http://c.biancheng.net/view/1938.html 前面我们介绍了如何将卷积网络应用于图像.本节将把相似的想法应用于文本. 文本和图像有什么共同之处?乍一看很少.但是,如果将句子或文档表示为矩阵,则该矩阵与其中每个单元是像素的图像矩阵没有什么区别. 接下来的问题是,如何能够将文本表示为矩阵?好吧,这很简单:矩阵的每一行都是一个表示文本的向量.当然,现在需要定义一个基本单位.一个简单方法是将基本单位表示为字符.另一种做法是将一个单词看作基本单位,将相似的单词聚合在一起,然后…

TensorFlow文本情感分析实现 前面介绍了如何将卷积网络应用于图像.本文将把相似的想法应用于文本. 文本和图像有什么共同之处?乍一看很少.但是,如果将句子或文档表示为矩阵,则该矩阵与其中每个单元是像素的图像矩阵没有什么区别. 接下来的问题是,如何能够将文本表示为矩阵?好吧,这很简单:矩阵的每一行都是一个表示文本的向量.当然,现在需要定义一个基本单位.一个简单方法是将基本单位表示为字符.另一种做法是将一个单词看作基本单位,将相似的单词聚合在一起,然后用表示符号表示每个聚合(有时称为聚类或嵌入…

Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.从去年十一月开源至今一年多一点的时间里,该项目已经收获了40000+的star和18000+的fork,…

Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.从去年十一月开源至今一年多一点的时间里,该项目已经收获了40000+的star和18000+的fork,…

Memcache的使用和协议分析详解 作者:heiyeluren博客:http://blog.csdn.NET/heiyeshuwu时间:2006-11-12关键字:PHP Memcache Linux 缓存 Memcache是danga.com的一个项目,最早是为 LiveJournal 服务的,目前全世界不少人使用这个缓存项目来构建自己大负载的网站,来分担数据库的压力.(关于Memcache的更多信息请Google)Memcache官方网站:http://www.danga.com/memc…

wav文件格式分析详解 文章转载自:http://blog.csdn.net/BlueSoal/article/details/932395 一.综述    WAVE文件作为多媒体中使用的声波文件格式之一,它是以RIFF格式为标准的.RIFF是英文Resource Interchange File Format的缩写,每个WAVE文件的头四个字节便是“RIFF”.    WAVE文件是由若干个Chunk组成的.按照在文件中的出现位置包括:RIFF WAVEChunk, Format Chunk,…

1. 背景介绍 文本情感分析是在文本分析领域的典型任务,实用价值很高.本模型是第一个上手实现的深度学习模型,目的是对深度学习做一个初步的了解,并入门深度学习在文本分析领域的应用.在进行模型的上手实现之前,已学习了吴恩达的机器学习和深度学习的课程,对理论有了一定的了解,感觉需要来动手实现一下了.github对应网址https://github.com/ble55ing/LSTM-Sentiment_analysis LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,在自然语…

一.简单实例: 新建的Android项目初始自带的Hello World!其实就是一个TextView. 在activity_main.xml中可以新建TextView,从左侧组件里拖拽到右侧预览界面上: activity_main.xml文件中的Design和Text可以切换模式: 这个TextView的对应代码为: <TextView android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_co…

线程组,顾名思义,就是线程的组,逻辑类似项目组,用于管理项目成员,线程组就是用来管理线程. 每个线程都会有一个线程组,如果没有设置将会有些默认的初始化设置 而在java中线程组则是使用类ThreadGroup 进行抽象描述 既然线程组是用来管理线程的,自然更多的是一种管理维度的抽象,所以很多方法也都是这个理念 构造方法 想要了解一个类的具体信息,第一个要看的就是构造方法,看一下最多的内容的那个构造方法就可以大致了解到有哪些属性了 ThreadGroup有两个构造方法 仔细看下这两个构造方法,其实…

HanLP中人名识别分析详解 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: l ·名字识别的问题 #387 l ·机构名识别错误 l ·关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES…

LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras 请参考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/   neg.xls是这样的 pos.xls是这样的neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header=None,index=None) pos=pd.read_excel(‘pos.xls’,header=None,index=None) #读取训练语料完毕 pos[‘mark’]=1 neg[‘mark’]=0 #给训练语料贴上标签 pn=pd.conc…

转载自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-1606-spark-seniment-analysis/index.html IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码被改造.第三,认知计算的出现.其中,认知计算可以: 通过感知与互动,理解非结构化数据 通过生成…

情感分析简介   文本情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(NLP)方法中常见的应用,也是一个有趣的基本任务,尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类.它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析.处理.归纳和推理的过程.   本文将介绍情感分析中的情感极性(倾向)分析.所谓情感极性分析,指的是对文本进行褒义.贬义.中性的判断.在大多应用场景下,只分为两类.例如对于"喜爱"和"厌恶"这两个词,就属于不同的情感倾向.   本文将详细介绍如何使用深度学习…

一.需要使用的属性: 1.android:ellipsize 作用:若文字过长,控制该控件如何显示. 对于同样的文字“Android开发:文本控件详解——TextView(二)文字跑马灯效果实现”,不同的属性效果如下: start:省略号显示在开头,即显示最后面文字,前面省略 android:ellipsize="start" end:省略号显示在结尾,即显示最前面文字,后面省略 android:ellipsize="end" middle:省略号显示在中间,显示开…

点击返回上层目录 原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 GC日志分析详解 以ParallelGC为例,YoungGC日志解释如下 FullGC日志解释如下 GC LOG 原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 下述为本人UAT环境所取出来的CMS GC log,为了便于理解已增加相关注释 请注意,这是一个很长的GC日志,滚动下拉框查看所有 如果需要下载该l…

1. HashMap的数据结构 http://blog.csdn.net/gaopu12345/article/details/50831631   ??看一下 数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储,但这两者基本上是两个极端. 数组 数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂的很大.但数组的二分查找时间复杂度小,为O(1):数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难. 链表 链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N).链表的特点是:寻址困难,插入和删除…

要保证数据库处于高效.稳定的状态,除了良好的硬件基础.高效高可用的数据库架构.贴合业务的数据模型之外,高效的查询语句也是不可少的.那么,如何查看并判断我们的执行计划呢?我们今天就来谈论下MongoDB的执行计划分析. 引子MongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了不少变化,介于3.0之后的优秀特色,本文仅针对MongoDB 3.0+的explain进行讨论. 现版本explain有三种模式,分别如下: queryPlanner executionStats allP…

如果我们的系统要用GUI(图形界面接口),这时LCD设备驱动程序就应该编写成frambuffer接口,而不是像之前那样只编写操作底层的LCD控制器接口. 什么是frambuffer设备? frambuffer设备层是对图像设备的一种抽象,它代表了视频硬件的帧缓存,使得应用程序通过定义好的接口就可以访问硬件.所以应用程序不需要考虑底层的(寄存器级)的操作.应用程序对设备文件的访问一般在/dev目录,如 /dev/fb*. 内核中的frambuffer在drivers/video/fbmem.c(f…

现在自然语言处理用深度学习做的比较多,我还没试过用传统的监督学习方法做分类器,比如SVM.Xgboost.随机森林,来训练模型.因此,用Kaggle上经典的电影评论情感分析题,来学习如何用传统机器学习方法解决分类问题. 通过这个情感分析的题目,我会整理做特征工程.参数调优和模型融合的方法,这一系列会有四篇文章.这篇文章整理文本特征工程的内容. 文本的特征工程主要包括数据清洗.特征构造.降维和特征选择等. 首先是数据清洗,比如去停用词.去非字母汉字的特殊字符.大写转小写.去掉html标签等. 然后…

上一篇博客用词袋模型,包括词频矩阵.Tf-Idf矩阵.LSA和n-gram构造文本特征,做了Kaggle上的电影评论情感分类题. 这篇博客还是关于文本特征工程的,用词嵌入的方法来构造文本特征,也就是用word2vec.glove和fasttext词向量进行文本表示,训练随机森林分类器. 一.训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集,一个是带标签的训练集,共25000条评论,一个是测试集,无标签的,用来做预测并提交结果,这两个数据集是上一篇文章里我们用过…

在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: u u名字识别的问题 #387 u u机构名识别错误 u u关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头),M(…

情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述,分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪.原理比如这么一句话:“这手机的画面极好,操作也比较流畅.不过拍照真的太烂了!系统也不好.” ① 情感词 要分析一句话是积极的还是消极的,最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词,积极的情感词比如:赞,好,顺手,华丽等,消极情感词比如:差,烂,坏,坑爹等.出现一个积极词就+1,出现一个消极词就-1.里面就有“好”,“流畅”两个积极情感词,“烂”一个消极情感词.那它的情感分值就是1+1-1+1=2. 很明显…

import jieba import numpy as np # 打开词典文件,返回列表 def open_dict(Dict='hahah',path = r'/Users/zhangzhenghai/Downloads/Textming/'): path = path + '%s.txt' %Dict dictionary = open(path, 'r', encoding='utf-8') dict = [] for word in dictionary: word = word.st…

原文地址:__attribute__之section详解 前言 第一次接触 "section" 是在公司的一个STM32的项目代码中,前工程师将所有的初始化函数都使用的"section"进行设定了属性.当时知道其目的,但是不知道原因.然后到后来在接触了Linux的驱动程序的时候,发现linux的驱动注册的宏定义层层解析以后,也是使用的"section"进行修饰,但是当时看教程以为必须限定到内存的特定位置中,以及经验不足,所以没有深究.然现在在写L…

Memcached是 danga.com(运营LiveJournal的技术团队)开发的一套分布式内存对象缓存系统,用于在动态系统中减少数据库负载,提升性能.关于这个东 西,相信很多人都用过,本文意在通过对memcached的实现及代码分析,获得对这个出色的开源软件更深入的了解,并可以根据我们的需要对其进行更进一 步的优化.末了将通过对BSM_Memcache扩展的分析,加深对memcached的使用方式理解. 本文的部分内容可能需要比较好的数学基础作为辅助. ◎Memcached是什么 在阐述这…

說實在的,對於 tcpdump 這個軟體來說,你甚至可以說這個軟體其實就是個駭客軟體, 因為他不但可以分析封包的流向,連封包的內容也可以進行『監聽』, 如果你使用的傳輸資料是明碼的話,不得了,在 router 上面就可能被人家監聽走了! 很可怕吶!所以,我們也要來瞭解一下這個軟體啊!(註:這個 tcpdump 必須使用 root 的身份執行) [root@linux ~]# tcpdump [-nn] [-i 介面] [-w 儲存檔名] [-c 次數] [-Ae] [-qX] [-r 檔案] […

原文链接:https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/78046960 范数(norm) 数学上,范数是一个向量空间或矩阵上所有向量的长度和大小的求和.简单一点,我们可以说范数越大,矩阵或者向量就越大.范数有许多种形式和名字,包括最常见的:欧几里得距离(Euclideandistance),最小均方误差(Mean-squared Error)等等. 大多数时间,你会在等式中看见范数像下面那样: ||x||,x可以是一个向量或者矩阵. 例如一个向量…

不多说,直接上干货! Installing TensorFlow on Windows的官网 https://www.tensorflow.org/install/install_windows 首先,要说明的是,在tensorflow 0.12.0开始支持Windows下安装了.tensorflow 0.12.0之前是只支持Mac和Linux系统. 安装环境要求: Windows 64位 python 3.5 pip 9.0.1 tensorflow 0.12.0 cuda8.0 cudnn5…

在server.xml里的<host>标签下加上 <Valve className="org.apache.catalina.valves.AccessLogValve" directory="logs" prefix="localhost_access_log." suffix=".txt" pattern="common" resolveHosts="false"/…

1.整数或者小数:/^((0{1}|[1-9]{1}[0-9]+)\.{1}[0-9]+|[1-9]{1}[0-9]*|0)$/ 分析:分类讨论,如果是小数,则有两种形式   0.111对应的是 0{1}\.[0-9]+     100.1111对应的是 [1-9]{1}[0-9]+\.[0-9]+  所以整体小数的正则表达式就是: (0{1}|[1-9]{1}[0-9]+)\.{1}[0-9]+)  整数的正则表达式就是 [1-9]{1}[0-9]+,再加上0这种可能性 所以合并起来就是   …