1.变量（喜新厌旧） 2.输出print("helloworld") #打开新世界
#1.变量：喜新厌旧
num1=100
print(num1)
num1=200
print(num1)
print('萨瓦迪卡')
password=input('请输入你的密码：')
print('你的密码是：',password)
3.快速注释
ctrl+/
''' '''
#print('
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2023-07-02 19:10:10
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albert-crf for SRL(Semantic Role Labeling)，中文语义角色标注项目地址：https://github.com/jiangnanboy/albert_srl概述 自然语言的语义理解往往包括分析构成一个事件的行为、施事、受事等主要元素，以及其他附属元素（adjuncts），例如事件发生的时间、地点、方式等。在事件语义学（Event semantics）中，构成
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2023-10-07 16:53:29
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# 对语料进行标注和语义编码的Python实现
随着自然语言处理（NLP）领域的迅速发展，语料库的标注和语义编码成为了一个重要的研究方向。本文将为您介绍如何使用Python进行语料的标注和语义编码，配以代码示例和状态图、关系图，以帮助理解该过程的实现。
## 什么是语料的标注和语义编码？
在NLP中，语料的标注通常是指在文本中添加某种元数据的过程，这种元数据通常包括词性标注、实体识别、句法分
# Python语义分割标注的科普
语义分割是计算机视觉中的一个重要任务，旨在将图像分割成不同的区域，并为每个区域分配一个类别标签。通过语义分割，计算机能够理解图像中的物体，进而进行更复杂的分析。对于深度学习模型的训练，我们需要对图像进行标注，这就是语义分割标注。
## 语义分割标注的基本流程
语义分割标注的流程可以概括为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
# Python语料进行语义编码的标注方法
在自然语言处理（NLP）中，语义编码是一种将文本数据转换成可以被计算机理解的形式的方法。本文将介绍如何对Python语料进行语义编码的标注，帮助刚入行的小白理解其流程并实现。通过以下步骤，我们将能够有效地进行语义编码。
## 流程步骤表
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：收集并清洗文本语料 |
|
语义分割标注方式和指标前言分割任务数据集标注方式标注工具评价指标定义计算方式混淆矩阵Global AccMean AccMean IoU总结参考 前言这是我看大佬讲语义分割前言记的笔记。如果对这块内容有需要，建议直接看他视频。这是他B站主页，https://space.bilibili.com/18161609分割任务语义分割：区分类别 实例分割：区分同一类别的不同个体 全景分割：在实例分割的基
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2023-10-27 19:42:09
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1.什么是语义化标签语义化标签就是具有语义的标签，它可以清晰地向我们展示它的作用和用途。例如h系列标签，可以将文字加粗放大。<strong>标签可用于区别其他文字，起到强调作用。2.语义化标签的好处语义化标签具有可读性，使得文档结构清晰浏览器便于读取，有利于SEO优化展现在页面中时，用户体验好便于团队开发和维护3.语义化标签有哪些h系列标签--标题p标签--段落标签格式化文本标签：加粗
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2023-11-02 13:11:11
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简介语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。主要有施事agent、受事patient、客体theme、经验者experiencer、受益者beneficiary、工具instrument、处所location、目标goal和来源source。这篇论文主要处理在PropBank中的语义角色标注问题，其中的语义角色包括以下：ARG0、ARG1、ARG2、ARG3、ARG4ARGM-LOC（地点）、
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2024-02-19 17:45:41
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参考下面网址： 感谢up主：https://www.bilibili.com/video/BV1xT4y1j7A9?from=search&seid=2903997967250679674在看本文前强烈建议先看一下上面参考网址里面的视频 图像语义分割1 labelme软件安装1.1软件下载1.2数据准备2 标注图像2.1labelme图像标注2.2图像标注文件生成3 png波段修改3.1存
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2024-04-25 14:59:09
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语义分割动手实践 - labelme标注和标签生成最近接触到语义分割任务，借助deeplabv3+和BiSeNet v2对分割任务有了初步的了解，为自己记录下整个流程1、语义分割数据标注标注工具：由于语义/实例分割任务多是多边形(polygons)轮廓标注，在此选用labelme标注工具。labelme安装，有需要可以创建虚拟环境，有python和pyqt5即可：创建labelme虚拟环境cond
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2024-03-18 14:23:57
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科技冬奥，是前不久刚刚结束的2022年北京冬奥会提出美好愿景。科大讯飞作为冬奥会的“翻译官”，为冬奥会提供了自动翻译和相关的多语种语音转换、语音识别以及语音合成等一系列技术，展现出了满满的科技文化。数据标注的重要性随着人工智能的逐步发展，语音识别技术已经普及到了我们生活的方方面面。在我们的日常生活中，语音助手、智能音箱、智能客服等都应用到了语音识别。人工智能商业化目前在算力、算法和数据方面基本达到
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2024-01-04 09:41:16
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写这一篇帖子实在是机缘巧合。导师让我手动标注一些图片，4000多张我寻思着我好歹也是学人工智能的，咋还能干这么不智能的事呢。然后就在CSDN上苦苦寻找了很多半自动标注的方法，说实话，都打不尽如人意，这里面我自己的原因占很大一部分，因为我小白也没用过label-me之类的。找了5,6个项目都不行，后来在一篇帖子深度学习图像-半自动和自动标注工具半自动标注工具里面看到了百度开发的飞浆EASYDL平台，
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2024-05-20 18:17:38
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# 语义角色标注（Semantic Role Labeling）及其 Python 实现
## 什么是语义角色标注？
语义角色标注（Semantic Role Labeling，SRL）是一种自然语言处理（NLP）任务，旨在为句子中的词语分配语义角色。通过识别句子中主要事件和参与的角色，SRL 可以帮助我们更好地理解句子的意思。常见的语义角色包括行动者、受害者以及其他相关信息。
例如，在句子
文章目录0. 版权声明1. 制作工具Labelme2. Labelme的使用3. 标签文件内容0. 版权声明本博客参考Bubbliiiing博主博文，仅供学习交流，如有侵权，请联系删除！1. 制作工具Labelme这里要用到Labelme工具。在cmd终端运行pip install labelme即可安装！安装完成后直接使用：运行结果如下：2. Labelme的使用点击画面上的open就可以打开图片。点击create polygons就可以开始描点了。比如我们对猫描点。
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2022-01-07 17:23:14
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文章目录0. 版权声明1. 制作工具Labelme2. Labelme的使用3. 标签文件内容0. 版权声明本博客参考Bubbliiiing博主博文，仅供学习交流，如有侵权，请联系删除！1. 制作工具Labelme这里要用到Labelme工具。在cmd终端运行pip install labelme即可安装！安装完成后直接使用：运行结果如下：2. Labelme的使用点击画面上的open就可以打开图片。点击create polygons就可以开始描点了。比如我们对猫描点。
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2021-06-18 14:17:43
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# NLP 语义标注入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义标注是一个重要的任务。它旨在为文本中的词语或短语分配特定的意义或类别。接下来，我将为你提供一个全面的流程，帮助你实现 NLP 语义标注。
## 流程概述
以下是 NLP 语义标注的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据采集：获取需要进行标注的文本数据 |
| 2 | 数
这一章我们来讲一下语义角色标注（Semantic Role Labeling (SRL)）以及其在语音助手中的应用，主要分为4部分：什么是语义角色标注、为什么需要语义角色标注、如何实现、语音助手中的应用1、什么是语义角色标注 语义角色标注（Semantic Role Labeling (SRL)）也叫语块
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2023-10-19 09:03:34
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简介：Semantic-Segmentation-Editor是由日立汽车工业实验室(Hitachi Automotive And Industry Lab)开源的基于Web的语义对象标注编辑器(Semantic Segmentation Editor)，该工具专门用于创建机器学习语义分割的训练数据，为自动驾驶研究开发的，但也可以用于标注其他类型的语义目标数据库。它不仅支持普通相机拍摄的2D图像(
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2024-07-30 16:49:45
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正值PyTorch 1.7更新，那么我们这次便给大家带来一个PyTorch简单实用的教程资源：用PyTorch进行语义分割。
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2021-07-12 10:55:22
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很久没给大家带来教程资源啦。
正值PyTorch 1.7更新，那么我们这次便给大家带来一个PyTorch简单实用的教程资源：用PyTorch进行语义分割。
△图源：stanford
该教程是基于2020年ECCV Vipriors Chalange Start Code实现了语义分割，并且添加了一些技巧。
友情提示：教程中的所有文件均可以在文末的开源地址获取。
预设置
在开始训练之前，得首先
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2021-07-16 18:24:18
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