Python 常用 方法 属性 | 元类1 Python 变量命名注意点_a__aa___a__防止from xx import * 导入私有属性&&私有方法区别于Python关键字魔法方法 具有一定功能2 常用魔法方法2.1__new____init____str____del____getattr____getattribute__(属性拦截器)__call__构建方
1.在列表末尾添加元素示例:在末尾添加元素:xeamlist=['1','2','3']list.append('xeam')2.在列表中插入元素示例:在索引1处插入元素:xeamlist=['1','2','3']list.insert(1,'xeam')3.在列表中删除元素示例1:删除索引1处的元素list=['1','2','3']del list[1]示例2:弹出索引1处的元素list=[
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2024-09-20 20:33:40
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# 父实体和子实体 Java
## 简介
在面向对象的编程中，我们经常会遇到需要定义父类和子类的情况。父类是一种通用的类，它可以被多个子类继承，并且可以拥有共同的属性和方法。子类是基于父类创建的，它可以继承父类的属性和方法，并且可以添加自己特有的属性和方法。
在 Java 中，我们可以通过关键字 `extends` 来实现类的继承。一个子类只能继承一个父类，但一个父类可以有多个子类。
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原创
2023-11-27 06:46:50
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目录如何让你的代码更有python味？1、三元表达式2、*和**的运用3、列表的使用4、妙用yield和生成器4、巧用context manager5、多使用集合6、判断真伪7、使用操作符in8、使用with8.1 使用with加锁8.2 使用with打开文件8.3 使用 with 忽视异常(仅限Python 3)9、使用join连接字符串10、妙用函数式编程max, map, filter,
文章目录前言一、实体识别简介1.实体识别2.复杂情况下的实体识别二、几种标注方法1.指针标注2.多头标注3.片段排列+分类三、数据层面的问题 前言参考资料：刷爆3路榜单，信息抽取冠军方案分享：嵌套NER+关系抽取+实体标准化一、实体识别简介1.实体识别实体识别的难点一方面在于一些复杂实体难以有效训练识别，另一方面在数据层面的问题。要做实体识别模型训练，那么就要进行实体标注。常见的标注策略就是使用
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2023-11-23 14:21:50
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中文命名实体识别 Lattice LSTM同步滚动：论文题目：Chinese NER Using Lattice LSTM 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1805.02023.pdf 相关源码：GitHub - jiesutd/LatticeLSTM: Chinese NER using Lattice LSTM. Code for ACL 2018 paper. 约1.5
中文命名实体识别数据集本项目尝试使用了多种不同的模型(包括HMM，CRF，Bi-LSTM，Bi-LSTM+CRF)来解决中文命名实体识别问题，数据集用的是论文ACL 2018Chinese NER using Lattice LSTM中收集的简历数据，数据的格式如下，它的每一行由一个字及其对应的标注组成，标注集采用BIOES，句子之间用一个空行隔开。美B-LOC国E-LOC的O华B-PER莱I-P
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2024-01-09 23:39:20
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在crm里面怎样用sql语句查询这些信息？查询实体信息：--查询实体信息,实体名称：accountselect * from MetadataSchema.Entity where name= 'account'查询窗口信息：--查询窗口信息,ObjectTypeCode: 实体的codeselec...
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2015-07-17 20:37:00
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判断语句常见错误：第一种就是在写if判断语句的时候忘了写大括号，就是这种解决其实也好解决，解决的方式就是在if判断后面加上大括号
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2023-06-27 21:02:36
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# 如何识别句子中的序号：Python 实现
在文本处理和自然语言处理（NLP）中，识别句子中的序号是一个常见的任务，特别是在需要分析结构化文本或处理清单时。本文将介绍如何使用Python识别句子中的序号，并提供完整的代码示例和详细分析，以帮助读者理解这一过程。
## 一、序号的定义
在文本中，序号通常以特定的格式出现，例如“1.”、“2)”或者“(1)”。这些格式可以用于列举项目、步骤说明
机器不学习-机器学习好网站命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下图。命名实体识别是NLP领域中的一些复杂任务的基础问题，诸如自动问答，关系抽取，信息检索等 ，其效果直接影响后续处理的效果，因此是NLP研究的一个基础问题。NER一直是NLP领域中的研究热点，现在越来越多的被应用于专业的领域，如医疗、生
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2023-12-29 21:08:11
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命名实体识别主要方法命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是自然语言处理中的一项基础任务，应用范围非常广泛。命名实体一般指的是文本中具有特定意义或者指代性强的实体，通常包括 人名、地名、机构名、日期时间、专有名词等。通常包括两部分：实体的边界识别确定实体的类型（人名、地名、机构名或其他）NER系统就是从非结构化的输入文本中抽取出上述实体，
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2023-10-12 11:49:58
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文章目录前言关于[我的NER](https://github.com/namespace-Pt/NER)关于经验和问题的分享一些经验一些问题写在最后 前言之前其实写过一篇关于命名实体识别的博客, 但是当时对于深度学习等各种内容的掌握还相当肤浅, 代码也只是对官方例子的粗略改进, 并且参照了很多网上的代码, 少了灵魂, 最后工程上用的还是别人的库, 但不得不说太垃圾了, 速度很慢而且不好使。上一学
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2023-12-19 05:33:26
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定义：不同的数据提供方对同一个事物即实体 (Entity)可能会有不同的描述 (这 里的描述包括数据格式 、表示方法 等) ，每一个对实体的描述称为该实体的一个引用。实体解析，是指从一个“ 引用集合”中解析并映射到现实世界中的“ 实体”过程 。实体解析(Entity Resolution)又被称为记录链接(Record Linkage) 、对象识别(object Identification )
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2024-08-09 15:20:00
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# Python 实体识别、实体关系识别与绘制关系图谱指导
在现代数据处理中，实体识别和实体关系识别是自然语言处理（NLP）的重要任务之一。通过识别文本中的实体及其关系，我们可以构建有意义的关系图谱。本文将指导您如何使用 Python 实现这一过程。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|-------|
原创
2024-10-31 09:38:54
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### Python实体识别BIEO实现流程
为了帮助你理解如何实现Python实体识别BIEO，我将按照以下步骤进行解释，并提供相应的代码和注释，以帮助你更好地理解每个步骤的目的和实现方式。
#### 步骤一：数据准备
在实体识别任务中，我们需要一些已经标注好的数据作为训练集。这些数据应包含所需的实体类型，并采用BIEO（即Begin，Inside，End，Outside）标注方案。
`
原创
2023-09-26 12:27:21
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# Python语音识别技术在英语句子识别中的应用
随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术在各个领域都有着广泛的应用。其中，Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，被广泛应用于语音识别领域。本文将介绍如何使用Python实现英语句子音频识别，并结合代码示例进行详细说明。
## 1. 背景介绍
英语句子音频识别是指将英语口语转换为文字形式的过程。通过语音识别技术，我们可以实现自动化
原创
2024-06-09 03:53:39
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约束 分类：
not null 非空约束 数据不能为空
学生表的姓名字段
create table student (id ind,name char(10) not null);
default 默认值约束 可以指定字段的默认值
# Python 实体识别库：从入门到实战
在自然语言处理（NLP）领域，实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一个重要的任务。它的目的是从文本中识别出各种实体，比如人名、地名、组织名等。这篇文章将介绍如何使用 Python 实体识别库，特别是流行的 `spaCy` 库，提供详细的代码示例和工作流程，并附上相应的流程图。
## 什么是实体识别？
实体识别是信
原创
2024-08-23 08:46:07
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一、知识储备 1.单词的编辑距离 这个概念表示的就是一个单词经过几次编辑形成新的单词。这个编辑包含了增加，删除，替换三种。例如 apple 的编辑距离为 1 的单词可以有 aapple bapple pple aple bpple 等，这就是所谓的编辑距离。如果需要得到编辑距离为2的单词。只需要在编辑
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2023-12-11 10:59:39
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