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2019年7月16日
Navicat for Mysql
摘要: 一、安装与破解 1)下载:https://pan.baidu.com/s/1Hb1VI61xDMMAKqp_B2XMvQ 提取码:ftva 2)安装-双击 3)破解:点击另一个PatchNavicat.exe程序,找到刚刚设置的安装路径下的Navicat.exe程序 4)打开navicat,选中lo
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posted @ 2019-07-16 17:24 河水青山1
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2019年5月30日
EM
摘要: 一、EM算法实例讲解 首先本文参考:https://www.jianshu.com/p/1121509ac1dc 一个简单的例子: 假设现在有两枚硬币1和2,随机抛掷后正面朝上概率分别为P1,P2。为了估计这两个概率,做实验,每次取一枚硬币,连掷5下,记录下结果,如下: 可以很容易地估计出P1和P2
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posted @ 2019-05-30 18:20 河水青山1
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2019年5月20日
ahocorasick使用
摘要: 一、作用 字符串匹配,比如现在有个大的列表,客户输入一句话,如何根据客户输入的一句话,从大列表中匹配出字符串交集 具体请详细查阅 二、示例 比如我们有一个wordlist列表,长度很长,包含43430个元素: ['长春海外制药接骨续筋片', '香菇炖甲鱼', '三鹤药业黄柏胶囊', '上海衡山熊去氧
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posted @ 2019-05-20 19:24 河水青山1
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2019年4月29日
Neo4j使用
摘要: 一、删除图 在开发过程中,很多时候需要快(简)速(单)清(粗)除(暴)Neo4j中存在的海量数据节点和关系数据 在这种情况下,delete和detach从性能上都已力不从心。Neo4j官方推荐清库方法,即删除graph.db数据库文件,暴力清空数据库 1. 关闭Neo4j服务器进程 检查服务器进程是
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posted @ 2019-04-29 16:30 河水青山1
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2019年4月28日
Neo4j安装
摘要: 一、Windows版本 1)下载java8,并配置环境变量 java下载请点击,提取码:f6ci, 或者这里下载更高的版本 2)Neo4j下载(社区版) 选windows版本 新建系统环境变量: 并配置Path环境变量,添加bin所在目录 3)Neo4j的配置 配置文档存储在conf目录下,Neo4
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posted @ 2019-04-28 18:22 河水青山1
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2019年4月9日
TF用法指导
摘要: 一、变量 1 、tf.Variables() 功能:创建变量 2、tf.get_variable() 功能:创建变量,注意和上面的区别 3、tf.variable_scope() 功能:其实只要记住一件事情就ok了:当reuse为False或者None时(这也是默认值),同一个tf.variable
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posted @ 2019-04-09 19:07 河水青山1
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2019年4月2日
彩票数据抓取
该文被密码保护。
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posted @ 2019-04-02 15:59 河水青山1
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2019年3月26日
情感分析-英文电影评论
摘要: 一、简介 情感分析,有时也称为观点挖掘,是NLP领域一个非常重要的一个分支,它主要分析评论、文章、报道等的情感倾向,掌握或了解人们这些情感倾向非常重要。这些倾向对我们处理后续很多事情都有指定或借鉴作用 在NLP中,首先需要把文本或单词等转换为数值格式,为后续机器学习或深度学习使用,把文本或单词转换为
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posted @ 2019-03-26 09:27 河水青山1
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2019年3月25日
wiki中文语料的word2vec模型构建
摘要: 一、利用wiki中文语料进行word2vec模型构建 1)数据获取 到wiki官网下载中文语料,下载完成后会得到命名为zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2的文件,里面是一个XML文件 下载地址如下:https://dumps.wikimedia.org/zhwik
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posted @ 2019-03-25 15:19 河水青山1
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酒店评论的情感分析
摘要: 一、情感分析 情感极性分析,即情感分类,对带有主观情感色彩的文本进行分析、归纳。情感极性分析主要有两种分类方法:基于情感知识的方法和基于机器学习的方法 基于情感知识的方法通过一些已有的情感词典计算文本的情感极性(正向或负向),其方法是统计文本中出现的正、负向情感词数目或情感词的情感值来判断文本情感类
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posted @ 2019-03-25 15:18 河水青山1
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