写在前面： 利用python解决问题的过程中，经常会遇到从某个对象中抽取部分值的情况。“切片”操作正是专门用于实现这一目标的有力武器。理论上，只要条件表达式得当，可以通过单次...
发简信
IP属地：北京
-
彻底搞懂Python切片操作 -
KMP算法KMP算法解决的问题： KMP伪代码 在串S和串T中分别设比较的起始下标i和j 如果S和T的的所有字符未比较完，则循环2.1 如果S[i] == T[j],继续比较S和T的下...
-
单纯df.team.astype('category')并未改变df中team的类型，其仍然是object 类。
0 West
1 West
2 East
3 West
4 East
5 East
Name: team, dtype: category
Categories (2, object): [East, West]pandas 的 Category 应用
关于 pandas 的 Categorical 类型的数据，官方文档是这样描述的： Categoricals 是 pandas 的一种数据类型，对应着被统计的变量。Categ...
-
楼主写的很赞。
如果装了conda 的也可以使用conda 取代pip 来安装。Pycharm配置环境及安装第三方库
对于学习Python的新手小白来说，Pycharm的基本配置还是有点难度的，特别是配置Python环境和安装第三方库。这里给出一些我个人的配置习惯和心得，对Pycharm不熟...
-
Pycharm配置环境及安装第三方库对于学习Python的新手小白来说，Pycharm的基本配置还是有点难度的，特别是配置Python环境和安装第三方库。这里给出一些我个人的配置习惯和心得，对Pycharm不熟...
-
谢谢楼主
jiea，utils报错也没关系，直接将分词后的结果赋值给doc这个变量即可文本相似度-bm25算法原理及实现
原理 BM25算法，通常用来作搜索相关性平分。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，...
-
文本相似度-bm25算法原理及实现
原理 BM25算法，通常用来作搜索相关性平分。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，...
-
搞技术，我们是认真的
-
Sublime Text 3 Mac破解版（取消更新提醒）Mac版Sublime在各种场景中应用都堪称挺优秀，漂亮的用户界面、卓越的功能和令人惊叹的性能让小菜鸡爱不释手。在此附上build为3132的安装包。Sublime Text...
-
Hive中concat_ws合并field的用法
从数据库里取N个字段，然后组合到一起用逗号“,”分割显示，起初想到用concat()来处理，好是麻烦，没想到在手册里居然有提到concat_ws()，非常好用。 CONCAT...
-
小目标：代码与论文齐飞
-
Anaconda 介绍、安装、使用及常用命令（macOS Win10）1. 初步认识 Anaconda Anaconda 是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可...
-
一步步解析Attention is All You Need！本文将通过细节剖析以及代码相结合的方式，来一步步解析Attention is all you need这篇文章。 这篇文章的下载地址为：https://arxiv.org/a...
-
tf.clip_by_value()函数
tf.clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max, name=None) 功能： 基于定义的min与max对tesor数据...
-
干货 | BERT fine-tune 终极实践教程
从11月初开始，google-research就陆续开源了BERT的各个版本。google此次开源的BERT是通过tensorflow高级API—— tf.estimator...
-
在老师的代码前面加个
import turicreate as tc
import os
del os.environ['LC_ALL']如何免费云端运行Python深度学习框架？
想运行TuriCreate，却没有苹果电脑，也没有Linux使用经验，怎么办？用上这款云端应用，让你免安装Python运行环境。一分钱不用花，以高性能GPU，轻松玩儿转深度学...
-
NotImplementedError: A UTF-8 locale is required. Got ANSI_X3.4-1968
我在安裝的時候出現了這種錯誤是為什麼呀？謝謝
