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原创
2021-07-15 10:40:25
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1、数据集mysql 性能瓶颈，读取速度pandas 读取工具numpy释放GILcpython 协程sklearn2、数据集结构特征值 + 目标值3、机器学习重复值 不需要进行去重缺失值 特殊处理4、特征工程定义将原始数据转换为更好代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高对未知数据的预测准确性5、词汇classification 分类regression 回归...
原创
2021-07-12 14:40:13
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1、数据集mysql 性能瓶颈，读取速度pandas 读取工具numpy释放GILcpython 协程sklearn2、数据集结构特征值 + 目标值3、机器学习重复值 不需要进行去重缺失值 特殊处理4、特征工程定义将原始数据转换为更好代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高对未知数据的预测准确性5、词汇classification 分类regression 回归...
原创
2022-03-01 10:59:31
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我们写一个爬虫, 主要还是要提取网页中的文本信息, 而正则表达式可以很容易的完成这一任务, 这节, 我们来学习一些基本的正则表达式用法, 在以后的章节中, 会在适当的时候插入一些高级用法。在python中, 使用正则表达式需要引入re包1. 匹配普通字符. 任何数字, 字母, 标点符号等, 都可以直接匹配到1 import re
2
3 # 匹配数字构成的字串123
4 string =
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2023-11-06 17:07:02
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"""演示字典的特征抽取，DictVectorizer是一个类的名字"""from sklearn.feature_extraction import DictVectorizerdef dictvec(): """ 字典数据抽取 :return: 加入参数sparse=False可以把转换成的数据转换成数组 """ dict=DictVector
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2020-12-30 18:20:00
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原创
2021-07-15 10:40:26
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Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+Ent
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2024-10-25 07:07:44
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一个完整的信息抽取系统分为三部分：实体识别、关系链接、关系分类第一步做我的实体识别数据集。这里其实开源的NER数据集和模型都很多了。手工标注： 走了很多弯路，其实直接做NER任务就行，不过也学习了很多东西 1）labelimg 手工标注工具，标注后的anno文件是xml，里面包含的字段： filename &nbs
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2024-04-05 12:18:10
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接下来看一下特征提取部分，特征提取的网络有resnet、mobilenet和vgg16，net会作为一个类对象传递给Faster RCNN的训练函数：三者的类函数结构差不多，这里主要介绍resnet和vgg16：Resnet:残差网络的出现解决的是梯度消失和梯度爆炸以及网络退化的问题，这篇文章 介绍的很好，残差模块为： 残差块分成两部分直接映射部分和残差部分。&n
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2024-05-07 14:51:02
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文章目录1 前言2 IDCNN（迭代膨胀卷积）3 代码实现4 结果评估5 完整代码 1 前言模型： Iterated Dilated Convolutions(IDCNN)论文： Fast and Accurate Entity Recognition with Iterated Dilated Convolutions摘要： 对于序列标注来讲，普通CNN有一个劣势，就是卷积之后，末层神经元可能
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2024-04-23 15:00:30
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一、《基于文献的药物表型实体识别及关系抽取方法研究》北京交通大学-张琛表型实体：疾病、体症、基因、化学物质和药物名称。 信息提取的传统方法分为三步：命名实体识别、关系抽取、事件抽取。 ——————————————————————————————— 文章目录一、《基于文献的药物表型实体识别及关系抽取方法研究》北京交通大学-张琛方法一方法二（备选）相关工作中提到的方法（按时间顺序）方法一使用的实体任务
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2024-04-18 10:07:19
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从“文本”到“知识”：信息抽取
这是一个大数据的时代。随着太阳东升西落，每一天都在产生大量的数据信息。人们通常更擅长处理诸如数字之类的结构化数据。但实际情况是，非结构化数据往往比结构化的数据多。当我们从互联网上获取了大量的如文本之类的非结构化数据，如何去有效地分析它们来帮助我们更好地做出决策呢？这将是本文要回答的问题。信息提取是从非结构化数据（例如文本）中提取结构化信息的任务。我
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2024-04-18 18:59:38
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事件抽取(EE)是信息抽取研究中的一个重要而富有挑战性的课题。事件作为一种特殊的信息形式，是指在特定时间、特定地点发生的涉及一个或多个参与者的特定事件，通常可以描述为状态的变化。事件提取任务旨在将此类事件信息从非结构化的纯文本中提取为结构化的形式，主要描述现实世界中事件发生的“谁、何时、何地、什么、为什么”和“如何”。在应用方面，该任务便于人们检索事件信息，分析人们的行为，促进信息检索、智能问答、
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2024-02-21 15:28:46
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随着深度学习的发展，其优越的性能影响深远。图像分类也是视觉任务的经典问题。但是某些特殊的场景下，分类的样本少，无法利用深度学习模型重新训练，迁移学习在少量样本下也是有心无力。好在，已经有很多的大牛开源了众多的预训练模型，比如经典的MobileNeta家族、VGG家族、ResNet家族等等，以及最近火热的大模型，比如CLIP，Dinov2以及其的衍生版本。其性能在不同的硬件水平时期得到了充分的证明。
# 使用 PyTorch 进行并行特征抽取的基本方法
在机器学习和深度学习中，特征抽取是一项至关重要的任务。它的目的是从原始数据中提取出更具代表性的特征，以便后来进行模型的训练。在处理大规模数据时，单线程的特征抽取往往效率较低，因此采用并行处理的方式，可以显著提高特征抽取的速度。
本文将带您了解如何使用 PyTorch 进行并行特征抽取，并提供相关代码示例。此外，我们还将用甘特图的形式展示项目
# Java 文本日期抽取
在日常编程中，我们经常需要从文本中提取日期信息。无论是处理日志文件、解析邮件内容，还是分析新闻数据，都会遇到需要从文本中抽取日期的情况。本文将介绍如何使用 Java 语言来实现文本日期抽取，并通过代码示例来演示。
## 正则表达式
在抽取日期时，我们通常会使用正则表达式来匹配文本中的日期格式。Java 中使用 `java.util.regex` 包提供的类来操作正
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2023-07-31 03:20:35
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随着深度学习的发展，其优越的性能影响深远。图像分类也是视觉任务的经典问题。但是某些特殊的场景下，分类的样本少，无法利用深度学习模型重新训练，迁移学习在少量样本下也是有心无力。好在，已经有很多的大牛开源了众多的预训练模型，比如经典的MobileNeta家族、VGG家族、ResNet家族等等，以及最近火热的大模型，比如CLIP，Dinov2以及其的衍生版本。其性能在不同的硬件水平时期得到了充分的证明。
Caffe Python特征抽取
Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个，关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行，但是在deploy阶段，如果是做实际的工程，那么C++接口用得会相对比较多。但是Caffe是支持Python和Matlab接口的，所以用Python来做一些相关的特征的处理以及额外的任务比较方便这里我主要是结合了Caffe官网的例程，当然它给的例程是参照的Ipyth
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2016-11-10 11:01:00
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# PaddleNLP 图片特征抽取
随着计算机视觉和自然语言处理技术的不断发展，图片特征抽取在很多应用中变得越来越重要。本文将介绍如何利用PaddleNLP进行图片特征抽取，并提供相应的代码示例。我们将逐步解释整个过程，包括如何安装PaddleNLP、加载模型、进行图片特征抽取以及如何可视化结果。
## 一、什么是图片特征抽取？
图片特征抽取是指从图像中提取出有意义的信息。这些特征可以用于
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2024-09-23 06:43:29
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# Java富文本内容抽取实现指南
## 1. 简介
在本文中，我们将探讨如何实现Java富文本内容的抽取。富文本通常包含不同的样式、字体、颜色和排版信息，因此，我们需要使用特定的技术来从中提取有用的内容。我们将使用Java编程语言和一些常用的开源库来完成这个任务。
## 2. 实现步骤
下表展示了整个过程的步骤和对应的操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
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2023-09-15 00:07:29
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