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NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作...
如果你使用Python和Pandas进行数据分析，循环是不可避免要使用的。然而，即使对于较小的DataFrame来说，使用标准循环也是非常耗时的，对于较大的Da...
。也因此，网上也出现了一堆一堆的Python培训。但是，平时经常用Excel的你会问？到底Python有啥用， 能帮助我提高哪些效率。来，今天我们举个例子告诉你...
第二种使用分布式计算：虽然在某些情况下这是一种有效的方法，但是它带来了管理和维护集群的巨大开销。想象一下，必须为一个刚好超出RAM范围的数据集设置一个集群，比如...
$$ \text{Attention}(\boldsymbol{Q},\boldsymbol{K},\boldsymbol{V}) = \text{soft...
【导读】合格的算法工程师真正应该具备什么技能？在面试时，面试官又会如何验证你具备这些新技能？毕业仅一年，相继拿下头条、阿里、腾讯等offer的本文作者，为你绘制...
大家好，我是来自腾讯多媒体实验室的李松南，本次分享将为大家介绍传统降噪和深度学习降噪方法，以及降噪技术未来的发展趋势。腾讯多媒体实验室专注于多媒体技术领域的前沿...
这几天在做 学生考试系统，其中需要存储数据时要并发，然而我采用的sqlite3,小型数据库，导致了很多问题，特别是在多进程访问写的时候，特此分享给大家；
python的一些小函数很能提高效率，平时在工作中经常忽视这些内容，而使用很原始粗暴的方法写代码；写了一段时间以后，发现自己的提高很少，要写个小脚本也要纠结半天...
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是 NLP 几个经典任务之一，通俗易懂的来说，就是从一段文本中抽取出需求的关键词，如地名...
THULAC 四款python中中文分词的尝试。尝试的有：jieba、SnowNLP（MIT）、pynlpir（大数据搜索挖掘实验室（北京市海量语言信息处...
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“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件,分词模块jieba，它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体，繁体分词，还支持自定义词库。 ...
近几年来，基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉、语音识别等领域取得了巨大成功，另外在自然语言处理领域也取得了不少进展。在NLP的关键性基础任务—命名实体识别（...
以下是使用Flair 重现这些数字的方法。您还可以在我们的论文中找到详细的评估和讨论：
文章主要讲述了如何通过自然语言处理技术，如词向量、文本分类、情感分析等，来对文本进行相似性分析。同时，文章也介绍了一些具体的应用场景，如搜索引擎、文本分类、情感...
恰逢春节假期，研究了一下BERT。作为2018年自然语言处理领域的新秀，BERT做到了过去几年NLP重大进展的集大成，一出场就技惊四座碾压竞争对手，刷新了11项...
之前整理过一篇关于信息提取的笔记，也是基于大名鼎鼎的 SLP 第 18 章的内容，最近在做一个 chatbot 的 NLMLayer 时涉及到了不少知识图谱有关...
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指帮助机器理解和分析自然语言；它是利用机器学习算法从数据中提取所需信息的一个自动...
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TA 很懒，什么都没有留下╮（╯＿╰）╭
