步骤。下面的表格展示了主题提
数据科学老师布置任务，使用LDA写一个针对网页的主题提取实验。下面我把代码贴上，把所需要的文件传上。# !/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npfrom gensim import corpora, models, similaritiesfrom pprint import pprintimport tim...
原创
2021-07-09 14:14:54
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1、文本关键信息提取为了训练自身对于自然语言识别的理解我计算获得了文本各个段落与全文的相似度，各段落和全文的关键词。段落关键词，全文关键词和摘要，多重信息有效得帮助读者了解文本内容和主题。以下是效果图。 首先是段落关键词和全文关键词，获取全文和段落关键词的步骤为读入文本，切词和去除停用词。LingYu=[]#领域词表
for i in range(2100,12000):
try:
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2023-09-19 23:12:00
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