文章目录1. 原理2. 使用2.1 环境要求2.2 步骤3. 结果1. 原理参考以下博客学习原理此模型能够将一个句子 提取其特征， 与word2vec类似， 相当于一个 sentence2vec是16年的Skip-Thought Vectors 论文提出的2. 使用2.1 环境要求首先我们需要用以下环境，注意容易搞错的点就是NLTK == 3,
原创
2021-08-27 15:05:37
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# 提取句子主干的Python实现
在自然语言处理（NLP）领域，提取句子主干是一个重要的任务。句子主干通常指的是句子的主体部分，如主语、谓语和宾语。通过提取主干信息，可以简化句子的结构，使得后续的分析和处理更加高效。在这篇文章中，我们将使用Python语言来实现句子主干提取，并为大家展示代码示例。
## 环境准备
在开始之前，我们需要安装一些自然语言处理的库，如`spaCy`。可以使用如下
# 提取句子的主语：使用Python进行自然语言处理
## 导言
在自然语言处理中，提取句子的主语是一项非常基础且重要的任务。主语是句子中执行动作的实体或者动作的发出者，通常位于句子的主语位置。通过提取句子的主语，我们可以更好地理解句子的含义和结构，从而为后续的文本分析和处理提供基础支持。
本文将介绍如何使用Python进行句子主语的提取，通过示例代码演示具体的实现过程，并对主题进行更深入的
原创
2024-07-05 04:24:08
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我想计算Haar特征，自己手动计算感觉挺麻烦（主要在取各个不同位置、不同scale的特征），而且可能速度不够。
OpenCV 的这个把所有东西都封装起来了，由于我的online-boosting和它的框架不一样，不能直接使用。我在源码中看了半天，发现里面又有 internal haar feature又有fast haar feature，还有什么Thaar feature。源码中注释比较少，
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2024-08-23 17:22:10
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编程语言，英文是programming language，是用来定义计算机程序的形式语言。它是一种被标准化的交流技巧，用来向计算机发出指令。从计算机问世到现在为止，编程语言经过不断地发展，已经有了数百种程序设计语言了。对于刚进入编程领域的小白码农来说，选择一门合适的入门语言是十分重要的。有的人会根据自己的喜爱来选择，还有的人是根据这门语言的前景来选择。但是不管怎么样，了解目前常用的几门语言都有助于
1 基本数值特征本文以bilibili上的学习视频为笔记，代码原图1.1 离散值处理np.unique()看一下有多少类别1.2 标签编码LabelEncoder将离散值映射为计算机可以识别的数据。例子是采用的LabelEncoder来实现，数值是从0开始。也可以自己手动写one-hot Encoding什么是one-hot编码，简单的说就是，假如有5个类别，“鸡，鸭，鹅，猫，狗”，转换为one-
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2024-06-24 21:09:47
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应用：图像拼接、图像匹配特征检测和提取算法：Harris（检测角点）SIFT（检测斑点blob）SURF（检测斑点）FAST（检测角点）BRIEF（检测斑点）ORB（带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法）特征匹配算法：暴力匹配（Brute-Force）基于FLANN匹配。特征：特殊的图形区域、独特性和易于识别性--角点和高密度区域。大量重复区域和低密度区域不适合作为特征，边缘时很好
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2023-12-04 18:52:04
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本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇，主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量。
In [1]:
# 带TF-IDF权重的扩展词库
# 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现。然而与单词的顺序、频率无关。然后词的频率对文档更有意义。因此本文将词频加入特征向量
In [2]:
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2023-11-23 22:51:20
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修改prototxt实现caffe在[1]讲到如何看一个图片的特征和分类结果，但是如何批量抽取特征呢？可以使用c++的版本点击打开链接，这里我们谈下如何用Python批量抽取特征。
首先，我们要注意caffe filter_visualization.ipynb的程序中deploy.prototxt中网络每一轮的图片batch是10， 这个数刚好和oversample=true的crop数量是一
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2024-02-27 12:38:34
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Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。它的主要特点有操作简单、高效的数据挖掘和数据分析、无访问限制、在任何情况下可重新使用、建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上、使用商业开源协议--BSD许可证等。scikit-learn的基本功能主要被分为
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2024-06-06 21:43:12
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# 如何使用Python jieba提取句子的主语
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学会如何使用Python中的jieba库来提取句子的主语。首先，让我们了解一下整个流程。
## 2. 流程步骤
下面是实现“python jieba提取句子的主语”的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ----- | ----- |
| 1 | 安装jieba库 |
| 2 | 导入
原创
2024-06-23 04:56:17
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这篇文章是关于英语兔的学习笔记，旨在用一种新的切入角度重塑英语语法，好了废话话不多说，我们直接进入主题，从英语语法框架综述开始进行拆分：拆分简单句（Simple Sentence） 拆到最细的【简单句】，核心概
# Python英文句子提取单词实现指南
## 1. 整体流程
为了实现“Python英文句子提取单词”的功能，我们可以按照以下步骤进行：
1. 获取输入的英文句子。
2. 将句子分解为单词。
3. 去除标点符号。
4. 统计每个单词的出现次数。
5. 输出提取的单词及其出现次数。
下面将逐步解释每个步骤的具体实现方法。
## 2. 获取输入的英文句子
首先，我们需要获取用户输入的英文
原创
2023-08-28 07:34:55
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# 提取句子中的主语的方法
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要处理文本数据，提取其中的有用信息是很常见的需求之一。在自然语言处理中，提取句子中的主语是一个常见的任务。本文将从整体流程到具体代码实现，教你如何在Python中实现提取句子中的主语。
## 整体流程
为了更好地理解如何提取句子中的主语，我们可以将整个流程分解为几个步骤，具体如下：
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2024-05-25 06:27:17
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#中文分词
def cut_word(text):
text=" ".join(list(jieba.cut(text)))
return text
#中文文本的特征提取
def count_chinese_dome():
data=["10艘中俄军舰穿过津轻海峡，这一举措合乎国际法，无可指摘，却引起日本国内“异样反应”。"
"19日，日本内阁官房
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2023-06-19 10:21:08
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调用Python中的skimage库提取图像HOG特征的示例代码如下，代码摘自 图像特征工程 HOG特征描述子介绍：from skimage.io import imread, imshow
from skimage.transform import resize
from skimage.feature import hog
from skimage import exposure
i
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2023-07-04 21:09:39
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第1章 机器学习基础将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务，评估效果。第2章 线性回归介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义，通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第二章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直径。而很多机器学
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2024-05-20 23:38:15
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sklearn.feature_extraction
模块可用于以机器学习算法支持的格式从原始数据集(如文本和图像)中提取特征。
**注意：**特征提取与
特征选择
有很大不同：前者是将任意数据(例如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。后者是一种应用在这些特征上的机器学习技术。
1. 从字典加载特征(Loading features from dict
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2023-11-30 09:05:30
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文本提取及文本向量化词频和所谓的Tf-idf是传统自然语言处理中常用的两个文本特征。以词频特征和Tf-idf特征为基础，可以将一段文本表示成一个向量。将多个文本向量化后，然后就可以运用向量距离计算方法来比较它们的相似性、用聚类算法来分析它们的自然分组。如果文本有标签，比如新闻类、军事类、财经类等等，那么还可以用它们来训练一个分类模型，用于对未知文本进行标签预测。词频将文本中每个词出现的次数按一定的
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2023-08-30 22:27:39
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文章目录一、提取特征二、保存特征点 一、提取特征傅里叶描述子特征点进行提取提取手部轮廓原理：加载图像（opencv，截图保存saveROI）肤色检测（YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值分割算法）图像去噪（numpy二值化处理）轮廓提取（canny检测，cv2.findContours->傅里叶描述子Laplacian）二次去噪（numpy二值化处理）绘制轮廓（cv2.drawCo
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2023-09-18 20:53:49
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