话不多说,先把第五条抄一遍: 五,沟通的意义在于对方的回应 沟通没有对与错,只有“有效果”或者“没有效果”之分. 自己说得多“对”没有意义,对方收到你想表达的讯息才是沟通的意义. 因此自己说什么不重要,对方听到什么才是重要. 话有很多种方法说出来,使听着完全收到讲者意图传达的讯息,便是正确的方法. 沟通的效果,来自声调和身体语言的文字更大. 沟通讯息的送出与接受在潜意识层面的比意识层面的大得多. 没有两个人对同样的讯息有完全相同的反应. 说话的效果由讲者控制,但由听着决定. 改变说的方法,才有机…

由于我们从美国回来就是想把医学数据和医学人工智能的事认真做起来,所以我们选择了比较扎实的解决方法,想快速出成果的请绕道.我们的一些解决方法是:1.整合公开的所有医学词典,尽可能包含更多的标准医学词汇:2.收集各科室真实病例数据,寻找医学专业人士人工分词和标注病历3.使用机器学习算法,基于人工标注结果训练NLP模型:4.构建知识库,并完全对应UMLS或SNOMED CT等国际标准知识库.现在根据上述积累,我们的病历标注精确度已经大概达到85%-90%,后期还会进一步提高.如果有任何类似问题,可以搜…

还是先抄一条NLP假设... 三,有效果比有道理更重要   光说做法有道理或者正确而不顾是否有效果,是在自欺欺人. 在三赢(我好,人好,世界好)的原则基础上追求效果,比坚持什么是对的更有意义. 说道理往往是把焦点放在过去的事情上,注重效果则容易把注意里放在未来. 效果是原定计划的意义基础,亦是所有行动的指标. 有道理是有理性方面的标准决定的,因为没有两个人的信念,价值观和规条是一样的,所以没有两个人的“道理”是一样的. 故此,坚持道理只不过是坚持一套不能放在另一个人身上的信念,价值观和规条. 真…

生成器generator 生成器指的是生成器对象,可由生成器表达式得到,也可以使用yield关键字得到一个生成器函数,调用这个函数得到一个生成器对象: 生成器函数 函数体中包含yield语句的函数,返回生成器对象: 生成器对象,是一个可迭代对象,是一个迭代器: 生成器对象,是延迟计算,惰性求值的: yield生成器示例: 生成器表达式示例: 普通的函数调用fn(),函数会立即执行完毕,但是生成器函数可以使用next函数多次执行: 生成器函数等价于生成器表达式,只不过生成器函数更复杂: 生成器举例…

#Author by Andy#_*_ coding:utf-8 _*_import timefrom collections import Iterable#列表生成式def func(): list=[] for i in range(10000000): list.append(i) print(list)#print(list)#[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]generator=(i for i in range(10))#print(type(g…

''' 生成器:函数中有yield就是生成器函数 生成器本质是一个迭代器 yield后面的值会作为返回值返回. ''' def func(): print("apple") print("banana") print("orange") g = func() #创建一个生成器对象,本质是一个迭代器 print(g.__next__()) print(next(g)) print(g.__next__()) # print(g.__next__()…

生成器(genetor): 1>生成器只有在调用的时候才会生成相应的数据: 2>生成器只记录当前位置,有一个__next__()方法 3>yield可以实现单线程先的并发运算 1.列表生成器: 输出结果: 2.简单的生成器: 输出结果: 3.生成器的并行:(生产者与消费者的关系) 输出结果: 4.斐波拉契数列:除第一位和第二位,任何一个数都可以是前两个数相加得到 输出结果: 5.斐波那契数列函数转生成器:yield可以记录当前位置 输出结果:…

生成器表达式 [i for i in range(100)] #列表解析 与列表解析的不同是,列表解析用中括号,生成器表达式用小括号 g = (i for i in range(1000)) #生成器表达式 #不用yield的表达形式 print(g) #这是一个迭代对象 print(next(g)) #next(g) == g.__next__() #next(g)相当于g.__next__() print(next(g)) #next(g) == g.__next__() print(nex…

在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 生成器保存的是算法,每次调用 next() ,就计算出 下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出 StopIteration 的异常当然,这种不断调用 next() 实在是太变态了,正确的方法是使用 for 循环,因为生成器也是可迭代对象.所以,我们创建了一个生成器后,基本上永远不会调用 next() ,而是通过 for 循环来迭代它,并且不需要关心 StopIteration 异常. 创建生成…

#生成器def MyDemo(M): for i in range(M): yield i**2for item in MyDemo(9): print(item) # #生成器import sysa=(i**2 for i in range(5))while True: try: print(next(a)) except Exception: #现在有一个需求,求一段文字中,每个单词出现的位置. def index_words(text):#如果字段是空,那就返回0 if text=="&q…