/usr/lib/python2.7/site-packages/pyPdf/generic.py
我们今天接着来看《算法第四版》这本书，在上一篇文章当中我们一起搞定了归并排序。归并排序非常出色，也是性能最好的排序算法之一，这一篇我们继续研究排序问题，来看一看另外一种常用的排序算法——快速排序。
Pandas中进行区间切分使用的是cut()方法，方法中有个bins参数来指明区间
jieba是一个强大的中文分词工具，用于将中文文本切分成单个词语。它支持多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等，还可以通过用户自定义词典来增加新词。本文将从入门到精通地介绍jieba库的使用方法，带你掌握中文分词的基本概念和高级特性。
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程，探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列强大的工具和功能。
Pycharm是很多开发者的首先IDE，尤其是对于自学Python的同学来说，使用起来非常友好。而且我最近写了两篇关于pycharm的文章，看了后台数据，我发现大家对pycharm方面的知识挺感兴趣的。今天就给大家介绍几个新手必会的pycharm使用技巧，可以提高你的编程效率。
jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，下面是三种模式的特点。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
今天来说说，Python 中的任务切分。以爬虫为例，从一个存 url 的 txt 文件中，读取其内容，我们会获取一个 url 列表。我们把这一个 url 列表称为大任务。
众所周知，中文输入法是一个历史悠久的问题，但也实在是个繁琐的活，不知道这是不是网上很少有人分享中文拼音输入法的原因，接着这次NLP Project的机会，我觉得实现一发中文拼音输入法，看看水有多深，结果发现还挺深的，但是基本效果还是能出来的，而且看别的组都做得挺好的，这次就分 享一下我们做的结果吧。 （注：此文假设读者已经具备一些隐马尔可夫模型的知识）
我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees， 分类回归树) 的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归。
一句话评价: 这可能是市面上(包括国外出版的)你能找到最好的讲python自然语言处理的书了
问题描述：在123456789这9个数字中间插入任意多个+和-的组合，使得表达式的值为100，输出所有符合条件的表达式。 基本思路：9个数字之间共有8个可插入加号或减号的位置，根据这些位置对9个数字进
通过int(1L) 转换成整型，float(1) 转换成浮点型，long(1) 转换长整型
以下是我在公司内部分享的关于分布式日志收集系统的PPT内容，现在与大家分享，希望对于需要使用的人能够起到基本的入门作用或是了解！ 1.分布式日志收集系统:背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征： （1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦； （2） 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统； （3） 具有高可扩展性。
python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。平时虽然一直在用，也看过很多教程，但纸上得来终觉浅，还是需要自己系统梳理总结才能印象深刻。本篇先从numpy开始，对numpy常用的方法进行思维导图式梳理，多数方法仅拉单列表，部分接口辅以解释说明及代码案例。最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。
在中国的有一些餐馆，菜单上不仅有个中文名，还有英文名，有很专业的翻译，也有让人笑Cry的翻译。配上几张图感受一下。
python决策树算法的实现步骤 步骤 1、计算数据集S中的每个属性的熵 H(xi) 2、选取数据集S中熵值最小（或者信息增益，两者等价）的属性 3、在决策树上生成该属性节点 4、使用剩余结点重复以上步骤生成决策树的属性节点 实例 import numpy as np import math from collections import Counter # 创建数据 def create_data(): X1 = np.random.rand(50, 1)*100 X2 = np.
前面章节初步学习数据的采集和一些快速的数据分析方法，如果需要更加深入去做数据分析，那么会使用到更加丰富的知识。自然语言处理（NLP）的其中一个方向就是文本处理。后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点，学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。
jieba是优秀的中文分词第三方库。由于中文文本之间每个汉字都是连续书写的，我们需要通过特定的手段来获得其中的每个单词，这种手段就叫分词。而jieba是Python计算生态中非常优秀的中文分词第三方库，需要通过安装来使用它。
数据分析的结果很大程度上跟数据质量有关系，在数据采集过程中的数据清洗步骤下，对字符串的操作是最常见的场景，下面我们一起来学习下在Python中是怎么操作字符串的。
在上一篇文章中，我们学习了有关变量和输出的一些基础知识。大家应该还记得在上一篇文章中出现的字符串类型（string）吧！说白了，string类型其实就是一堆单词的集合；把这些单词放在两个英文双引号之间，python就会把它识别为字符串类型。另外，python对大小写敏感，这意味着”Null-Byte”和”null-byte”是完全不同的两个东西。 为什么需要处理字符串 Python程序在接收用户的输入时，会默认把用户的输入当作字符串类型。所以，当我们对这些输入的数据进行操时，可能需要先进行一些处理。就像前
“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.
学习大数据还是绕不开始祖级别的技术hadoop。我们不用了解其太多，只要理解其大体流程，然后用python代码模拟主要流程来熟悉其思想。 还是以单词统计为例，如果使用hadoop流程实现，则如下图。
要将一个2D数组切分成多个块，可以考虑使用以下几种方法，具体取决于如何定义块的划分规则和需求。如果你希望将2D数组均匀地切分成固定大小的小块，可以使用简单的循环和切片操作。
这里需要注意的是，test[0:3]当中并不包含test[3]，它的真实含义是，从下标为0的元素开始，直到索引3为止，但是不包含索引3。切记不要理解为连续取3个数字。
有了准备知识，我们就可以在 Python 中使用正则表达式了。Python 提供re模块，包含所有正则表达式的功能。
导读：在人类社会中，语言扮演着重要的角色，语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维无从谈起，沟通交流更是无源之水。
参考：https://blog.csdn.net/mls0311/article/details/82052472 https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-x1yu2mcy.html
原理 中文分词，即 Chinese Word Segmentation，即将一个汉字序列进行切分，得到一个个单独的词。表面上看，分词其实就是那么回事，但分词效果好不好对信息检索、实验结果还是有很大影响的，同时分词的背后其实是涉及各种各样的算法的。 中文分词与英文分词有很大的不同，对英文而言，一个单词就是一个词，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，需要人为切分。根据其特点，可以把分词算法分为四大类： 基于规则的分词方法 基于统计的分词方法 基于语义的分词方法 基于理解的分词方法 下面
PDF作为可移植文档格式(Portable Document Format)，在日常生活中经常接触到，最近处理一些数据更是频繁接触一些需要批量处理pdf文件的需求，因此便想整理一下自己实践的用Python处理PDF格式数据的笔记。本文会保持更新。PDF处理的高频需求有：读取、写入、格式转换（pdf提取文本写入txt、根据url写入pdf等） 、批处理（多个pdf合并为1个、切分pdf）等等。查了下相关资料，Python操作PDF的库有（只是应用的话肯定不至于造轮子从二进制数据开始读）：pdfminer、pdfminer3k、PyPDF、PyPDF2、pdf2htmlex、pdf2image、pdf2xlsx等。
PSI这个指标我们在风控建模前后都是需要密切关注的，这个指标直接反映了模型的稳定性，对于我们评估模型是否需要迭代有着直接的参考意义。今天我将从下面几方面来介绍一下这个指标。
想要有效的掌握数据驱动科学和计算需要理解数据是如何存储和处理的。本节将描述和对比数组在 Python 语言中和在 NumPy 中是怎么处理的，NumPy 是如何优化了这部分的内容。
导读：随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟，实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术，是众多上层任务的首要基础工作，同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词，并结合Python语言简约的特性，实现一行代码完成中文分词。
作者｜孙鹏 编辑｜邓艳琴、百度智能云技术站 本文整理自 2023 年 2 月 QCon 全球软件开发大会（北京站） 中 「AI 基础架构」专题下百度智能云资深研发工程师孙鹏的同名主题分享。完整幻灯片下载地址：https://qcon.infoq.cn/202302/beijing/presentation/4482 ChatGPT 、Bard 以及“文心一言”等应用，均是基于各厂商自己推出的大模型进行构建。GPT-3 有 1750 亿参数，文心大模型有 2600 亿参数。 以使用 NVIDIA G
当我们想搭建网站时，可以选择功能全面的Django、轻量的Flask等web框架；当我们想做一个爬虫时，可以使用Scrapy框架；当我们想做数据分析时，可以选择Pandas数据框架等，这些都是一些很成熟的第三方库。
对于一个马上要毕业的大四学生来说，突然由后端转学机器学习，学起来好难，尤其是回归那里，数学好难！！！！！！！！ 因为回归的公式太难搞了，这里先整理一手分类的入门算法，KNN。
本文介绍基于Python中的ArcPy模块，基于一个大文件夹，遍历其中每一个子文件夹中所有的遥感影像栅格文件，并将原本的每一景遥感影像文件四等分切割，或裁剪为其他指定个数的小块的方法。
在很多脚本语言如ruby,python中都有将字符串切分成数组或者将数组元素以某个间隔字符串间隔形成新的数组。 其实NSArray也提供了这样的功能。
一、while循环的补充 while True: name=input('please input your name: ') password=input('please input your password: ') if name == 'egon' and password == '123': print('login successfull') while True: cmd=input('>>: ')
当您面对成吨的会议录音，着急写会议纪要而不得不愚公移山、人海战术？听的头晕眼花，听的漏洞百出，听的怀疑人生，那么你是否想到了自动听写服务？
许多自然语言处理程序中都用到了谷歌开源的SentencePiece作为词切分的基础工作之一，于是跟踪学习了下。
Celery定时任务在服务器上一直运行着,为了保存一些有用的信息,开发人员一定会保存信息到日志文件中.随着时间的增长,日志文件肯定越来越大.比如说一个定时任务每天的日志大小为30M,一年下来就会产生10G多的日志,如果更大,可能会撑满磁盘空间,造成服务器出问题.
中文分词：指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程，这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法：基于词典规则和基于机器学习
分享一个大牛同学公司的的 AI System 项目 Colossal-AI：A Unified Deep Learning System for Large-Scale Parallel Training[2]。
在数据可视化方面，词云一直是一种视觉冲击力很强的方式。对输入的一段文字进行语义分割，得到不同频度的词汇，然后以正比于词频的字体大小无规则的集中显示高频词，简洁直观高效。
正则表达式（Regular Expression）的主要功能是从字符串（string）中通过特定的模式，搜索希望找到的内容。比如想找到小说中的所有人名，找到字符串中包含的数字。这种格式化的搜索可以写成正则表达式。Python中可以使用包re来处理正则表达式。 # 正则表达式用某些符号代表单个字符: . # 任意的一个字符 a|b # 字符 a 或字符 b [afg] # a 或者 f 或者 g 的一个字符 [0-4] # 0-4 范围内的
真诚是为人处世的基础。无论表达关切的一方，还是被关注的一方，只有你情我愿，才能互惠互利。
Python版本： Python3.x 作者：崔家华 运行平台： Windows 编辑：黄俊嘉 IDE： Sublime text3 一、前言 上篇文章Python3《机器学习实战》学习笔记（四）：朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器讲解了朴素贝叶斯的基础知识。本篇文章将在此基础上进行扩展，你将看到以下内容： 1.拉普拉斯平滑 2.垃圾邮件过滤(Python3) 3.新浪新闻分类(sklearn) 二、朴素贝叶斯改进之拉普拉斯平滑 上篇文章提到过，
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