在Linux中安装Spacy： pip install -U spacypython -m spacy download en 其他操作系统上安装Spacy，请点击：https://spacy.io/usage...Seaborn 的一些特点： · 作为一个面向数据集的API，可用于查验多个变量之间的关系 · 便于查看复杂数据集的整体结构 · 用于选择显示数据中模式的调色板的工具 下面一行代码可用于安装Seaborn...它是开放源码的，每个人都可以访问，并且可以在各种环境中重用。 Scikit-learn支持在机器学习中执行的不同操作，如分类、回归、聚类和模型选择等。...是一个开放源码的端到端平台。TensorFlow提供简单的模型构建，强大的机器学习生产，以及强大的实验工具和库。 TensorFlow提供多个抽象级别，可根据需要进行选择。...在系统中安装OpenCV-Python： pip3 install opencv-python 以下是两个关于如何在Python中使用OpenCV的流行教程： 《基于深度学习的视频人脸检测模型建立（Python
本文为你介绍24种涵盖端到端数据科学生命周期的Python库。...在Linux中安装Spacy： pip install -U spacy``python -m spacy download en 操作系统 以下是学习spaCy的课程： 《简化自然语言处理——使用SpaCy...此处假设已得到验证，并且发掘了隐藏的观点和模式。...便于查看复杂数据集的整体结构 用于选择显示数据中模式的调色板的工具 pip install seaborn ?...它是从PIL派生出来的，在一些Linux发行版（如Ubuntu）中被用作原始PIL的替代。
实体关系抽取：通过Prompt工程或微调模型（如Llama-3、Falcon）提取三元组（实体-关系-实体）。知识融合：对齐不同来源的实体，消除歧义（如“小米”指公司还是食物）。...这一步骤通常涉及到命名实体识别（NER）、关系抽取和属性抽取等任务。例如，可以使用像spaCy这样的NLP库来识别文本中的实体及其关系。...微调策略数据增强：混合通用语料（如Wikipedia）与行业数据（如医疗文献）。参数高效微调（PEFT）：使用LoRA或Adapter技术，降低训练成本。...评估指标：准确率、F1值、推理延迟（如医疗QA需高精确度）。...LoRA适配器，可以根据具体的业务或者需求来设定适配器的参数 lora_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules
首先，我们加载spaCy的管线，按照约定，它存储在一个名为nlp的变量中。需要花几秒钟时间声明该变量，因为spaCy预先将模型和数据加载到前端，以节省时间。...通常需要将相似意义的单词进行标准化，标准化到其基本的形式。使用SpaCy，我们利用标记的.lemma_ 方法访问到每个单词的基本形式。...例如：在创建“单词袋”之前需对文本进行词干提取，避免了单词的重复，因此，该模型可以更清晰地描述跨多个文档的单词使用模式。...实体识别 实体识别是将文本中的指定实体分类为预先定义的类别的过程，如个人、地点、组织、日期等。...在以后的文章中，我将展示如何在复杂的数据挖掘和ML的任务中使用spaCy。
在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用Python中日益流行的spaCy包实现它们。这篇文章是针对绝对的NLP初学者，但是假设有Python的知识。 spaCy是什么？...spaCy为任何NLP项目中常用的任务提供一站式服务，包括： 符号化 词形还原 词性标注 实体识别 依赖解析 句子识别 单词到矢量转换 许多方便的方法来清理和规范化文本 我将提供其中一些功能的高级概述，...首先，我们加载spaCy的管道，按照惯例，它存储在一个名为的变量中nlp。声明此变量将需要几秒钟，因为spaCy会预先将模型和数据加载到其中，以便以后节省时间。...例如，在创建“词袋”之前对文本进行词形避免可避免单词重复，因此，允许模型更清晰地描绘跨多个文档的单词使用模式。 POS标记 词性标注是将语法属性（即名词，动词，副词，形容词等）分配给单词的过程。...在后面的文章中，我将展示如何在复杂的数据挖掘和ML任务中使用spaCy。
例如，我们假设你的数据包含地址信息，如国家名，你使用spaCy来提取这些名称，并添加更多详细信息，如国家的首都或者GPS坐标。...在此之前，你通常会在文本上运行spaCy以获取您感兴趣的信息，将其保存到数据库中并在稍后添加更多数据。这样做没有问题，但也意味着你丢失了原始文档的所有引用。...在spaCy v2.0中，你可以很方便的在文档、token或span中写入所有这些数据自定义的属性，如：token._.country_capital，span._.wikipedia_url或doc....与token模式不同，PhraseMatcher可以获取Doc对象列表，让你能够更快更高效地匹配大型术语列表。...组件可以从简单的扩展为琐碎的属性添加提供便利，到复杂模型的使用，如PyTorch、scikit-learning和TensorFlow等外部库。
我们将详细讨论单例模式的不同实现方式，如懒汉式、饿汉式和双重检查锁定。 2....我们将探讨观察者模式的实现方式以及如何应用于实际场景，如 GUI 开发和发布-订阅系统。 4....适配器模式 (Adapter Pattern) 适配器模式用于解决接口不兼容的问题，它允许不同接口的对象协同工作。我们将讨论对象适配器和类适配器的区别，并示例说明如何在代码中应用适配器模式。 5....股票市场报价：多个观察者关注股票价格的变化。...装饰器模式 (Decorator Pattern) 装饰器模式用于动态添加对象的功能，而不需要修改其原始类。装饰器的层次结构允许您按需添加或删除功能。
设计模式 单例模式 单例模式中必须保证只有一个实例存在。有时候单例是为了避免重复创建多个实例造成资源浪费，有时候也是为了避免多个不同的实例导致系统不一致的行为。...模板方法模式 在父类中实现一个算法不变的部分，并将可变的行为留给子类来实现。...、onStart、onResume、onPause、onStop、onDestroy、onRestart 适配器模式 分为两种：类的适配器模式、对象的适配器模式 Android 里的 ListView...和 RecyclerView的setAdapter()方法就是使用了适配器模式。...观察者模式 在 GUI 中，不管是 Windows 桌面应用、或者 Android、IOS，都会给某个按钮 Button 设置监听事件，这儿就是使用了观察者模式。
如何在图中表示知识？ 在开始构建知识图谱之前，了解信息或知识如何嵌入这些图非常重要。 让我用一个例子来解释一下。...节点或实体也可以具有多个关系。普京不仅是俄罗斯总统，还曾在苏联安全机构克格勃苏联安全局(KGB)工作。但是，我们如何将有关普京的新信息纳入上面的知识图谱中？ 实际上非常简单。...只需为新实体KGB添加一个节点即可： ? 新关系不仅可以从知识图谱中的第一个节点出现，还可以从知识图谱中的任何节点出现，如下所示： ? 俄罗斯是亚太经济合作组织(APEC)的成员。...我们将使用一组与Wikipedia文章相关的电影和电影中的文本从头开始构建知识图谱。我已经从500多个Wikipedia文章中提取了大约4,300个句子。...识别出根后，该模式将检查是否紧跟着介词(“prep”)或代理词。如果是，则将其添加到ROOT词中。
由于Prometheus可以扩展到数百万个时间序列，因此可以构建非常昂贵的查询（将其视为类似于从SQL数据库中的大表中选择所有行）。...我们现在可以添加标签匹配器，以根据标签限制返回的系列。标签匹配器直接遵循花括号中的度量标准名称。在最简单的形式中，它们过滤具有给定标签的精确值的系列。...",method="GET",job="demo"} 结果将如下所示： 组合多个匹配器时，所有匹配器都需要匹配才能选择一个系列。...我们需要告知rate()通过在系列匹配器之后提供范围选择器来判断平均速率的时间窗口（如[5m]）。...这是多对一匹配的情况。要执行反向（一对多）匹配，请以相同方式使用group_right()子句。 您现在知道如何在时间序列集之间使用算术，以及如何处理不同的维度。
AIGC在电影剧本创作中的可能性，从情节构思到角色对话的自动生成，并分析这一技术对编剧行业的影响及合作模式的转变。同时，我们还将通过代码案例，展示AIGC在电影剧本创作中的实际应用。...二、AIGC对编剧行业的影响及合作模式的转变提高创作效率AIGC技术可以显著提高编剧的创作效率，缩短剧本创作周期。这使得编剧可以有更多的时间去挖掘故事深度和塑造角色形象。...合作模式的转变随着AIGC技术的普及，编剧与AI的合作模式将成为常态。编剧可以利用AIGC技术生成初步的剧本构思和对话，然后与导演、演员等其他创作人员共同讨论和完善，形成更加多元化的创作团队。...三、代码案例：AIGC在电影剧本创作中的实际应用以下是一个简化的Python代码示例，展示如何使用自然语言处理库（如spaCy）和深度学习模型（如GPT-3）来自动生成电影剧本片段。...请注意，这只是一个基础示例，实际应用中需要更复杂的逻辑和数据处理。
在昨天的文章中，为了我的命题用spaCy自然语言处理复盘复联3中我们分析了电影中排名前十的动词、名词、副词和形容词以及由特定角色说出的动词和名词。今天我们继续聊聊排名前30的实体。...在spaCy程序源库中，实体都有一个预测的标签，该标签将实体分成人、产品、艺术词汇等等类型，从而为后续实验提供额外的粒度级别，有助于对实体进行进一步分类。...NLP中相似度的定义为，描述两段文本的结构或句法涵义有相关性的度量——通常，相似度得分在0到1之间，0表示完全不同，1表示完全相似(或者两段文本是相同的)。...下面代码演示了如何在spaCy环境下计算两段台词对白之间的相似性： 1# for the full example on how I obtained all the similarities 2#...在整部电影中，通过英雄们的表达方式，观众从字里行间中逐渐了解到这些英雄拯救世界的动机和动力。
muggle 源码日记之适配器模式（Adapter） 适配器模式(Adapter Pattern) ：将一个接口转换成客户希望的另一个接口，适配器模式使接口不兼容的那些类可以一起工作，其别名为包装器(Wrapper...适配器模式既可以作为类结构型模式，也可以作为对象结构型模式。...模式结构 适配器模式包含如下角色： Target：目标抽象类 Adapter：适配器类 Adaptee：适配者类 Client：客户类 源码导读 我们都知道springMVC就用到了适配器模式，那他是怎么适配呢...DispatcherServlte会将这三个 HandlerAdapter对象存储到它的 handlerAdapters这个集合属性中，这样就完成了 HandlerAdapter的注册。...至于 handler()如何知道该去执行controller中哪个方法，当然是通过注解去转换对应方法的。因此，这里的适配器模式还不是特别的纯粹，还结合了反射机制。
="G1 Eden Space"} 正则表达式匹配器(=~) 选择与提供的正则表达式相匹配的数据 例：从id 标签中筛选出 G1开头的数据 jvm_memory_used_bytes{id =~ "G1....*"} jvm_memory_used_bytes 同 {name = “jvm_memory_used_bytes”}，也可以用其他匹配器 PromQL 选择器 瞬时向量选择器 返回在指定时间戳查询到的最新样本值...通过末尾[]进行时间定义，如[1m]，表示1分钟之内 例：返回一分钟内的数据 jvm_memory_used_bytes[1m] 图中每一条数据都4个样本值，表示1分钟之内采集了4次数据。...vector1完全匹配 vector2的元素组成 vector1 or vector2：产生一个新的向量，由vector1中的元素 和 vector2中不与vector1匹配的元素 组成 vector1...unless vector2：产生一个新的向量，由vector1 中没有与vector2匹配的元素组成 还是用jvm_memory_used_bytes 指标来举例。
数字 tweet中的数字可以传达文字对象的数量，但也可以传达某种事物的规模（如里氏7.9级地震）或年份（如2005年卡特里娜飓风）。...spaCy的标识器按以下顺序排列规则的优先级：标识匹配模式、前缀、后缀、中缀、URL、特殊情况（请参阅spaCy的标识器是如何工作的）：https://spacy.io/usage/linguistic-features...#how-tokenizer-works 在我们的例子中，我们将通过添加“#\\w+”来修改标识器的模式匹配regex模式（在这里阅读有关regex的更多信息：一个用Python编写的regex的简单介绍...模型的tokenŠmatch import re # 检索匹配regex模式的默认标识 re_token_match = spacy.tokenizer...._get_regex_pattern(nlp.Defaults.token_match) # 添加标签模式 re_token_match = f"({re_token_match}|#\\w+)" nlp.tokenizer.token_match
功能全面的工具集：从基础的文本预处理，如分词、词干提取、词性标注，到复杂的命名实体识别、情感分析、句法分析，NLTK都提供了相应的工具和算法。...在处理大量文本时，SpaCy的速度优势尤为明显，能够满足工业级应用对实时性的要求。比如在社交媒体舆情监测中，需要快速处理海量的用户评论数据，SpaCy就能迅速完成文本分析任务。 2. ...对于开发者来说，能够快速将SpaCy集成到自己的项目中，实现自然语言处理功能。 SpaCy使用技巧 1. ...模型选择与加载：SpaCy提供了不同大小和功能的模型，如 en_core_web_sm （小模型）、 en_core_web_lg （大模型）等。在实际应用中，根据任务需求和资源限制选择合适的模型。...比如在已有的分词、词性标注、命名实体识别等步骤基础上，添加自定义的文本处理步骤，如情感分析、关键词提取等，实现个性化的自然语言处理功能。 3.
如何在spring当中定义和配置一个JavaBean(使用无参构造方法+set方法创建一个JavaBean) 注1：struts2的Action请使用多例模式 5. 简单属性的配置: 6....如何在spring当中定义和配置一个JavaBean(使用无参构造方法+set方法创建一个JavaBean) 3.1 id：在容器中查找Bean的id(唯一、且不能以/开头) 3.2 class...：bean的完整类名 3.3 name：在容器中查找Bean的名字(唯一、允许以/开头、允许多个值，多个值之间用逗号或空格隔开) 3.4 scope:(singleton|prototype...(原型模式/多例模式)：一个bean定义对应多个对象实例 3.4 abstract：将一个bean定义成抽象bean(抽象bean是不能实例化的),抽象类一定要定义成抽象bean,非抽象类也可以定义成抽象...： 连接点(Joinpoint)：程序执行过程中明确的点，如方法的调用，或者异常的抛出.
网桥是将两个或多个网段互连并在它们之间提供通信的数据链路层设备。它创建单个网络接口，以从多个网络或网段中建立单个聚合网络。它根据主机的MAC地址（存储在MAC地址表中）转发流量。...本指南介绍了可以在RHEL / CentOS 8中设置网桥多种方法，并使用它在Oracle VirtualBox和KVM下以桥接模式设置虚拟网络，以及将虚拟机连接到与主机相同的网络。...注意：在桥接模式下，虚拟机很容易访问物理网络，它们与主机位于同一子网中，并且可以访问DHCP等服务。...# nmcli conn up br0 # nmcli conn down Wired\ connection\ 1 如何在虚拟化软件中使用网桥 在本节中，我们将展示如何在Oracle VirtualBox...在本指南中，我们展示了如何在RHEL / CentOS 8中设置网桥，以及如何在Oracle VirtualBox和KVM下将其用于将VM连接到主机的同一网络。 ——更多精彩?——
命名实体识别（NER）是一种自然语言处理技术，用于在给定的文本内容中提取适当的实体，并将提取的实体分类到预定义的类别下。...NLP 的作用是让计算机通过了解语言的模式和规则来阅读文本、与人类交流、理解他们并对其进行解释。而机器学习的作用是帮助机器及时学习和改进。 我们将 NER 的工作定义为两步过程，1....Spacy 库以包含文本数据和字典的元组形式接收训练数据。字典应该在命名实体的文本和类别中包含命名实体的开始和结束索引。...ner, last=True) else: ner = nlp.get_pipe('ner') 训练模型 在开始训练模型之前，我们必须使用ner.add_label()方法将命名实体(标签)的类别添加到...这是因为预训练的NER模型将只有常见的类别，如PERSON,ORG,GPE等。
传递参数格式:直接在url后添加需要传递的值即可 如:/api/demo/1 7、Autowired: 自动装配,Spring发现@Autowired注解时，将自动在代码上下文中找到和其匹配（默认是类型匹配...六: @Resource装配顺序 1、如果同时指定name和type，则从容器中查找唯一匹配的bean装配，找不到则抛出异常 2、如果指定name属性，则从容器中查找名称匹配的bean装配，找不到则抛出异常... 3、如果指定type属性，则从容器中查找类型唯一匹配的bean装配，找不到或者找到多个抛出 异常。 ...八: Spring中事务的传播属性有哪些 一:定义 用于描述系统中存在多个事务,且事务之间存在嵌套调用(如A、B方法都开启了事务,但是在A方法中调用了B方法)时事务如何传播,它的传播行为是作用嵌套的方法中...二: 种类 PROPAGATION_REQUIRED：如果当前没有事务，就新建一个事务，如果已经存在一个事务中，加入到这个事务中。
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