本篇使用的平台为Ubuntu，Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用前言距离发布Pytorch-1.0-Preview版的发布已经有两个多月，Pytorch-1.0最瞩目的功能就是生产的大力支持，推出了C++版本的生态端(FB之前已经在Detectron进行了实验)，包括C++前端和C++模型编译工具。对于我们来说，之后如果想要部署深度学习应用
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2024-08-22 09:47:46
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前提环境：kubernetesingress涉及参考文档：kubernetes 官方文档NGINX Ingress Controlle 官方手册kubernetes基于nginx-ingress进行蓝绿部署/金丝雀发布(canary)Kubernetes 使用Nginx-Ingress实现蓝绿发布/金丝雀发布/AB测试一、Ingress-Nginx-Annotation Canary 功能简介如果
讲python的pypinyin的时候，我提到了分词模块jieba，说话结巴的jieba。它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体，繁体分词，还支持自定义词库。那在01这里我主要讲jieba的分词，提取关键词，自定义词语，词库切换这几个功能。安装jieba####命令安装:pip install jieba**github里下载安装**地址 ：https://github.com/fxs
基于python的jieba包中文分词jieba包载入词典调整词典1、add_word()2、del_word()3、get_FREQ()4、suggest_freq() jieba包载入词典开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率。可通过以下方法引入词典。jieba.load_userdict(
不要把学习建模看成只是参加比赛获奖等，这样会让你心情杂乱，你要试着想建模就是解决实际生活问题。1什么是层次分析（评价类模型）引入例子：小明给大学打分时关心的东西。当然这里一个小技巧就是权重值之和为1.注意这里定义给权重时：1：首先给出选折时考虑的因素，并给出权重值，但是加起来要是1 &nb
从github上下载源代码后，打开 文件夹 jieba，找到__init__.py，结巴分词最主要的函数 cut 就定义在这个文件中。这个函数的前半部分主要是根据用户指定的模式 用 正则表达式 将输入的文本 分块(block)。然后针对每一块进行分词，默认情况(精确模式)下使用的 块的分词函数叫 __cut_DAG 。__cut_DAG 函数调用了 get_DAG(senten
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2024-03-20 14:52:38
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中文分词对于NLP（自然语言处理）来说，分词是一步重要的工作，市面上也有各种分词库，11款开放中文分词系统比较。1.基于词典：基于字典、词库匹配的分词方法；（字符串匹配、机械分词法） 2.基于统计：基于词频度统计的分词方法； 3.基于规则：基于知识理解的分词方法。第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复
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2024-08-31 17:23:09
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HTML的不同标签在SEO优化中的权重分数一、HTML标签权重分值排列内部链接文字：10分标题title：10分域名：7分H1，H2字号标题：5分每段首句：5分路径或文件名：4分相似度（关键词堆积）：4分每句开头：1.5分加粗或斜体：1分文本用法（内容）：1分title属性：1分 （注意不是<title>， 是title属性， 比如a href=… title=”）alt标记：0.5分
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2024-10-06 14:48:48
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文本知识提取目录1.安装jieba2.TF-IDF算法2.1算法的定义2.2算法的应用（1）词性标注（2）去停用词（3）关键词提取1.安装jiebaJieba分词官网：https://github.com/fxsjy/jieba解压到相应文件夹 ，打开控制台切换到setup所在的路径，然后 输入python setup.py install 进行安装测试安装成功 2.
中文分词jieba学习笔记一、分词模式二、自定义词典2.1 命令2.2 使用方式三、关键词抽取（基于TF－IDF算法）3.1 用jieba.analyse.extract_tags()3.2 用jieba.analyse.textrank(s)四、词性标注五、并行分词六、返回词语在原文的起止位置 一、分词模式二、自定义词典 注意：HMM模型（隐马尔可夫模型），可以识别新词2.1 命令 jie
jieba分词主要是基于统计词典，构造一个前缀词典；然后利用前缀词典对输入句子进行切分，得到所有的切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图；通过动态规划算法，计算得到最大概率路径，也就得到了最终的切分形式。 1 特征： 支持三种分词模式： 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 搜索引擎模式，在精确
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2024-03-27 07:53:23
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一、前缀字典作者这个版本(0.37)中使用前缀字典实现了词库的存储(即dict.txt文件中的内容)，而弃用之前版本的trie树存储词库，python中实现的trie树是基于dict类型的数据结构而且dict中又嵌套dict 类型，这样嵌套很深，导致内存耗费严重，具体点这里，下面是@gumblex commit的内容:对于get_DAG()函数来说，用Trie数据结构，特别是在Python环境，内
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2024-06-11 05:09:30
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jieba库是Python中一个重要的第三方中文分词函数库，能够将一段中文文本分隔成中文词语序列，就像人结巴时说话一样。实例1：import jieba #
f = open('data.txt','r') # 导入文本数据
lines = f.readlines()
f.close()
f = open('out.txt','r+') # 使用r+模式读取和写入文件
for line
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2023-07-09 09:56:43
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Python jieba库的介绍与使用一、 jieba库简介与安装 简介：jieba库是一个进行中文分词的第三方库。可用来进行关键字搜索。 安装：在python3环境下输入：pip install jieba进行安装。 二、jieba库有三种分词模式精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析(默认是精确模式)；全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，有冗余，不能解决歧义；
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2023-08-11 17:11:44
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jieba库，它是Python中一个重要的第三方中文分词函数库。1.jieba的下载由于jieba是一个第三方函数库，所以需要另外下载。电脑搜索“cmd”打开“命令提示符”，然后输入“pip install jieba”，稍微等等就下载成功。（注：可能有些pip版本低，不能下载jieba库，需要手动升级pip至19.0.3的版本，在安装jieba库）当你再次输入“pip install jieba
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2023-07-05 17:46:05
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# Python中文分词库jieba详解
在自然语言处理（NLP）领域中，中文分词是一个重要的预处理步骤。它将连续的中文文本分割成有意义的词汇单位，为后续的文本分析任务（如文本分类、情感分析等）提供基础。
Python中有许多中文分词库，其中最受欢迎且功能强大的是jieba。jieba是一个开源的Python中文分词库，采用了基于词频的分词算法，具有高效、准确和易用的特点。本文将详细介绍jie
原创
2023-07-31 11:26:52
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jieba是python的一个中文分词库，下面介绍它的使用方法。安装 方式1：
pip install jieba
方式2：
先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/
然后解压，运行 python setup.py install 功能下面介绍下jieba的主要功能，具体信息可参考github文档：https://github.com/fxsjy/jieb
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2023-08-26 15:45:30
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介绍中文分词千千万，人生苦短，我用“结巴”。jieba分词库号称是最好用的中文分词库，具有以下特点：支持四种分词模式：
精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。paddle模式，利用PaddlePaddle深度学习框架，训
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2023-08-23 19:24:56
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jieba库的安装jieba库是Python中第三方中文分词函数库，需要用户联网自定义安装， win+r调出命令行：输入cmd 命令行安装方式：pip install jieba; pycharm环境安装方式： 1.打开pycharm页面后鼠标移到左上角File处点击setting进入 2.点击Project:untitled，再点击projecr interprter 3.双击页面内的pip或者
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2023-08-15 13:16:46
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做词云可视化的时候，一般都用一个库叫jieba，它是用来分词的。Jieba库在安装时，会附带一个词库，这个词库中包含了日常汉语的词语和词性。在分词时，Jieba库会先基于词库对文本进行匹配，生成文本中的汉字最有可能形成的词。然后将这些词组成一个DAG，用动态规划算法来查找最大的概率路径，尽可能不将一个词拆成单独的汉字。最后，再从词库中找出基于词频的最大切分组合，把这些组合在文本中找出来，进而形成一
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2023-06-13 20:41:34
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