minus指令是运用在两个 SQL 语句上。它先找出第一个 SQL 语句所产生的结果，然后看这些结果有没有在第二个 SQL 语句的结果中。如果有的话，那这一笔资料就被去除，而不会在最后的结果中出现。如果第二个 SQL 语句所产生的结果并没有存在于第一个 SQL 语句所产生的结果内，那这笔资料就被抛弃。 MINUS 的语法如下： [SQL 语句 1]
MINUS
[SQL 语句 2]
我们继
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2024-09-30 12:32:03
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一、动态语言的定义动态编程语言 是 高级程序设计语言 的一个类别，在计算机科学领域已被广泛应用。它是一类 在运行时可以改变其结构的语言 ：例如新的函数、对象、甚至代码可以被引进，已有的函数可以被删除或是其他结构上的变化。动态语言目前非常具有活力。例如JavaScript便是一个动态语言，除此之外如 PHP 、 Ruby 、 Python 等也都属于动态语言，而 C 、 C++ 等语言则不属于动态语
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2023-12-15 12:08:37
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# 深度学习一阶谓词形式
## 引言
深度学习已经在诸多领域取得了显著的进展，比如计算机视觉、自然语言处理等。然而，随着技术的发展，仅仅依靠大量数据进行训练已经渐渐无法满足复杂应用的需求，因此引入逻辑推理，特别是一阶谓词形式的引入，能够有效提升模型的表达能力和推理能力。
## 一阶谓词逻辑简介
一阶谓词逻辑是一种数学逻辑，用于推理和表示知识。它的基本元素包括：
- **谓词**：描述对象
构架模式构架模式是解决复杂构架问题的现成形式。构架框架或构架基础设施（中间件）是可以在其上构建某种构架的构件集。许多主要的构架困难应在框架或基础设施中进行解决，而且通常针对于特定的领域：命令和控制、MIS、控制系统等等。模式示例[BUS96] 根据构架模式最适用的系统的特征将其分类，其中一个类别处理更普遍的结构问题。下表显示了 [BUS96] 中所提供的类别和这些类别所包含的模式。类别 模式结构
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2023-08-09 23:14:06
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能被接受作为主语的5种基本形式:1、人或物
2、动词+ing
3、 It is
4、 There be
5、 抽象名词短语修饰名词的3种格式：1、形容词+名词
2、名词+介词短语
3、名词+定语从句
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2020-09-16 08:52:00
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词牌名收集 原网页形式 数据收集 import requests from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x6
原创
2022-09-23 18:22:01
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类别实体 代码 import pandas as pd im
原创
2022-09-23 18:15:52
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1.现在分词与过去分词的区别： 表示情感的及物动词如excite, discourage, disappoint, encourage, inspire, interest, move, please, puzzle, surprise, worry等，其分词常加上后缀-ing或-ed转化为分词（也可称为形容词），用作表、定、状或补语。在这种情况下，分词主要体现
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2023-12-31 21:24:39
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在自然语言处理（NLP）领域，词形还原（Lemmatization）是一个重要的技术，可以将单词还原为它们的基本形式。在Python中，使用`nltk`、`spacy`等库能够轻松实现词形还原。接下来，我将详细记录下与“词形还原python”相关的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析与扩展阅读的过程。
## 备份策略
在进行词形还原的过程中，数据的备份至关重要。我们需要一个清晰的
前言 前段时间，因为项目需求, 开始接触了NLP，有感自己不是科班出身，很多东西理解不深，于是花时间再读了一些NLP的经典教程的部分章节，这里是第一部分，主要包括三小块：中文分词、词向量、词性标注， 这三块是前段时间项目上有用到过，所以稍做总结与大家分享下，只有更极致地深入了解才能学习得更多。 分词 分词可能是自然语言处理中最基本的问题，在英文中，天然地使用空格来对句子做分词工作，而中文就不行了
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2024-09-16 10:49:21
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# Java 词形还原 - 了解与实现
## 引言
在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域中，词形还原(Lemmatization)是一个重要的任务。它是将单词还原为它们的基本形式，即词根或词基。词形还原有助于减少词汇的复杂性，提供更好的文本分析和理解。在本文中，我们将介绍词形还原的概念和在Java中实现它的方法。
## 什么是词形还原？
词
原创
2023-08-04 04:31:27
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# Python 词形还原
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会你如何实现 Python 词形还原。词形还原是自然语言处理中的一个重要任务，它可以将单词还原为其原始形式，以便于后续的文本分析和处理。在本篇文章中，我将向你展示整个实现流程，并提供相应的代码示例。
## 实现流程
下面的表格展示了实现词形还原的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必
原创
2023-08-03 10:21:48
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Python目前有两个大版本，一个是2.x版本，一个是3.x版本。 Python2x：源码冗余，混乱；且默认ASCII码，只能识别英文字母数字。 Python3x：源码整合，美观，清晰，简单。默认utf-8，可以识别中英文字母数字。Python是解释型语言： 编译型（C语言，C++）：一次性将所有代码转换成二进制码。 优点：执行效率高。 缺点：开发效率低、不能跨平台。 解释型（P
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2023-12-18 11:31:04
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一般说法，逻辑是有效推理的形式。逻辑学可追溯至亚里士多德（Aristotle，公元前384～前322，古希腊的哲学家、科学家、逻辑学家、教育家），他创立的三段论标志着古典逻辑阶段的形成。我们通过例子来说明。所有吃草且会奔跑的都是动物马是吃草且会奔跑所以，马是动物在这个例子中，替换“马”为“牛”，或者系统替换“吃草且会奔跑”“动物”“马”三者，都不影响推论的有效，词项：“所有”“是”“所以”构成了这
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2023-10-21 19:48:52
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# 使用 Python 实现词形还原
词形还原（Lemmatization）是自然语言处理（NLP）中的一个重要步骤，它将单词还原为它的基本形式。在本篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 实现这一功能。我们将通过以下步骤进行：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装所需库]
B --> C[导入库]
C -->
原创
2024-10-02 06:41:57
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# Python中的词形还原与常见报错处理指南
在自然语言处理（NLP）中，词形还原（Lemmatization）是将词语变换为其基本形式（例如，将“running”还原为“run”）。如果你是一名刚入行的开发者，可能会在实现词形还原的过程中遇到一些报错。本文将帮你了解整个流程以及解决这些问题的方法。
## 流程概述
下面是实现词形还原的基本步骤：
| 步骤 | 描述
在
React 渲染组件时，每个组件只能返回一个根节点（root element）。传统上，如果我们需要渲染多条并列的元素，通常会使用一个多余的 <div> 或者其他容器标签将它们包裹起来。但是，这样会在最终的 HTML 中多生成一个无意义的节点，可能会影响样式、布局，甚至带来不必要的性能开销。为了消除这种“无意义的包裹元素”，
React 引入了 <
Python基础变量变量类型：
1、数字型
整形：int；浮点型：float；布尔型：bool，True和False；复数型：complex；2、非数字型
字符串；列表；元祖；字典；不可变类型：内存中数据不允许被修改；
数字类型int、bool、float、complex，long(2, x)；字符串str；元祖tuple；可变类型：内存中数据可修改；
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2023-08-17 13:20:06
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# Python 英文词形还原
词形还原（Lemmatization）是自然语言处理（NLP）中的一个重要步骤，它的目的是将单词还原到其基本形态（词根）。在文本分析中，理解单词的基础含义对于提取信息和进行情感分析至关重要。本文将探讨 Python 中词形还原的实现方法，提供相关代码示例，并深入理解其在实际应用中的作用。
## 1. 什么是词形还原？
词形还原是将词语转换为其基本形式的过程。例
词形还原（Lemmatization）是文本预处理中的重要部分，与词干提取（stemming）很相似。
简单说来，词形还原就是去掉单词的词缀，提取单词的主干部分，通常提取后的单词会是字典中的单词，不同于词干提取（stemming），提取后的单词不一定会出现在单词中。比如，单词“cars”词形还原后的单词为“car”，单词“ate”词形还原后的单词为“eat”。
在Python的nltk
