python的垃圾回收是采用的引用计数算法，而且在引用计数的基础上辅以标记-清除和分代回收算法。以引用计数算法来跟踪和回收垃圾；以标记-清除来解决对象产生循环引用造成无法回收的问题；以分代回收以空间换时间来进一步提高垃圾回收！我们从它的内存分配开始，说说它的垃圾回收机制！内存分配器 在py
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2023-12-20 16:36:55
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Python基于OpenCV的人脸识别自助水果店（源码＆部署视频＆万字技术文档）1.模块功能介绍实现人脸识别模块、人脸登录与注册功能、商店显示和用户余额页显示功能用GUl图形界面实现(pyqt)语言python windows下软件pycharm 1.用户登录模块:刷脸登录 2.注册模块:拍照截取与对齐上传人脸信息录编入用户的余额和号 3.登陆成功后，进入商店页面 4.用户进入商店有余额和商店商品
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2024-04-22 13:40:56
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数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)特别声
原创
2024-09-30 11:46:10
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进入垃圾邮件的原因很多，比如接收方服务器对垃圾邮件的判断标准不同（比如内容、发送频率、关键字等），问题不一定出在你那边。另外，现在很多邮箱服务提供商，经常神经过敏，即使通过网页登录进去发，也有可能进垃圾箱。还有一些杀毒软件，比如瑞星，有一段时间，只要是经过它扫描的邮件，几乎全是垃圾邮件。 这种情况下，可以试着对照下面几点检查：（1）修改邮件的标题内容。如果您的邮件中含有诸如“广告”、“
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2023-12-17 18:58:01
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在当今互联网时代，垃圾邮件的泛滥已经成为我们在日常工作和生活中必须面对的一个棘手问题。垃圾邮件不仅占用用户的时间和精力，严重者还会造成信息泄露和财产损失。因此，有效的垃圾邮件检测成为了一个重要的研究领域，使用 Python 语言进行垃圾邮件检测更是因其简洁和强大的库支持，逐渐受到开发者们的关注。接下来，将详细记录解决“垃圾邮件检测 Python”的过程。
### 协议背景
在开始具体的垃圾邮件
跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎搜索关注！在上一篇文章中我们介绍了用于文本表示的词袋模型，并且详细阐述了如何将文本表示成向量。其主要思想是对比词表中的每个词是否出现在样本中，如果样本中包含有该词，则词表
原创
2021-12-28 16:38:12
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跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎搜索关注！在上一篇文章中我们介绍了用于文本表示的词袋模型，并且详细阐述了如何将文本表示成向量。其主要思想是对比词表中的每个词是否出现在样本中，如果样本中包含有该词，则词表对应位置就用1来表示，没有包含则用0表示，最终得到一个仅包含0，1的向量来表示一个样本。但这是这样做的弊端之一就是：没有考虑到词的出现频率
原创
2022-01-25 10:15:09
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# Python 词袋模型的基础知识与实现
在自然语言处理（NLP）中，文本通常以数字形式表示以便进行分析。词袋（Bag of Words，BoW）模型是一种基本而有效的文本表示方法。本文将介绍词袋模型的基本概念，Python 实现示例，并提供类图以帮助理解模型的结构。
## 词袋模型概述
词袋模型把文本看成一个“词”的集合，不考虑语法和词与词之间的顺序。这意味着每个文本样本由其包含的单词构
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：993标注数量(xml文件个数)：993标注数量(txt文件个数)：993标注类别数：4标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["Plastic-Bag
计算机视觉笔记总目录
一、垃圾分类之模型构建1 垃圾分类介绍这里不做详细介绍了，有兴趣的可以看看：百度百科2 华为垃圾分类比赛介绍官网：https://competition.huaweicloud.com/information/1000007620/introduction本次比赛选取40种生活中常见的垃圾，选手根据公布的数据集进行模型训练，将训练好的模型发布到华为ModelArts平台上，在
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2024-05-12 18:36:47
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Bow3源码与原理
前人摘树，后人乘凉。源码在github有CMakeLists，代码下下来可以直接编译。泡泡机器人有个很详细的分析，结合浅谈回环检测中的词袋模型，配合高翔的回环检测应用，基本上就可以串起来了。tf-idf的概念，表达方式不唯一，这里的定义是这样：tf表示词频，这个单词在图像中出现的次数/图像单词总量idf表示单词在整个训练语料库中的常见
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2023-12-18 11:41:57
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文章主要讲述如何生成与ORB-SLAM2作者提供的相同格式的字典
原创
2022-09-30 09:04:30
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类似的博客很多，本文重点在于第一次将词袋模型是如何一步步到朴素贝叶斯算法并最终实现文本分类的 文章目录从词袋模型到朴素贝叶斯算法1. 词袋模型1.1 说明1.1.1 TF1.1.2 TF-IDF1.2 例子1.2.1 代码算1.2.2 手算1.3 细节1.4 高级2. 朴素贝叶斯2.1 说明2.2 例子2.2.1 手算2.2.2 代码算2.3 替换词频模型2.4 思考3. 参考链接 从词袋模型到朴
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2024-06-07 16:24:41
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法一：Bag-of-words 词袋模型文本特征提取有两个非常重要的模型： 词集模型：单词构成的集合，集合中每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个词袋模型：如果一个单词在文档中出现不止一次，并统计其出现的次数（频数）两者本质上的区别，词袋是在词集的基础上增加了频率的纬度，词集只关注有和没有，词袋还要关注有几个。假设我们要对一篇文章进行特征化，最常见的方式就是词袋。（
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2023-07-04 17:42:22
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# Python 词袋模型实现指南
在自然语言处理（NLP）中，词袋模型（Bag of Words, BOW）是一种常用的文本表示方法。它将文本表示为一组单词的出现频率，而忽略了语法和词序等信息。本文旨在教会刚入行的小白如何在Python中实现词袋模型。下面将展示实现步骤及相关代码。
## 流程概述
在动手之前，让我们先明确一下实现词袋模型的流程。以下是每个步骤的简要描述及其对应的行动项：
假设我们刚看完诺兰的大片《星际穿越》，设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”（positive）还是“踩”（negative）呢？这类问题就属于情感分析问题。这类问题处理的第一步，就是将文本转换为特征。因此，这章我们只学习第一步，如何从文本中抽取特征，并将其向量化。由于中文的处理涉及到分词问题，本文用一个简单的例子来说明如何使用Python的机器学习库，对英文进行特征提取。1、数
词袋模型是一种表征文本数据的方法,可以从文本数据中提取出特征并用向量表示.词袋模型主要包括两件事构建词汇表确定度量单词出现的方法词袋模型不考虑单词在文本中出现的顺序,只考虑单词是否出现.具体以"双城记"开头为例收集数据It was the best of times,
it was the worst of times,
it was the age of wisdom,
it was the a
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2023-07-02 14:59:34
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现在几乎所有的品牌、商家、创业者都在探索直播带货之路，但是大多数人的直播之路走得并不顺利。一场成功的直播，涉及到的运营细节太多了。如果没有前期的准备和策划，动不动就长达4~6个小时直播，根本无法顺利进行，效果也就可想而知了。如何策划一场成功的直播，本文将从以下3个方面去详细阐述直播带货的营销玩法和运营细则：流量获取、主播能力、直播脚本流量获取最简单的办法就是用直播间福袋，福袋可以在短时间内快速提升
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2023-11-21 21:40:42
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在NLP之词袋模型一中介绍了最基本利用词袋模型(Bag of Words)进行词向量表达对方法，本文介绍几种提升词袋模型性能的方法。提升词袋模型性能的方法主要在以下几个方面：词袋的管理词向量表达方法的选择词袋的管理管理词袋包括：词袋的创建、词袋的维护。 为了更好的管理词袋，我们首先考虑以下几个方面：词袋可能会很大，特别是当我们处理较多文本的时候。词袋很大的话，容易导致词向量比较稀疏（即0值特别多）
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2023-06-25 23:00:58
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# 垃圾邮件检测：利用Python和人工智能实现
随着互联网的普及，垃圾邮件成为了我们日常工作和生活中的一个严重问题。垃圾邮件不仅占据了我们的邮箱空间，而且可能包含恶意链接和欺诈信息。为了解决这个问题，我们可以利用Python和人工智能技术来建立一个垃圾邮件检测系统。本文将介绍如何使用Python和一些常用的机器学习算法来实现这个系统。
## 数据准备
首先，我们需要一个包含垃圾邮件和正常邮
原创
2023-09-30 05:22:50
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