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    (四) 如何将socket设置为非阻塞模式

    另外,windows和linux平台上accept()函数返回的socekt也是阻塞的,linux另外提供了一个accept4()函数,可以直接将返回的socket设置为非阻塞模式: int accept...socket为非阻塞模式,不仅要设置O_NONBLOCK模式,还需要在接收和发送数据时,需要使用MSG_DONTWAIT标志,即在recv,recvfrom和send,sendto数据时,将flag设置为...通过这段话我觉得要么通过设置recv()函数的flags标识位为MSG_DONTWAIT,要么通过fcntl()函数设置O_NONBLOCK标识,而不是要同时设定。...int ioctlsocket( _In_ SOCKET s, _In_ long cmd, _Inout_ u_long *argp ); 将cmd参数设置为...,则会失败,你必须先调用WSAAsyncSelect()通过设置lEvent参数为0或调用WSAEventSelect()通过设置lNetworkEvents参数为0来分别禁用WSAAsyncSelect

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    【NLTK基础】一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)

    NLTK在文本领域堪称网红届一姐的存在,可以帮助在文本处理中减少很多的麻烦,比如从段落中拆分句子,拆分单词,识别这些单词的词性,突出显示主要的topic,甚至可以帮助机器理解文本的全部内容,在本系列中,...在之后学习NLTK的过程中,我们将主要学习以下内容: 将文本切分成句子或者单词 NLTK命名实体识别 NLTK文本分类 如何将Scikit-learn (sklearn)和NLTK结合使用 使用Twitter...下面举个例子,说明如何使用NLTK模块,比如将一段话按照句子粒度划分: from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize EXAMPLE_TEXT...NLTK将会继续前进,并且通过这种看似简单但非常复杂的操作在文本处理的时候节省大量时间。 上面的代码将输出句子,分为句子列表。 ['Hello Mr....我们可以清楚地想到为许多单词赋予价值的方法,但是我们也看到了一些基本上毫无价值的单词。这些是停用词(stopwords)的一种形式,我们也可以处理。

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    【NLTK基础】一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)

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    自然语言处理背后的数据科学

    标记化是将文本流(如一句话)分解为构成它的最基本的单词的过程。例如,下面一句话:“红狐狸跳过月球。”这句话有7个单词。...使用python标记句子: myText ='The red fox jumps over the moon.'...你能看出NLTK是如何将句子分解为单个单词并说明其词性,如('fox','NN'): NN noun, sigular 'fox' 停用词删除 许多句子和段落都包含一些几乎无实际意义的单词,包括“a”,...停用词过滤是指从句子或单词流中删除这些单词。...例如,单词“fishing”的词干为“fish”。 词干化用于将单词简化到其基本含义。另一个很好的例子是“喜欢”这个词,它是许多单词的词干,如:“likes”,“liked”和“likely”。

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    自然语言处理背后的数据科学

    斯坦福大学机器学习教授克里斯•曼宁将沟通描述为“一个离散的、符号的、分类的信号系统”。这是什么意思呢?我认为是我们的感官,如视觉、触觉、听觉,甚至是嗅觉,使我们能够交流。...标记化是提取文本流的一个过程, 如一个句子, 并将其分解为其最基本的单词。...例如, 取以下句子:“he red fox jumps over the moon .”每个单词都代表一个标记, 其中共有七个。...因此, 您可以看到 NLTK 如何将句子分解为各个标记并解释语音的某些部分, 例如 ("fox"、"NN"): NN 名词, 单数 "fox" 停止词删除 许多句子和段落中包含的单词几乎没有意义或价值...移除停止词是一个从句子或单词流中删除这些单词的过程。

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    自然语言处理背后的算法基本功能

    标记化是将文本流(如一句话)分解为构成它的最基本的单词的过程。例如,下面一句话:“红狐狸跳过月球。”这句话有7个单词。...使用python标记句子: myText ='The red fox jumps over the moon.' myLowerText = myText.lower() myTextList = myLowerText.split...你能看出NLTK是如何将句子分解为单个单词并说明其词性,如('fox','NN'): NN noun, sigular 'fox' 停用词删除 许多句子和段落都包含一些几乎无实际意义的单词,包括“a”,...停用词过滤是指从句子或单词流中删除这些单词。...例如,单词“fishing”的词干为“fish”。 词干化用于将单词简化到其基本含义。另一个很好的例子是“喜欢”这个词,它是许多单词的词干,如:“likes”,“liked”和“likely”。

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    自然语言处理背后的数据科学

    标记化是将文本流(如一句话)分解为构成它的最基本的单词的过程。例如,下面一句话:“红狐狸跳过月球。”这句话有7个单词。...使用python标记句子: myText ='The red fox jumps over the moon.'...你能看出NLTK是如何将句子分解为单个单词并说明其词性,如('fox','NN'): NN noun, sigular 'fox' 停用词删除 许多句子和段落都包含一些几乎无实际意义的单词,包括“a”,...停用词过滤是指从句子或单词流中删除这些单词。...例如,单词“fishing”的词干为“fish”。 词干化用于将单词简化到其基本含义。另一个很好的例子是“喜欢”这个词,它是许多单词的词干,如:“likes”,“liked”和“likely”。

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    Kaggle word2vec NLP 教程 第二部分:词向量

    Word2Vec 需要单个句子,每个句子都是一列单词。 换句话说,输入格式是列表的列表。 如何将一个段落分成句子并不简单。 自然语言中有各种各样的问题。 英语句子可能以“?”,“!”...因此,我们将使用 NLTK 的punkt分词器进行句子分割。为了使用它,你需要安装 NLTK 并使用nltk.download()下载punkt的相关训练文件。...# 为句子拆分下载 punkt 分词器 import nltk.data nltk.download() # 加载 punkt 分词器 tokenizer = nltk.data.load('tokenizers...在这种情况下,由于每个电影出现 30 次,我们将最小字数设置为 40,来避免过分重视单个电影标题。 这导致了整体词汇量大约为 15,000 个单词。 较高的值也有助于限制运行时间。...# 最小单词数 num_workers = 4 # 并行运行的线程数 context = 10 # 上下文窗口大小 downsampling = 1e-3 # 为频繁词设置下采样

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