本节介绍，在go语言中，如何是用protobuf对数据进行序列化和反序列化。一、先参考protobuf快速入门章节安装protoc编译器protoc快速入门二、安装protoc-gen-go安装针对go语言的编译器插件。go get -u github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go安装好了之后, 在$GOPATH/bin下面会找到protoc-gen-go，编
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2023-07-03 16:52:59
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文章目录go中的json处理1、JSON解析2、JSON生成3、代码实例4、参考链接 go中的json处理JSON（Javascript Object Notation）是一种轻量级的数据交换语言，以文字为基础，具有自我描述性且易于让人阅读。JSON由于比XML更小、更快，更易解析,以及浏览器的内建快速解析支持,使得其更适用于网络数据传输领域。1、JSON解析json解析也叫json反序列化，相
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2023-09-01 07:20:40
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python读取文件基础篇Introduction纠结了许久，在科研与计算机之间徘徊了很久，但是依旧稀里糊涂的不知道自己想要的是啥，反正很纠结，等到过了这一段时间，等尘埃落定再来叙述自己狗血的剧情！好了，工作还是要继续呀，对于工作人士利用python处理文件在很大概率上可以起到事半功倍的效果，因此建议大家在平时的过程中多积累处理文件的技巧，今天我也遇到了类似的文件处理，由于跟以前所写的博文中处理的
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2023-08-20 23:40:28
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一、什么是自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维也就无从谈起，所以NLP体现了人工智能的最高任务与境界。也就是说，只有当计算机具备了处理自然语言的能力时，机器才算
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2023-08-13 15:02:28
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参考 ：http://tecdat.cn/?p=3415数据中的异常值可能会使预测失真并影响准确性，尤其是在回归模型中，如果您没有正确检测并处理它们，那么它们会影响精度为什么异常值检测很重要？在真实观察中处理或改变异常值/极端值不是标准操作程序。但是，了解它们对预测模型的影响至关重要。留待调查人员判断是否需要治疗异常值以及如何去做。那么，为什么识别极端值很重要？因为，它可以大大偏倚/改变合适的估计
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2023-09-15 23:11:17
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gcc编译C文件一共四步，预处理（Preprocess），编译（Compilation），汇编（Assembly）和链接（Linking） 1. 预处理(Preprocess) 预处理是预处理中会展开以#起始的行，包括#if、#ifdef、#if
在软考的复习过程中，一直认为语言处理程序非常抽象，在做题的时候也是错非常多（尽管这部分题不多哈） 。在进京赶考之前总结一下自己薄弱的地方。 语言处理程序就是能够将高级语言或汇编语言编写的程序翻译成某种机器语言程序，使程序能够在计算机上执行。也就是处理一些本不能够直接执行在计算机上的语言的一些程序，而
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2016-01-30 10:46:00
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作者：James D. Miller;本文将介绍数据清洗过程的主要步骤，并通过案例和代码演示如何利用R语言进行数据清洗。R是进行运算、清洗、汇总及生成概率统计等数据处理的一个绝佳选择。此外，由于它独立于平台、短期内不会消失，所以生成的程序可以在任何地方运行。并且，它具备非常棒的辅助资源。 本文摘录自James D.Miller撰写的《数据科学统计学》（Statistics for Dat
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2023-08-01 21:41:14
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语料库和词汇资源1、自然语言工具包（NLTK）2、获取文本语料1.语料库古腾堡语料库网络和聊天文本布朗语料库路透社语料库就职演说语料库标注文本语料库在其他语言的语料库语料库结构载入自己的语料库2.条件频率分布理解条件频率分布使用双连词生成随机文本3、词典资源1. 词汇列表语料库（简单的词典）2. 发音的词典3. 比较词表4. 词汇工具Toolbox和Shoebox4、WordNet1. 意义和同
自然语言处理之Attention机制 一说Attention，一些人就说seq2seq，self-attention，transformer，把attention比作nlp方向的核武器。但是实际上attention更早出现于CV领域，之后2016年在Relation Extraction（至少有这个）方向上有着较早的应用。直到2017年才被大规模应用于Seq2Seq model。因此，atten
中文语言的机器处理直观上，一个自然语言处理系统最少三个模块：语言的解析、语义的理解及语言的生成。计算机处理自然语言最早应用在机器翻译上，此后在信息检索、信息抽取、数据挖掘、舆情分析、文本摘要、自动问答系统等方面都获得了很广泛的应用。虽然已经产生了许多专业技术作用域语言理解的不同层面和不同任务，例如，这些技术包括完全句法分析、浅层句法分析、信息抽取、词义消歧、潜在语义分析、文本蕴含和指代消解，但是还
本发明涉及一种基于HMM的词性标注方法，属于信息处理技术领域。背景技术：现代社会，随着信息技术的快速发展，词性标注成为了自然语言处理中一个具有重要意义的研究方向，它作为自然语言处理的一项基础性工作,是后续语法分析、语音识别、文本分类、机器翻译等任务的必要准备。一般地，基于HMM的词性标注效果虽然不错，但是对预测信息不足，识别新词能力差，从而使得词性标注的准确率不高；同样地，基于最大熵模型的词性标注
最近做 Sentiment Analysis 的问题，用 IMDB，Twitter 等 Dataset，拿到原始的一条条文本，直接喂给 Model 肯定不行，需要进行对文本进行预处理。预处理的精细程度很大程度上也会影响模型的性能。这篇 Blog 就记录一些预处理的方法。Remove Stop Words Stop Words，也叫停用词，通常意义上，停用词大致分为两类。一类是人类语言中包含的功能词
R语言如何对dataframe数据进行标准化缩放？目录R语言如何对dataframe数据进行标准化缩放？R语言是解决什么问题的？R语言如何对dataframe数据进行标准化缩放？R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers &
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2023-09-12 11:22:02
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作者：LogM1. 源码来源本文对应的源码版本：Commits on Jun 27 2019, 979d8a9ac99c731d653843890c2364ade0f7d9d3FastText 论文：[1] P. Bojanowski, E. Grave, A. Joulin, T. Mikolov, Enriching Word Vectors with Subword Information[
10.1自然语言理解查询数据库如果有人提出一个问题：Which country is Athens in?得到的回答应该是：Greece.这个数据可以通过数据库语言得到答案： SELECT Country FROM city_table WHERE City= 'athens' 这里有一个文法，可以把句子转换成SQL语句： >>>nltk.data.show_cfg('gr
特点展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法演示如何使用 PyTorch 构建应用程序探索计算图和监督学习范式掌握 PyTorch 优化张量操作库的基础知识概述传统的 NLP 概念和方法学习构建神经网络所涉及的基本思想使用嵌入来表示单词、句子、文档和其他特征探索序列预测并生成序列到序列模型学习构建自然语言处理生产系统的设计模式内容介绍
监督学习范式观察和目标
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2023-09-05 08:07:21
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HMM模型介绍由隐状态序列，生成可观测状态的过程。 两个基本假设：第t个隐状态只和前一时刻的t-1隐状态相关，与其他时刻的隐状态无关。在任意时刻t的观测值只依赖于当前时刻的隐状态值，和其他时刻的隐状态无关。HMM模型参数转移概率：t时刻的隐状态qi转移到t+1时刻的隐状态qj的概率。发射概率：t时刻由隐状态qj生成观测状态vk的结果。初始隐状态概率：自然语言序列中第一个字o1的实体标记是qi的概率
如果你刚接触自然语言处理并对她感兴趣，最好读几本这方面的书籍，除了能让你知道自然语言处理各个领域是干什么的外，还能培养一下NLP的感觉。以下四本书是我读研期间阅读和接触过的，如果您还有好书推荐，欢迎补充。 1、 《自然语言处理综论》（Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processin
大家好，我是小发猫。今天又要跟大家讲故事了。 18日结束时，BERT( 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》)刷新了所有主要NLP公共号码和新闻媒体，创下了11项自然语言处理记录的新纪录，也被称为2019年最强的自然语言处理模式。 作者很早就把论文读完了，很长时间没有
