Python 图形化界面基础篇：获取文本框中的用户输入 引言 在 Python 图形用户界面（ GUI ）应用程序中，文本框是一种常见的控件，用于接收用户的输入信息。...获取用户在文本框中输入的文本是许多应用程序的核心功能之一。在本文中，我们将学习如何使用 Python 的 Tkinter 库来创建文本框，以及如何获取用户在文本框中输入的文本内容。...步骤4：获取文本框中的用户输入 要获取文本框中的用户输入，我们可以使用文本框的 get() 方法。这个方法将返回文本框中当前的文本内容。...定义了一个名为 get_user_input 的函数，该函数使用文本框的 get() 方法获取用户在文本框中输入的文本，并将其显示在标签 result_label 中。...结论 在本文中，我们学习了如何使用 Python 的 Tkinter 库来创建文本框，并获取用户在文本框中输入的文本。文本框是许多 GUI 应用程序中的重要组件，用于用户输入和交互。
对于广泛的数据来源，我们从Uber官方Facebook页面上的最新评论，Twitter上提到Uber，以及Uber的最新新闻中获取数据。...这是所有渠道的数据点分布: Facebook: 34,173 条评论； Twitter: 21,603 条推文； 新闻: 4,245 篇文章。 分析用户对话的情感可以让你了解总体的品牌感知。...在最初分析的付款和安全相关的推文中有一种复杂的情绪。 ? 为了了解真实的用户意见、投诉和建议，我们必须再次过滤无关的推文(垃圾邮件、垃圾信息、市场营销、新闻和随机信息): ?...正面支付相关推文的数量显著减少。此外，对于安全等级(以及相关的关键字)的正面推文数量也有显著下降。 此外，取消、支付和服务(以及相关词汇)是Twitter评论中谈论最多的话题。...例如，与服务相关的推文中，正面推文的百分比最低，而负面推文的百分比最高。Uber可以分析这些推文，并采取行动提高服务质量。 新闻 ? 安全问题一直是新闻中谈论度最高的话题。
对于用户节点，提取其最近的200条推文，然后利用预训练好的word2vec和BERT对推文进行编码，然后平均以得到用户偏好嵌入向量。对于新闻节点，同样得到其嵌入向量表示。...为了获得丰富的历史信息用于用户偏好建模，本文对每个账号最近的200条推文进行了抓取，总共抓取了近2000万条推文。...因此，本文在可访问用户的推文中进行随机抽样，以组成这些无法被访问用户的历史推文。 为了对新闻文本信息和用户偏好进行编码，本文采用了两种基于语言预训练的文本表示学习方法。...具体来讲，首先将用户最近200条推文进行合并，然后对其中已有单词的向量进行平均，得到用户偏好表示，新闻文本的嵌入也利用此方式得到。...如果用户 v_i 没有关注包括源用户（发布该新闻的用户）在内的转发序列中的任何用户，则认为该用户从关注者数量最多的用户处获取到该新闻。
这里提给 push 和 pull 各提一个经典问题： 第一个问题是 push 模型下，由于粉丝众多，推文占用容量过大的问题，一种解决思路是在粉丝的时间线中只存储推文 id，但是这样的话在聚合的时候需要一次额外的根据推文...id 去获取推文的 I/O；另一种解决思路是只给活跃用户 push。...右侧的 Tweet Storage：用户和帖子（推文）的关联数据，数据量会比较大，可以选择 Redis 这样的 KV 数据库；而推文本身，也可以使用 KV 数据库，或者使用 MongoDB 这一类文档数据库...第二种方式是根据推文的 id 来做简单 hash，这种方式最大的问题是一个人的推文可能分散到任何一台机器上，为了找这个人的推文要去所有的机器上查询并聚合（既包括网络 I/O，也包括磁盘 I/O），这无疑是过于浪费了...用户推文的时候，根据用户所应对的策略，如果需要 fan out 推文的 id 到粉丝的时间线中，就要把这个事件进 queue，由于它是异步模型，这一步可能会有不同程度的延迟。
来源：InfoQ 3 月 31 日，正如马斯克一再承诺的那样，Twitter 已将其部分源代码正式开源，其中包括在用户时间线中推荐推文的算法。...例如，第一步大约会查看 1500 条推文，目标是让 For You 时间线中约 50% 的推文来自已关注的用户（即「人际网络内」），50% 的推文来自“尚未关注的「人际网络外」账户”。...不过遗憾的是，马斯克并未兑现“下周开源”的承诺。直到 3 月 18 日，马斯克再次发声：“Twitter 将于 3 月 31 日开源所有用于推文推荐的代码。”...用户们对自己 For You 页面中经常显示马斯克的推文表示不满，而马斯克的支持者们则担心自己在社区中的参与度正在降低。...推文本身：它的新近度，存在的媒体卡（图像或视频），总互动数（如转发和喜欢的数量）。
马斯克开源 Twitter 推荐算法 3 月 31 日，正如马斯克一再承诺的那样，Twitter 已将其部分源代码正式开源，其中包括在用户时间线中推荐推文的算法。...例如，第一步大约会查看 1500 条推文，目标是让 For You 时间线中约 50% 的推文来自已关注的用户（即「人际网络内」），50% 的推文来自“尚未关注的「人际网络外」账户”。...不过遗憾的是，马斯克并未兑现“下周开源”的承诺。直到 3 月 18 日，马斯克再次发声：“Twitter 将于 3 月 31 日开源所有用于推文推荐的代码。”...用户们对自己 For You 页面中经常显示马斯克的推文表示不满，而马斯克的支持者们则担心自己在社区中的参与度正在降低。...推文本身：它的新近度，存在的媒体卡（图像或视频），总互动数（如转发和喜欢的数量）。
文本信息的常见来源包括： 商品评价（来自 Amazon、Yelp 以及其他 App 商城） 用户产出的内容（推文、Facebook 的帖子、StackOverflow 的提问等） 问题解决（客户请求、技术支持...在下面的文章中，我们将把与灾难事件相关的推文称为“灾难”，将其他推文称为“不相关的”。 标签 我们已经标注过数据，所以知道推文是如何分类的。...在我们的例子中，“误报”是指将不相关的推文分类为“灾难事件”，“漏报”是指将与灾难有关的推文归类为“与灾难无关的事件”。如果要优先处理潜在的灾难事件，那就要降低“漏报”。...如果我们的数据有偏差，而分类器在样本数据中却能做出准确预测，那这样的模型就无法在现实世界中很好地推广。 在这里，我们可以用图表来表示灾难性推文与不相关推文两类预测中最重要的词汇。...接下来，我们将试着找到一种能够表示词汇在句子中出现频率的方法，尽量让模型从数据中获取更多的信号。
media_ids（number []）：与推特关联的媒体ID的可选列表。（所有媒体照片、视频等需要单独上传）。 Returns: (string) 成功的帖子将返回访问该推文的URL。...在存储时，我们可以将用户ID传递给哈希函数，该函数将用户映射到数据库服务器，在那里我们将存储用户的所有推文、收藏夹、关注等。...比方说，如果80%的用户只看到过去三天的推文；我们可以尝试缓存过去三天的所有推文。假设我们有专门的缓存服务器，缓存过去三天所有用户的所有推文。...因此，每当我们生成一个用户的时间线时，我们都可以询问缓存服务器是否有该用户最近的所有推文。如果是，我们可以简单地从缓存返回所有数据。如果缓存中没有足够的tweet，我们必须查询后端服务器以获取数据。...从某人关注的人那里获取所有最新推文，并按时间对其进行合并/排序。使用分页来获取/显示推文。只从所有关注的人那里获取前N条推文。
最终的数据集具有以下6个特征： 推文的极性 推文的ID 推文的日期 问题 推文的用户名 推文的文本 大小：80 MB（压缩） 记录数量：160,000条推文 SOTA...数据集包括了完整长度和HQ音频，预先计算的特征，以及音轨和用户级元数据。它是一个用于评估MIR中的一些任务的开源数据集。...下面是数据集的csv文件列表以及它们包含的内容： tracks.csv：每首曲目元数据，如ID，标题，艺术家，流派，标签和播放次数，共106,574首曲目 genres.csv：所有163种风格的ID...这个数据集不包含任何音频，只是派生的功能。示例音频可以通过使用哥伦比亚大学提供的code从7digital等服务中获取。 大小：280 GB 记录数量：PS - 它的一百万首歌曲！...在这个实际问题中，我们同时提供正常的和仇恨型推文的推特数据。你作为数据科学家的任务是确定哪些推文是仇恨型推文，哪些不是。
数据集描述 数据收集与标注 研究者收集了从2020年2月1日到2021年9月30日期间用户发表的新冠推文，所有推文均通过Twitter的官方API获取，严格遵守平台的数据安全政策。...在进行数据预处理时，研究者首先删除了非英语推文、转推以及包含URL的推文（它们通常是第三方消息的重述，不能直接反映用户的意图和态度），然后，使用症状关键词列表来筛选与医学相关的推文。...METS-CoV中推文长度的分布情况 推文总数为10,000条， 一共标注了19,057个实体，平均每个推文中包含了1.91个实体。...从该表中可以发现，COVID-TWITTER-BERT性能表现最佳，平均micro-F1值为83.88，显著优于基于CRF或BiLSTM（及其变体）的传统NER模型和通用领域PLM。...此外，研究者还探究了推文长度对模型性能的影响：如图3所示，当推文长度较短（少于40个token）时，所有模型的表现都更好，而处理的推文越长，模型的性能越差。
结合模型提供的词汇比重，展现在我们眼前的是推特用户如何对待民主党候选人的复杂关系。 ? 1.伯尼•桑德斯相关推文语义情感分析结果。...而从这分可视化图表中可以看到，关于克林顿的推文只有少数偏积极情感，绝大多数词汇为中心或消极，而消极词汇中也偶现“撒谎（liars）”“输（lost）”等情绪更为激烈的负面词汇。...相反，在29个克林顿相关词中，13个带有负面含义，其中不少提到她丈夫。的确，大部分提到比尔•克林顿的推特会责怪希拉里•克林顿, 或指明她有顺从，她丈夫性关系上的不当行为。...为了进一步理解这些相互作用，我们在所有提到@HillaryClinton的推特中搜索了30个普遍的性别化诋毁的词，例如“bimbo（蠢女人）” “slut（荡妇）” “whore（娼妓）” 和 “shrill...在我们这次研究中，这只占了所有提到希拉里•克林顿的微博的0.17%。 那些分析并不意味着桑德斯的支持者可以免于性别歧视的职责。
它与本列表中提到的MNIST数据集类似，但具有更多标签数据（超过600,000个图像），这些数据是从谷歌街景中查看的房屋号码中收集的。...它是一个流行的数据集，它能让你的NLP旅程更加完美。情绪已经从数据中预先删除，最终的数据集具有以下6个特征： 推文的极性（polarity of the tweet）。 推文的ID。 推文的日期。...推文的文本。 大小：80 MB（压缩）。 记录数量：160,000条推文。...在这个实践问题中，我们提供既有正常又有仇恨推文的Twitter数据。你作为数据科学家的任务是确定推文是仇恨推文，哪些不是。 大小： 3 MB。 记录数量： 31,962条推文。...该数据集包含数千个印度演员的图像，你的任务是确定他们的年龄。所有图像都是手动选择的，并从视频帧中剪切，导致尺度，姿势，表情，照度，年龄，分辨率，遮挡和化妆的高度可变性。 大小： 48 MB（压缩）。
然后，我们分析这些数据，以了解每条推文背后的潜在情绪，建立情绪得分，并研究这一得分与过去五年期铜现货价格之间的相关性。 数据获取 我们首先从获取铜现货价格数据开始。...基本文本EDA —单词和字符的频率分布 停顿词 很明显，每条推文的平均长度相对较短（准确地说是10.3个字）。...考虑到每条推文相对简短的性质，对于我们的模型来说，降维并不是一个紧迫的问题。考虑到这一点，在试图消除单词复数形式和所有格形式的细微意义差异时，不对数据执行任何词干提取操作是合理的。...然而，使用VADER的缺点是，它不考虑文档中的所有单词，实际上只考虑了大约7500个单词。鉴于商品交易及其相关术语的复杂性，我们可能缺少关键信息。...3、日内数据 在设计NLP交易策略模型时，几乎所有情况下的日内数据都是必须的，原因在引言中提到。试图利用基于新闻/事件的价格变动时，时间和交易执行是非常重要的。 希望大家有所收获！
现在到这里获取Brain.js的源代码。把整个文件复制粘贴到你的brain.js文件，点击save和bam: 4个文件中的2个完成。 2 “我的目的是什么?”...我认为处理文本的机器学习应用程序作为输入是非常有趣的，因为你可以在任何地方找到训练数据，并且他们有很多潜在的用例，所以我们在这里使用的例子将是一个处理分类文本的例子: 我们将决定一条推文是由Donald...4 训练 最后是我们的训练数据。就像我之前提到的，我们将所有推文存储为文本，并将它们编码为数字值，这将使你在实际需要复制/粘贴训练数据时变得更加轻松。没有必要的格式。只需粘贴文本并添加一个新行。...这是Kim Kardashian的一条推文，它不在我的训练数据中(也就是说，神经网络从来没有遇到过这条推文): console.log(execute("These aren't real....该神经网络正确地识别了一条从未见过的推文，这条推文是金·卡戴珊(Kim Kardashian)发的，可能性为86%。 现在让我们再来试试Trump的推文。
让我们索引一些主要由一些文本组成的数据。为简单起见，我采用了Facebook帖子的修剪版本及其说明和详细信息的CSV，这些内容可以在公共网站上获得。...您可以将这些tweet索引到Elasticsearch 我已将上述推文索引到名为fb-post的索引。...":"confidence" } } } } 结果将显示带有“ confidence”文本的推文。...也就是说，搜索查询中的运算符用作定界符。然后将对每个部分进行分析（根据要查询的字段，在上面的示例中查询所有字段，它将进行标准分析），然后进行查询。...在下面给出的示例中，match_phrase查询以相同顺序获取与单词“ deeply关心”匹配的文档。
所有这些材料都有一个特别的共同点：在这个过程中的某个时刻，你必须构建和调整一个RNN来完成这项工作。...你可以在Github repo这篇介绍性博客文章中阅读到更多关于textgenrnn及其特性和体系架构的信息： https://github.com/minimaxir/textgenrnn ?...这类文本和生成特朗普的推文相类似 (至少在我看来是这样)，那么让我们一起来看看吧。...既然我们想看看我们能有多快地生成推文，那就开始吧。 获取数据 ?...特朗普推特档案馆这个网站可以查询和下载到总统的推文。我选择那个日期范围内的文本，因为我不关心任何元数据，并将其保存到一个名为trump-tweets.txt的文本文件中。
，其中text就是根据输入的提示所生成的文本： { "id": "cmpl-ID>", "object": "text_completion", "created": 1586839808...截至 2019年10月，GPT-3 接受了来自互联网上大量文本的训练（例如，它不了解 COVID-19），因此它可能已经看到了所有可能的文本类型 ，从代码到电影脚本，以及推特数据。...当我查看生成的推文时，我觉得大约有 30-40％ 的推文可以非常戏剧化地发出来，这比我的 GPT-2 模型生成的推文的 5-10％ 的可用性有了很大的提高。...推特中的视频见下方： 在我使用 GPT-3 的期间，我发现从 @dril（一位前卫的推特用户）生成推文最终具有 4chan 级的种族主义和性别歧视情况（译者注：4chan 是一个匿名的英文网页，网站上主要发布一些图像和动漫相关的讨论...尽管有上述提到的所有注意事项，但一切都取决于 OpenAI API 如何推 beta 版并推出该 API 供生产使用。
我们习惯于将行中的用户视为列。但现实世界的表现真的如此吗？ 在互联世界中，用户不能被视为独立实体。他们之间具有一定的关系，在构建机器学习模型时，有时也希望包含这样的关系。...2、最短路径 继续第一节中的例子，我们拥有了德国的城市群及其相互距离的图表。为了计算从法兰克福前往慕尼黑的最短路径，我们需要用到 Dijkstra 算法。...3、最小生成树 假设我们在水管工程公司或互联网光纤公司工作，我们需要使用最少的电线（或者管道）连接图表中的所有城市。我们如何做到这一点？...已被用于根据引文寻找最具影响力的论文 已被谷歌用于网页排名 它可以对推文进行排名，其中，用户和推文作为网络的节点。...如果用户 A 跟随用户 B，则在用户之间创建连边；如果用户推文或者转发推文，则在用户和推文之间建立连边。
需求 Twitter是最大的社交网络服务之一，用户可以在其中共享照片、新闻和基于文本的消息。在本章中，我们将设计一个可以存储和搜索用户推文的服务。类似的问题：推特搜索。...Twitter用户可以随时更新他们的状态。每个状态（称为tweet）都由纯文本组成，我们的目标是设计一个允许搜索所有用户推特 的系统。...每个结果条目可以有用户ID&姓名、推文文本、推文ID、创建时间、喜欢的数量等。5.高级设计 在高层，我们需要将所有状态存储在数据库中，还需要建立一个索引来跟踪哪个单词出现在哪个tweet中。...这个索引将帮助我们快速找到用户试图搜索的推文。 5.高级设计 在高层，我们需要将所有状态存储在数据库中，还需要建立一个索引来跟踪哪个单词出现在哪个tweet中。...如果我们将索引保存在内存中，则需要2.5MB内存来存储所有单词： 500K * 5 => 2.5 MB 让我们假设我们希望将过去两年的所有推文的索引保存在内存中。
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