态度决定胜负
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精选
2008-10-25 13:57:56
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《釜山行》是一部丧尸灾难片，其人物少、关系简单，非常适合我们学习文本处理。这个项目将介绍共现在关系中的提取，使用python编写代码实现对《釜山行》文本的人物关系提取，最终利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图。实体间的共现是一种基于统计的信息提取。关系紧密的人物往往会在文本中多段内同时出现，可以通过识别文本中已确定的实体(人名)，计算不同实体共同出现的次数和比率。当比率大于某一阈值，我
基于共现发现人物关系的python实现
1.共现关系在文献计量学中,关键词的共词方法常用来确定该文献集所代表学科中各主题之间的关系。而在这里，我们需要通过分析一篇小说或剧本，来分析剧中各个角色之间的人物关系。两者有很相同的地方。一般我们认为，在一篇文章中的同一段出现的两个人物之间，一定具有某种关联，因此我们的程序的大致流程也可以确定下来。我们可以先做分词，将每一段中的人物角色抽取出来，然后以段落
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2023-06-21 16:40:50
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AI不是围棋上帝，因此AI提供的各落子点胜率，其实是一个概率分布;
概率分布间的比较不遵从加减乘除法则，而需要通过“显著性检验”来完成;两着棋胜率差距小于1%，说明二者胜率完全相同;两着棋胜率差距大于5%，才说明二者胜率有区别;相较于胜率，AI提供的新落子点背后的相关变化图和思路，才是棋手最需要学习的东西;人类的围棋对弈并不“封闭”，许多与人有关的因素才是制胜关键;保持思考，比跟谁学、学什么都
在当今的计算机世界里，操作系统一直是人们讨论的焦点。两个最受欢迎的操作系统是Windows和Linux。它们都有自己的优势和劣势，使它们成为IT领域的热门话题之一。在这两个操作系统之间，谁更胜一筹，是一个备受争议的问题。
首先来看看Windows操作系统。作为全球最流行的操作系统之一，Windows拥有大量的用户群体。它的界面友好，易于使用，适合不同水平的用户。许多软件和游戏都首先发布Windo
## 实现 MySQL 统计胜负数的流程
要实现 MySQL 统计胜负数的功能，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 连接到 MySQL 数据库 |
| 2. | 创建用于记录比赛结果的数据表 |
| 3. | 插入比赛结果数据 |
| 4. | 编写 SQL 查询语句统计胜负数 |
| 5. | 执行查询语句并获取统计结果 |
下
原创
2023-09-03 04:04:04
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Python实战案例:金庸的功夫流派、人物关系的分析案例(下）前面关于金庸小说的门派、功夫、人物及小说正文已经从网站上面下载到了本地，后面就需要通过一些金庸小说中武侠江湖的数据分析。四、射雕郭靖黄蓉的关系分析对于《射雕英雄传》这个剧本来说，郭靖和黄蓉无疑是读者关注的主人公。现在爬取的小说正文已准备就绪，可以通过jieba分词的自定义词典把小说中的人物加载，load_userdict方法可以帮助我们
用到的工具jiebajieba分词，最好用的开源中文分词工具。他最主要的两个功能是分词和关键词的抽取。在这里我们需要用他的分词功能来提取文本中的人名。gephigephi是一个开源的复杂网络数据可视化软件，可用于探索数据分析、链路分析、社交网络分析、生物网络分析等。我们需要把数据处理成gephi可接受的csv格式，然后再进行绘制。实现流程代码实现分为三步，1. 人物出场次数统计。2. 人物关系统计
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2023-08-09 06:07:13
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其实这种人物关系图网上教程一大堆，我也是照着做的。在这里说一下我出错的地方，以及需要注意的一些东西。注意：a. 代码缩进，我照着网上抄，网上的缩进不清楚然后我抄错了都没发现，结果出现了人名出现次数都为1的结果……b. 字符转码问题，这个一向很麻烦，出现decode error的话建议百度解决。我就出现了这种问题，需要将txt文件另存为，修改编码方式为utf8。 （当然不是所有问题都这么解决的）c.
python演员关系分析一、演员关系分析实验目的：熟悉Python扩展库openpyxl的安装与使用。了解Execl文件结构与数据组织形式；熟练掌握集合运算以及集合常用方法；实验内容：随机生成不少于20条的电影导演演员信息，并将其存放在excel文件“电影导演演员信息.xlsx”，其中内容按照：电影名称、导演、演员 三列分别存放。每部电影至少有四名演员参演，演员总数不超过15个。要求统计所有演员关
题目：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2537#include using namespace std;int main(){ chara; strings; intn,red,yellow,c,d; while(cin>>n,n) { yellow=red=0;
原创
2022-08-23 08:15:58
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8球胜负Time Limit: 5000/1000 M
原创
2022-03-18 15:14:19
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今天做的是小说人物关系图，小说是我最喜欢的一本，我看了好多遍，闲听落花的《盛华》。共现：将每一段中的人物角色抽取出来，然后以段落为单位，统计两个角色同时出现的出现次数，并把结果存在一个二维矩阵之中。这个矩阵也可以作为关系图的矩阵，矩阵中的元素(统计的出现次数)就是边的权值。#这个是标准语法，可以得到人物和人物出现的次数，《盛华》人物太多，且jieba.load_userdict在我这里没有反应，我
前言聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一。聚类分析的方法非常多，能够理解经典又最基础的聚类方法 —— 层次聚类法(系统聚类) 的基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标，同时这也会为理解后续与聚类相关的推文如 K-Means 等打下基础是。本文将详细介绍如何 利用 Python 实现基于层次聚类的客户分群，主要分为两个部分：层次聚类详细原理介绍Python
前文我们将快速浏览 Python 的（空间）数据科学生态系统，并了解如何使用一些基本的开源 Python 包，例如：pandas / geopandasshapelypysalpyprojosmnx / pyrosmmatplotlib (visualization)如您所见，我们不会使用任何GIS软件进行编程（例如ArcGIS/arcpy或QGIS），而是专注于学习独立于任何特定软件的开源包。
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2023-07-18 10:29:13
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本文不涉及关联分析算法的计算原理，只注重代码实现。最近公司分了个任务，要求写一篇面向python初学者的关联分析演习材料。遇到这种情况，我的解决办法当然是优先使用已有模块，然后写一篇模块使用方法指南，最后10行以内的代码搞定啦。出于习惯，我先用中文搜了一下，发现大部分人都是直接自己上手编写，很简单，毕竟也就4个步骤：导入数据，并将数据预处理计算频繁项集根据各个频繁项集，分别计算支持度和置信度根据提
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2023-08-07 11:33:47
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题目：原题链接（中等）标签：设计、数组解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)move = O(N)O(N)O(N)O(N2)O(N^2)O(N2)100ms (78.06%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python)解法一：class TicTacToe: def __init__(self, n: int): self.n = n self.board = [[0
原创
2021-08-26 10:42:42
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题目：原题链接（中等）标签：设计、数组解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)move = O(N)O(N)O(N)O(N2)O(N^2)O(N2)100ms (78.06%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python)
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2022-02-24 10:32:44
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由于最近在分析 Python 写成的项目的代码，但是由于项目庞大、设计函数繁多、调用关系复杂，往往单纯地依靠肉眼和注释等方式去记录或者是使用 Pycharm 等编译 工具 去动态的调试在我看来都不能满足我对整个项目运行过程清楚理解的需要，因此就需要一款工具能比较方便的记录程序运行过程中的函数调用关系，最好还能使用图形化的形式表示出来，就非常类似于 IDA 的函数流程框图的功能，我找了一下还真有这样
需求根据第1部分自然语言处理教学内容，请选择一本你喜欢的小说，利用上课讲的但不限于授课内容，对该小说进行分析。比如分析该小说的分词，词频，词性，小说人物出场次数排序，小说中食物排序（这个得有，我喜欢吃），小说人物关系等等。1、前期准备1.1 导入库1.2 小说、用户字典、食物清单、停用词等txt文档 和 字体simfang.ttf 以及词云用到的图片以上资料自行百度下载 或者 自我总结2、源码''
