今天学习到一个新词 — 工贼 [问题点数:100分]

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红花 2019年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2015年11月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2015年7月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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2014年9月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一(补)
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黄花 2016年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2019年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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蓝花 2019年5月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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领英 绑定领英第三方账户获取
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[NLP]发现新词
思路: 1、对新文本进行对其断句、分词、去除停用词, 2、计算文档的二阶共现、三阶共现、四阶共现频率  3、发现两个字符串合并的<em>新词</em>:针对统计的二阶共现频率,计算词语的 互信息: 左右熵:基于对应三阶共现结果 将结果进行加权求和,最后排序,根据经验阈值确定<em>新词</em>,然后使用词典过滤后加入词典 4、发现三个字符串合并的<em>新词</em>,与3 同理,统计三阶共现概率 互信息计算需要 对n-gr...
简单的新词识别
最近工作中涉及到<em>新词</em>的识别,在漫长的程序运行期间,记录下相关心得。这里为较原始的<em>新词</em>识别算法,起到<em>一个</em>了解的作用。   <em>新词</em>: 指未在已经训练完的词库或语料库中大量出现的词称为<em>新词</em>(很多情况下也成为未登录词)。     目前<em>新词</em>识别的技术主要包括3个方向:1. 基于规则;2. 基于统计概率;3. 规则和统计相结合;   1. 基于统计 基于统计的<em>新词</em>识别技术包括 {词之间互信息,...
基于互信息+信息熵的新词发现
from nltk.probability import FreqDist f = open(r&quot;C:\Users\machuanbin\Desktop\santi.txt&quot;,encoding='utf-8') text = f.read() stop_word = ['【', '】', ')', '(', '、', ',', '“', '”', '。', '\n', '《', '》', ' ...
Pyhanlp自然语言处理中的新词识别
  <em>新词</em>发现 本“<em>新词</em>发现”模块基于信息熵和互信息两种算法,可以在无语料的情况下提取一段长文本中的词语,并支持过滤掉系统中已存在的“旧词”,得到<em>新词</em>列表。 调用方法 静态方法 一句话静态调用接口已经封装到HanLP中:     /**      * 提取词语      *      * @param text 大文本      * @param size 需要提取词语的数量 ...
IT流行新词,你知道多少?
“   IT流行<em>新词</em> ” 随着时代的发展,我们越来越多的应用互联网。互联网已经成为我们生活中不可或缺的一部分,然而,你真的了解它吗?那些似懂非懂的词,它的涵义,你造吗?啦啦啦,让我来告诉你,想知道什么捏?先来几个高逼格的: 1脑指纹  脑指纹是一项有争议的技术,被鼓吹用作识别恐怖分子或危险人物,它是通过向某人显示他熟悉的特别文章或图像(如训练营或手册上的内容)时测量他的“脑纹”。脑纹是
今日学习心得
1.for循环结构概述 for特点:适用于做循环次数明确的操作 比如:输出1万次“好好<em>学习</em>,天天向上”       求100以内偶数和 语法: for(int i=0;i&amp;lt;循环次数;i++){ 循环操作; } 执行流程:int i=0;只会执行一次,当for第一次执行的时候会操作int i=0;           i&amp;lt;循环次数; 执行多次   i++:执行多次 ...
【NLP】新词发现
http://www.csdn.net/article/2013-05-08/2815186 http://blog.csdn.net/yuyu2223/article/details/7725705 http://www.doc88.com/p-115630273881.html http://wenku.baidu.com/view/454db9d676a20029bd642dd5.ht...
新词发现(一):基于统计
1. 什么是<em>新词</em> 现在大部分的分词工具已经做到了准确率高、粒度细,但是对于一些<em>新词</em>(new word)却不能做到很好地识别,比如: 快的打车优惠券 英雄联盟怎么不可以打排位 “快的”、“英雄联盟”应该被作为<em>一个</em>词,却被切成了两个词,失去了原有的语义。未登录词(out-of-vocabulary, OOV)笼统地之未在词典中出现的词,序列标注方法HMM与CRF可以根据上下文很好地识别未登录词,但...
word2vec已训练好的模型添加新学习样本问题
最近写论文在看word2vec工具,训练了<em>一个</em>自己的模型出来,网上的资料说到已训练出来的模型word2vec是支持在不重新训练的情况下再继续添加新文本进行训练补充的(online learning),但照网上的方法出现了一些问题 参考博客: http://qiuqingyu.cn/2017/03/14/Word2vec%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%A5%BD%E7%9A%84%E...
N-gram 新词发现总结
jieba与N-gram结合进行<em>新词</em>发现 使用jieba作为基础分词组件 针对新的文本,利用信息熵进行<em>新词</em>发现 使用字典树存储单词和统计词频 取TopN作为<em>新词</em> 此方法主要依托互信息和左右信息熵 互信息表示的是两个词的凝聚力,或者说是两个词在一起表示<em>一个</em>可被接收的常用词的概率 左右熵:表示预选词的自由程度,或者说可与其他词搭配组成<em>新词</em>的概率越高,其也就更可能是<em>一个</em>单独的词 左右熵=m...
基于spark的新词发现模型
package com.icklick.spark.wordSegment import org.apache.log4j.{ Level, Logger } import org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext } import com.iclick.spark.wordSegment.util.CounterMap import scala.c
自然语言处理之未登录词(一)
在中文自然语言处理过程中,我们会遇到很多其他语言不会有的困难,其中<em>一个</em>困难就是分词。首先,因为中文的词与词之间没有空格,从而产生分词歧义的难题,不过目前很多语言模型已经能很好的解决这个难题了。其次,由于中文中存在很多没有被收录在分词词表中但必须切分出来的词,包括各类专有名词(人名、地名、机构名等)、<em>新词</em>等等,从而产生未登录词的难题,不过目前已经广泛使用命名实体识别(NER)来识别出名、地名、机构名...
python3实现互信息和左右熵的新词发现
python3 实现的中文分词<em>新词</em>发现 关于中文<em>新词</em>发现有多种方法,经过比较之后发现利用互信息和左右熵来做<em>新词</em>发现效果最好,先上实验效果 初始语句: 蔡英文在昨天应民进党当局的邀请,准备和陈时中一道前往世界卫生大会,和谈有关九二共识问题 单纯使用jieba分词的结果 蔡/ 英文/ 在/ 昨天/ 应/ 民进党/ 当局/ 邀请/ 准备/ 和/ 陈时/ 中/ 一道/ 前往/ 世界...
【词库管理】新词提取小工具
词语提取工具最近一直在使用华为云的云搜索服务。让他很开心的是,华为云的云搜索服务,可以自定义自己的词库来做分词、停词。让他更意想不到的是,修改词库还可以热更新,不用重启即可生效。但是,词库中的词从哪里来,哪些才是有用的词,这真是让人头疼的事情。每天苦读海量文章,才能从中找出几个自己认为还不错的词。只能自己写<em>一个</em>工具了。下面,介绍下如何使用。第一步,找到一篇最近大火的复仇者联盟的电影新闻,把它拷贝到...
中文分词中的新词发现地点切分等问题
在网上看了别人写的,感觉挺好,收录下。 [url]http://blog.sina.com.cn/s/blog_64d0b03c0101bcxk.html[/url] 中文分词做为自然语言处理的第一工序.有着十分重要的意义,在一定程度上可以说,没有分词,所谓的分类,句法树,聚类,特征词提取,文本摘要...都是空谈.分词用简单直白的方法处理就是建立<em>一个</em>自己的词库,然后用正向或逆向方式遍历句子...
java使用Nagao算法实现新词发现、热门词的挖掘
采用Nagao算法统计各个子字符串的频次,然后基于这些频次统计每个字符串的词频、左右邻个数、左右熵、交互信息(内部凝聚度)。 名词解释:   Nagao算法:一种快速的统计文本里所有子字符串频次的算法。详细算法可见http://www.doc88.com/p-664123446503.html   词频:该字符串在文档中出现的次数。出现次数越多越重要。   左右邻个数:文档中该字符串的左边
自然语言处理---新词发现---微博数据预处理
最近NLP课程,需要做<em>新词</em>语发现以及
基于词表和N-gram算法的新词识别实验
基于词表和N-gram算法的<em>新词</em>识别实验
IT词汇(个人总结,不断更新)
Productivity tools  生产力工具 issue 美[ˈɪʃu] n. 问题,讨论 API(Application Programming Interface,应用程序编程接口) dynamic  美[daiˈnæmik]  动态 reference 美 [ˈrɛfərəns, ˈrɛfrəns]  引用 invoke  美 [ɪnˈvoʊk
计算语言学之自信息与互信息在新词发现、短语识别中的应用
1. 引言在计算语言学预备知识中,我们介绍了熵(自信息)与互信息;条件熵与联合熵;相对熵与交叉熵。这里我们要说明的是关于其在自然语言中的具体应用。2. 熵(自信息)与互信息现在我们先来复习以下熵及互信息的公式定义:熵(自信息):H(P)=−∑x∈Rp(x)log2p(x)H(P)=-\displaystyle\sum_{x∈R}p(x)log_2p(x) 所谓的自信息,就是指描述<em>一个</em>随机变量自身的
2019超星尔雅学习今天的日本章节答案课后作业章节作业
1.1日本的地理——位置及气候已完成 1.【单选题】东京距离纽约的距离是多少?( ) A、8740公里 B、10850公里 C、8910公里 D、9550公里 答案:B 2.【单选题】东京的位置在( )。 A、东经140度,北纬36度 B、东经138度,北纬38度 C、东经140度,北纬38度 D、东经138度,北纬36度 答案:A 3.【多选题】关于日本地理位置的描述正确的是( )。 A、位于亚...
中文分词学习总结
中文分词 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将<em>一个</em>汉字序列切分成<em>一个</em><em>一个</em>单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道,在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有<em>一个</em>形式上的分界符,虽然英文也同样存在短语的划分问题,不过在词这一层上,中文比之英文要复杂的多、困难
中科院分词系统 ICTCLAS2013 添加新词功能
   最近使用ictclas2013版,又名NLPIR汉语分词系统。在分词过程中,总会出现分词不准确的原因,造成很多本来是应该在一起的词,变成了拆分开了的词语,造成了提取关键词的非常不便利。不过幸好ictclas2013版有个<em>新词</em>添加功能。如果不知道怎么加入ictclas2013到项目中,请参考 中科院分词ictclas2013使用java调用       首先查看NLPIR分词系统接口说...
英语十大新词由来及释义
1. infortainment它是由information和entertainment两个单词组合而成,意为“新闻娱乐化”。“新闻娱乐化”是对新闻功能的异化。在当今“新闻娱乐化”的潮流中,新闻的首要功能已经从“重要性”变成了娱乐,成为休闲生活的一部分。2. broadloid这个<em>新词</em>由Broadsheet(大报)和Tabloid(小报)两词合并而成。可以翻译为“小型大报”。所谓小型大
中文分词—新词挖掘篇
大概想法是这样: 找词库完毕,剩下没有找到的所有字符串,进行<em>新词</em>挖掘。 例如: 一篇文章中,没有找到的所有字符串有: 1、杨瑞第集国宁你们 2、杨瑞来你们来国宁 3、过来要不要去 4、要不要过来啊 经过<em>新词</em>挖掘,可以得到 [color=red]杨瑞-&gt;你们-&gt;国宁-&gt;要不要-&gt;过来-&gt;[/color] 欢迎大家测试!有更好的算法,也可以说一下,讨论讨论~~~ [code=&quot;j...
自然语言处理---新词发现---生成二元组
record: 生成二元组 #coding:utf-8 ''' Created on 2014年10月15日 @author: shifeng ''' import codecs #---------------------- #一行一行读取该文件#2012_7after_preproces#testdata with codecs.open(u"D:/shifengworld/NLP/NLP
科技英语写作:英语新词及其翻译
英语<em>新词</em>及其翻译英语<em>新词</em>及其翻译英语<em>新词</em>及其翻译英语<em>新词</em>及其翻译
新词发现方法
不错的<em>新词</em>发现方法,利用了pat-array, 倒排索引
新词
1 banner banner可以为网站页面的横幅广告或者游行的标语,广告的旗帜、报纸杂志的大标题。  banner主要体现中心意旨,形象鲜明表达最主要的情感思想或宣传中心。
今日学习小结
说来惭愧。<em>今天</em>才知道:Java api 是指Application Programming Interface ,应用程序编程接口 。之前就一直听老师说api api ,但却没真正去了解过。太懒惰了啊,对技术没有一种求根知底的欲望,这样不行 。顺带也了解了一下java jdk 。JDK包含的基本组件包括:javac – 编译器,将源程序转成字节码jar – 打包工具,将相关的类文件打包成<em>一个</em>文件j...
Python基于【词频】实现【探索新词
文章目录【极简】代码【HMM】法【无脑遍历】法效果比较 【极简】代码 【HMM】法 【无脑遍历】法 效果比较
今日学到了不少知识 总结一下
一、        1、ftp协议   FTP(File Transfer Protocol,文件传输协议) 是 TCP/IP 协议组中的协议之一。FTP协议包括两个组成部分,其一为FTP服务器,其二为FTP客户端。其中FTP服务器用来存储文件,用户可以使用FTP客户端通过FTP协议访问位于FTP服务器上的资源。在开发网站的时候,通常利用FTP协议把网页或程序传到Web服务器上。此外,由于...
新词发现系列
<em>新词</em>发现的信息熵方法与实现:http://kexue.fm/archives/3491/基于切分的<em>新词</em>发现:http://kexue.fm/archives/3913/基于语言模型的无监督分词:http://kexue.fm/archives/3956/更好的<em>新词</em>发现算法:http://spaces.ac.cn/archives/4256/ ...
不读财报就出局-第十一课-“做生意的完整周期”
温故而知新先温习五大数字力 温习-五大财务数字力 昨天咱们<em>学习</em>了“翻桌率”,这是翻桌率的计算方法:别忘记咯! 应收账款周转率与平均收现天数 下面是<em>今天</em>应该<em>学习</em>的内容财报隐形指标-公司不用钱也能做生意前两天<em>学习</em>林老师的课程,讲到了海天味业:1、他拿上游供货商(那些黄豆啊、白糖啊,但不给人家钱,先欠着)2、而它的酱油还没有生产出来之前,...
学习、工作心得分享-2017
2016过去了,2017来了,你好,2017!感谢你2016,你带给我太多的惊喜和不舍。<em>今天</em>我写下一路辛苦做出的总结,希望有一天有人看到这份总结,因为这份总结而少走一些弯路,少趟一些雷。也希望当有一天我站在高处回头望时,这份总结不会因为时间而尘封,依旧那么闪亮! 一、<em>学习</em>(目的性一定要强) <em>学习</em>过程 夯实基础:语言基础、第三方库、多了解底层(系统层面、协议层面、语言实现层面) 量变...
IT新词
IT<em>新词</em>集锦木子石 Freenet A community-based computer BBS and Internet service provider,usually operated by volunteers and providing free access to subscribers in the community or access for
pyhanlp 提取关键词、自动摘要
关键词提取 说明 内部采用TextRankKeyword实现,用户可以直接调用TextRankKeyword.getKeywordList(document, size) 算法详解 《TextRank算法提取关键词的Java实现》 部分内容如下 谈起自动摘要算法,常见的并且最易实现的当属TF-IDF,但是感觉TF-IDF效果一般,不如TextRank好。 TextRank是在Goo...
中文新词抽取算法
matrix67原文此方法对于抽取社交网络中的网络用语非常合适,能解决分词工具对网络用语等<em>新词</em>切分不准确的问题。
基于大规模语料的新词发现算法
基于大规模语料的<em>新词</em>发现算法,运用在大数据自然语言处理
我眼中的机器学习
什么是机器<em>学习</em>?        很多接触过机器<em>学习</em>领域的人,或多或少知道点机器<em>学习</em>的常用算法,但是对于机器<em>学习</em>的认识却并不清晰。<em>今天</em>查找相关资料,总结得出机器<em>学习</em>的相关概念。        机器<em>学习</em>(machine learning, 简称ML):对于某给定的任务T,在合理的性能度量方案P的前提下,某计算机程序可以自主<em>学习</em>任务T的经验E;随着提供合适、优质、大量的经验E,该程序对于任务
慕课网_JavaScript内置对象_3-6 编程练习
3-6 编程练习 小伙伴们,<em>今天</em><em>学习</em>了string的一些方法,那么我们一起来做下面的练习吧!!找到下面字符串中字符a首次出现的位置,并获取到这个a的unicode编码。 Work hard, earn money. 任务 小伙伴们,使用<em>学习</em>获取字符在字符串中位置的方法,完成下面的任务: 第一步:,先得字符a在字符串中首次出现的位置 第二步:获得到了在字符串中首次出现的这个a的位置后,再...
慕课网JavaScript内置对象_2-32 编程练习
2-32 编程练习 小伙伴们,根据gif效果图,使用数组的操作方法写出代码! 实现: (1)循环弹出输入框,用户输入的任意字符的前两个被替换为“hello”,后面的字符不受影响 (2)当输入“-1”时,输入框停止弹出 任务 根据gif效果图完成下列步骤: 第一步:页面中循环弹出<em>一个</em>输入框,让用户输入他想输入的任意字符,直到用到输入-1,则停止弹出输入框 第二步:将用户输入的这些...
计算机世界里总有新名词
计算机世界里总有新名词,搞清楚一些基本的含义就不会人云亦云了,这些是我在两年的开发工作中遇到并记录下来的名词解释。   1.       xDoclet是一种通过读取JAVA源文件中的特定标签,然后生成指定文件的工具。2.       hbm文件: Hibernate mapping files.3.       jTDS is an open source 100% pure Java (typ
C++树的实现(转载)
Tree.h //tree.h 头文件   #include list> #include  using namespace std;   struct TreeNode; //定义<em>一个</em>结构体原形 classTree;      //定义<em>一个</em>类原形 classIterator; //定义<em>一个</em>类原形 typedef listTreeNode
看到一个新词SNS
     刚浏览别人的blog,刚看到<em>一个</em><em>新词</em>SNS,不晓得啥意思,落伍了,google了一下:    SNS:Social Network Service,社会性网络服务,依据六度理论,以认识朋友的朋友为基础,扩展自己的人脉。并且无限扩张自己的人脉,在需要的时候,可以随时获取一点,得到该人脉的帮助。    SNS网站,就是依据六度理论建立的网站,帮你运营朋友圈的朋友。本质上还是<em>一个</em>交友网站,
你有所不知的8个时髦新词
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基于 互信息(凝聚度) 和 左邻/右邻信息熵(自由度)的 无词典词语提取
最近研究了下无词典分词,看了一些论文和博客文章,最终选取了基于 互信息和左右邻接信息熵的方案来做分词,在人民日报的数据评测上达到了<em>一个</em>比较好的效果,如果只是做词语提取或者<em>新词</em>发现效果会比用来做分词更好。 理论依据 互信息 根据熵的连锁规则,有 H(X,Y)=H(X)+H(Y|X)=H(Y)+H(X|Y) 因此, H(X)-H(X|Y)=H(Y)-H(Y|X...
IT行业的新词
copycats   盲目模仿者( copycat的名词复数 ) ransom   n. 付赎金救人,赎金;[神]赎罪 vt. 赎回;[神]赎救 Web databases hit in ransom attacks 网络数据碰上赎金攻击
为赋新词强说愁之一(儿时的那些事儿啊)
办公室里很热,热的让人有些烦躁! 百无聊赖中,想写点儿东西,以驱除心中的烦闷……   还记得某人的一句词: 少年不识愁滋味,为赋<em>新词</em>强说愁;而今识尽愁滋味,欲说还休,欲说还休,却道天凉好个秋! 一直以来,我不知道自己在愁些什么? 小的时候,只喜欢去奶奶家但只要婶婶打工回来就不去了,反正挺怕她,觉得她很凶,说话声音又大,而且老吓唬我,总说我很可恶,不理人…… (其实那怕上完高中的时候,
react 渲染器了解一下?
简介 <em>今天</em>我们来写<em>一个</em>自己的renderer,也就是react的渲染器。开始之前,先来了解一下react的三个核心。 react 暴露了几个方法,主要就是定义component,并不包含怎么处理更新的逻辑。 renderer 负责处理视图的更新 reconciler 16版本之后的react从stack reconciler重写为fiber reconciler,主要作用就是去遍历节点,找出需...
2018前端进阶应该学什么(热词收集)
既然是前端进阶,那就不再是闭包之类的基础问题了。下面是我收集到的一些前端的基本功和前沿技术的名词概念,大家可以根据兴趣来学。 <em>学习</em>方法: 事件一些新的技术和概念 抽取这些技术和概念,建造<em>一个</em>新的轮子 把造轮子,实践的过程写成文章 系统性的把这些文章整理成书 基本功: 模块化: 自动化构建:webpack 资源表加载优化,静态资源管理 项目监控 项目部署 错误监控,错误收集,错...
acm2561九九乘法表
/*题目描述 九九乘法表是数学<em>学习</em>的基础,<em>今天</em>我们就来看看乘法表的相关问题。《九九乘法歌诀》,又常称为“小九九”,如下图所示。你的任务是写<em>一个</em>程序,对于给定的<em>一个</em>正整数 n ,输出“九九乘法表”的前 n 行。 输入 输入包含多组测试数据,以 EOF 结束。每组测试数据只包含<em>一个</em>正整数 n (0 < n < 10)。 输出 对于每组测试数据,输出上图
今天学到了很多
<em>今天</em>是个重要的日子 ,应该记住的 11月21日 ,学到了很多,感谢帮助我的人
我的瑜伽课表:第一阶段课程(共8节课)
注:在工会做瑜伽教练有半年多时间了,自己结合艾扬格瑜伽和阿斯汤加进行教学。最近把上课的课表贴出来,后续会逐步附上瑜伽体式图解。欢迎有兴趣的同学一起交流。 最开始上课时,每次结束课程,嗓子都会不舒服,慢慢的学会了用中气发声;最开始上课时,话总是很多,生怕学员理解错误,慢慢的学会用更加简洁和清晰的语言表述;最初上课时,示范动作总是很多,慢慢的知道了必须让学员在练习过程中去纠正效果更好。 每次...
深度学习的昨天、今天和明天
机器<em>学习</em>是人工智能领域的<em>一个</em>重要学科。 自从20世纪80年代以来, 机器<em>学习</em>在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功。2006年以来, 机器<em>学习</em>领域中<em>一个</em>叫“ 深度<em>学习</em>” ...
考研英语省略新词难词.pdf
考研英语省略<em>新词</em>难词考研英语省略<em>新词</em>难词考研英语省略<em>新词</em>难词
【机器学习今天想跟大家聊聊SVM
作者:甄冉冉 来源:深度<em>学习</em>自然语言处理 一、Motivation 之前我在自己的简书上写过SVM,可是当时写的只是皮毛(主要是现在忘了O.O),那么现在想再次拾起的原因是什么呢? 8.2-8.4号在听SMP会议的时候,发现SVM其实还是很常用的(在其他的计算机相关领域)。 在论文中数据的baseline中,基本很多都是SVM做基线。 我觉得未来算法的趋势应该是深度<em>学习</em>方法+传统的机器学...
结巴分词功能总结
下载安装结巴分词 Python 2.x 下的安装 全自动安装 :easy_install jieba 或者 pip install jieba 半自动安装 :先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行python setup.py install 手动安装 :将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录 通过import
杨强:深度学习是昨天,强化学习今天,迁移学习是明天
作为首位美国人工智能协会(AAAI)华人Fellow,唯一AAAI华人Councilor,国际顶级学术会议KDD、IJCAI等大会主席,香港科技大学计算机与工程系主任杨强教授在国内外机器<em>学习</em>界声誉卓著。在此前接受CSDN采访时,杨强介绍了他目前的主要工作——致力于<em>一个</em>将深度<em>学习</em>、强化<em>学习</em>和迁移<em>学习</em>有机结合的Reinforcement Transfer Learning(RTL)体系的研究。那么,这
迁移学习理论与应用_杨强
香港科大 杨强老师的PPT 关于迁移<em>学习</em>的基础理论和应用 适合初学者
自然语言处理---新词发现---微博数据预处理2
python自然语言微博数据预处理
NLP+词法系列(二)︱中文分词技术简述、深度学习分词实践(CIPS2016、超多案例)
摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告《第一章 词法和句法分析研究进展、现状及趋势》P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展。可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结、几大分...
学习js时遇到的一个问题
<em>今天</em>在慕课网<em>学习</em>完成后的<em>一个</em>综合性编程里遇到了<em>一个</em>问题。是鼠标移到表格不同行上时背景色改为色值为 #f2f2f2,移开鼠标时则恢复为原背景色 #fff时遍历循环后发生了style 未定义的问题。 以下贴出错误代码: &amp;lt;!DOCTYPE html&amp;gt; &amp;lt;html&amp;gt; &amp;lt;head&amp;gt; &amp;lt;title&amp;gt; new document &amp;lt;/title&amp;...
新词发现方法资料
一些自然语言处理中<em>新词</em>发现的方法以及特性总结
网络拼音缩写用语Top10
转载自: 激励无限 » 【杂七杂八】 » 网络拼音缩写用语Top10http://bbs.jili.org/viewthread.php?tid=9259Top10:FB(腐败)     点评:网友聚会吃饭通常称为“FB”,一般是AA制的聚餐活动。这个词语的流行也包含了广大网友对丑恶腐败者的鄙视,所以我们用拼音缩写和他们划清界限。  Top9:MF(麻烦)  点评:本来这个词流
基于统计方法的Web新词分词方法研究
基于统计方法的Web<em>新词</em>分词方法研究基于统计方法的Web<em>新词</em>分词方法研究
一个今天胜过两个明天
<em>一个</em><em>今天</em>胜过两个明天,这是一句非常经典的话,是我在网上查找资料是偶尔看到的。刚看到这句话时,并没多在意,只是把它当做一般的励志语句一扫而过。但是当我关闭电脑躺在床上后,我的脑海里又浮出了这句话,似乎在告诫我什么似的,让我久久不能入睡,我只好披上衣服走到书房,在书桌前坐下,拿出一张白纸,在纸上写上了这句话。      坐在书桌前,看着写在白纸上的这句话,我陷入了沉思。      忽然,我记起了前
今天学了JavaScript的事件,上图,下附代码
onclick事件       function test()    {     alert("我爱你");    }                   键盘事件      表单事件             北京    上海    深圳    广州      
今天学的javascript
回顾:昨天作业的讲解 实现 猜数字的游戏 声明:昨天使用的是火狐浏览器,在IE下是有问题的? 补充一点: alert 和 document.write()的区别 alert 是弹出警告框 document.write 向我们html页面输出字符 流 (输入输出) 猜数字游戏的实现思路 1、随机产生<em>一个</em>数字。 2、 获取用户输入的内容。 3、比较用户输入的内容,判断是大了还
PRTPinyin拼音测试程序
PRTPinyin输入法是<em>一个</em>提供了快速输入,智能<em>学习</em>与联想等功能为一体 的完整拼音输入法设计。 功能:快速输入;智能<em>新词</em><em>学习</em>;联想。
FFT 快速幂 卢卡斯(今天学习收获)
FFT 本质上就是将系数表示法转化为点值表示法,再相乘后再转化为系数表示法。本来第<em>一个</em>转换要o2复杂度,第二个高斯消元要o3复杂度。但是由于虚数单位根的存在,可以降低复杂度至nlogn 相关文章链接:https://blog.csdn.net/GGN_2015/article/details/68922404 然而还是不懂怎么写fft,太复杂。 卢卡斯定理:https://blog.csdn.ne...
深度学习----命名实体识别(CRF及变种)
&amp;amp;amp;lt;h1 class=&amp;amp;quot;entry-title&amp;amp;quot;&amp;amp;amp;gt; &amp;amp;amp;lt;a href=&amp;amp;quot;http://www.52nlp.cn/%e4%b8%80%e6%96%87%e8%af%a6%e8%a7%a3%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e5%9c%a8%e5%91%bd%e5%90%8d%e
结巴完整文档
转自https://blog.csdn.net/qq_27231343/article/details/51898940 jieba “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word...
分享下今天学习成果,新手,嘿嘿一起进步一起加油
<em>今天</em>在<em>学习</em>python多线程的时候出现了一些错误,我用的版本是3.x 在 import thread中出现了一些错误,提示module中没有这个版块,啥情况呢,经过一番在度娘上翻来覆去的搜索,终于是发现了问题,对了版本问题   在2.x中  import thread  是正确的,在3.x中因为版本的改变就必须 import _thread 在thread前加<em>一个</em>下划线,这样错误就消失啦O(∩_∩
计算一个日期到今天相差的天数
Date enrollDate = inter.getEnrollDate(); //可以自己创个时间节点 Date today = new Date(); SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(&quot;yyyy-MM-dd&quot;); if (enrollDate != null) { String end = sdf.format(enr...
网络信息安全实验室----注入关
第1题最简单的SQL注入分值: 100Tips题目里有简单提示通关地址查看源代码: 直接用万能密码登陆 第2题最简单的SQL注入(熟悉注入环境)分值: 100最简单的SQL注入通关地址查看源代码,有 个提示id=1,然后对id进行赋值 1,2,3,4,其中赋值到4是界面是空白的,赋值到3时,题目是这样滴: 如下payload:...
当今社会10大言过其实的流行词
1,美女 “美女”,<em>一个</em>曾经多么庄严神圣令人向往的词汇,现在,其实际意义正无限接近于“女人”。不论是美女作家还是美女记者,乃至美女保安、美女保姆,别管人长得究竟美不美,是女人不是?如果是,那么好的,请接受这样的光荣称号并且不必客气。 迟早有一天,《辞海》里关于“美女”一条的解释将是:泛指“女人”。 2,专家 说实话,忘了什么时候,当渺小的我也被冠以“专家”这一称号的一刻开始,我就知道这个至高无上的
生活中的英语 —— 新词
selfie:自拍
新词挖掘
<em>新词</em>挖掘主要分为两部分,计算N-gram以及抽取<em>新词</em>。 第一部分的工作主要包括从hadoop上抓取最新的新闻标题,并且提取N-gram,同时计算相应的词频,互信息和条件熵。 第二部分的工作主要是在提取的N-gram中,通过结合百科词条,query日志分析来提取可以认为是<em>新词</em>的N-gram。 计算N-gram 分析提取的中文语料,并且计算N-gram,以及N-gram对应的词频,
《中国日报》新词新译汉英总汇
《中国日报》<em>新词</em>新译,对于翻译<em>学习</em>有帮助,与时俱进,方能百战不殆!
android 混淆jar及apk的心得(错误总结)
转自:http://blog.csdn.net/chujiujiao/article/details/7445395 http://www.blogjava.net/zhaojianhua/archive/2011/11/02/362563.html 混淆android的jar包配置文件proguard.cfg如下 -injars libs\your_librar
JAVA串口操作例子 rxtx实例(含rxtx官方jar包)下载
JAVA串口操作例子 rxtx实例(含rxtx官方jar包) 用JAVA实现读写串口,采用RXTX包。此程序只实现WINDOWS下对串口操作 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/love360814361/2556472?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/love360814361/2556472?utm_source=bbsseo[/url]
Java 俩个日期直接的时间间隔下载
声明:不是本人写的 半年之前从网上找的,我收获颇多,诸位一起分享下吧 时间 时间间隔 Java源代码 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/privatewitkey/2027892?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/privatewitkey/2027892?utm_source=bbsseo[/url]
MM 自動過賬的原理及配置下载
MM 自動過賬的原理及配置 MM 自動過賬的原理及配置 MM 自動過賬的原理及配置 MM 自動過賬的原理及配置 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/dayucnnn/2388492?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/dayucnnn/2388492?utm_source=bbsseo[/url]
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