知识点在全美婴儿名字案例中，使用到的方法有：按照sex分组按照births属性求和：groupby("sex").births.sum()concat()用法：第一个参数以列表形式添加pivot_table透视表制作image.png直接添加某列属性diff：group['diff']=group['M] - group['F']apply()用法查看DF数据信息：info()不同方式绘制可视图：
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2023-08-22 16:26:14
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# Python 人名识别库介绍
在自然语言处理领域，人名识别是一项非常重要的任务。通过识别文本中的人名，我们可以更好地理解文本内容、进行信息提取、进行情感分析等应用。在Python中，有许多人名识别库可以帮助我们实现这一任务，本文将介绍其中一个常用的人名识别库，并演示如何在Python中使用该库进行人名识别。
## 人名识别库简介
在Python中，有一个名为`nltk`的自然语言处理工具
原创
2024-03-01 04:51:15
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方式一. 简化版安装jieba库/numpy库编程读取《三国演义》电子书，输出出场次数最高的10个人物名字代码注释：import numpy
import jieba
# numpy输出有省略号的问题，无法显示全部数据
numpy.set_printoptions(threshold=numpy.inf)
def readFile(path):
with open(path, mod
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2023-10-07 12:15:45
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# Python人名识别
在自然语言处理领域，人名识别是一个重要的任务，它可以帮助我们从文本中提取出人名信息，用于各种应用，例如文本分类、社交网络分析等。Python提供了一些强大的工具和库，使得人名识别变得相对简单。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行人名识别，以及如何利用常用的工具和技术来实现这一任务。
## 什么是人名识别
人名识别即从文本中找出人名实体的过程。它涉及到将文本分
原创
2023-08-01 17:11:23
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# 使用Python进行人名识别
在当今的技术环境中，随着社交媒体和在线交流的普及，自动识别人名的需求日渐增多。人名识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在从文本中识别出人名、地名、组织名等实体信息。本文将介绍如何利用Python进行人名识别，并给出相关的代码示例。
## 人名识别的基本概念
人名识别主要依赖于自然语言处理
原创
2024-09-16 05:29:03
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前端使用tracking.js进行人脸识别背景一、引入第三方库二、使用步骤1.初始化打开摄像头获取视频流、创建检测2.检测视频中人脸3.拍照4.保存文件至本地5.关闭摄像头以及取消监听的方法总结 背景因为要在一个客户端上增加人脸识别功能，最终找到了第三方库tracking.js，基于此库完成了前端部分的需求开发。大致流程为：初始化打开摄像头获取视频流、创建监听->检测视频中人脸->进
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2023-11-28 15:20:20
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python中难以理解的最常见的特性是：迭代器（iterator）,生成器（generator），装饰器（decorator）,上下文管理器（context manager）迭代器迭代器只不过是一个实现了迭代器协议的容器对象。它基于以下两个方法：__next__:返回容器的下一个元素__iter__:返回迭代器本身迭代器可以利用内置的iter函数和一个序列来创建，如：当遍历完成时会引发
# 使用Python识别人名
在自然语言处理领域，识别人名是一个常见的任务，特别是在文本挖掘、信息抽取和实体识别等应用中。Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的自然语言处理库，可以帮助我们快速、准确地识别文本中的人名。
本文将介绍如何使用Python识别人名，包括常用的自然语言处理库、代码示例和实际应用场景。我们将以中文人名为例，演示如何通过代码识别文本中的人名，并提取出其中的信息。
原创
2024-07-08 04:25:22
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# Python识别合照人名
## 简介
Python是一种简单易学的编程语言，而人脸识别是目前计算机视觉领域的热门技术之一。本文将教会你如何使用Python进行合照人名的识别。
## 流程
下面是实现“Python识别合照人名”的流程图：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载图片 |
| 步骤2 | 检测人脸 |
| 步骤3 | 提取人脸特征 |
|
原创
2023-07-28 08:16:34
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# 使用 Python NLTK 识别人名
在许多自然语言处理（NLP）任务中，命名实体识别（NER）是一个重要的领域。NER的任务是识别文本中具有特定意义的实体，比如人名、地点名和组织名。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 的 NLTK（Natural Language Toolkit）库来识别人名。
## 什么是 NLTK？
NLTK 是一个强大的 Python 库，用于处理
原创
2024-09-03 06:04:06
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思路：一、数据收集，可以采用爬虫对网上海里的明星信息进行有针对的爬取二、格式化数据，存入mysq，把明星的自拍照的文件名存入数据库中三、使用百度的api对程序进行编写，说实话，百度人脸识别做的很棒了，精确度很高四、你上传一张图片（或者你能想象到的方式），后面的程序会对你海量的数据库中人的信息进行比对五、输出匹配到的人的信息，和相似度的数值。直接上代码：测试图片：明星数据库：明星的照片所在目录：明星
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2023-11-09 09:05:35
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# 使用PaddleNLP进行人名识别的入门指南
随着自然语言处理（NLP）技术的发展，人名识别作为一种重要的命名实体识别（NER）任务，已经得到了广泛的应用。本文将指导初学者如何使用PaddleNLP库实现人名识别的功能。我们将从整体流程入手，逐步引导你完成这一项目。
## 整体流程
我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# HanLP 人名识别技术概述
随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展，如何从文本中准确提取出人名（Named Entity Recognition, NER）成为了一个重要的研究方向。HanLP 是一个开源的自然语言处理工具包，其中包含了很多强大的功能，包括中文的人名识别。本文将介绍 HanLP 的人名识别功能，包括其工作原理、使用方法及代码示例。
## 一、什么是人名识别？
人名识别
# 实现 Java 人名识别教程
## 概述
在这篇文章中，我会教你如何使用 Java 实现人名识别。人名识别是一项涉及自然语言处理的任务，通过识别文本中的人名实体，可以对文本进行更深入的分析和理解。首先，我们来看一下整个实现的流程。
## 实现流程
```mermaid
journey
title 实现 Java 人名识别流程
section 准备工作
开发
原创
2024-04-01 03:35:29
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基础知识1NLP流水线句子分片 将文本分解成独立的句子。根据标点或其他格式信息。将词汇变成标记(token) tokenization。标点符号也应作为标记。预测每个标记的词性 把每个单词(以及上下文环境中的一些单词)输入 词性分类模型 得到词性(名词/动词/形容词等)。 词性分类模型是完全依据统计学的，是依靠从前的句子训练出来的。文本还原 lemmatization。因为单词可能会有变形(例如复
一、准备好一个OpenMV。二、操作步骤1.打开OpenMV IDE，找到工具-数据集编辑器-新数据集。点击即可创建一个新数据集。在桌面新建一个文件夹命名为mask-face（名字自己想取啥都行）。2. 点击新建class文件夹，新建两个类：mask和face。3.连接OpenMV，点击新建class类下面的图标使用OpenMV拍照进行数据采集。 4.数据上传，登录EDGE IMPULS
起因构思小说的时候感觉名字不太好取，所以我自己实现了一个随机取名器，虽然有那种随机生成名字的网站，不过我想着 一是写代码锻炼一下自己，二是万一以后有什么特殊需求，可以根据自己的需要来改。下面这是程序运行时的样子：全部代码import sys
import random
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, Q
前言: 一直在找一个能够精确识别中文人名的自然语言处理工具包,期间也找到了stanfordcorenlp, 并且经过在网上的大量摸坑探索之后,还是成功使用上了stanfordcorenlp,但是经过后期比较后,发现精确度还是没有达到满意的效果,后期发现了精度更高一些的jieba和paddlehub, 但还
【NLP】Python--中文分词 走进大秦帝国1 NLTK简介NLTK（Natural language Toolkit）：自然语言工具包，Python编程语言实现的统计自然语言处理（NLP）工具。它是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学的史蒂芬-伯德和爱德华·洛珀编写的。 NLTK支持NLP研究和教学相关的领域，包括经验语言学，认知科学，人工智能，信息检索和机器学习。 在2
# 如何让 Python 识别出人名
在许多应用中，识别文本中的人名（英语称为 Named Entity Recognition, NER）是非常重要的。无论是在社交媒体监测、文本分析，还是在聊天机器人中，正确识别出人名可以增强用户体验。作为一名刚入行的小白，下面我将为你详细讲解如何利用 Python 实现人名识别。我们将使用 Python 的 `spaCy` 库，这是一种强大的自然语言处理工具
