1.jieba.analyse.extract_tags(text)  text必须是一连串的字符串才可以 第一步:进行语料库的读取 第二步:进行分词操作 第三步:载入停用词,同时对分词后的语料库进行停用词的去除 第四步:选取一段文本分词列表,串接成字符串,使用jieba.analyse.extract_tags提取主题词 import pandas as pd import numpy as np import jieba # 1.导入数据语料的新闻数据 df_data = pd.read_t

import jieba.analyse as analyse import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud data = open('data.txt', 'rt', encoding='utf-8').read() tags = analyse.extract_tags(data, topK=20, withWeight=True, allowPOS=()) word_frequence = {tag[0]:

前言 在 Groove 音乐中,当我们改变歌曲时,底部播放栏的颜色会随专辑封面而变,比如下图中播放栏的颜色变成了 aiko 衣服的颜色.下面我们会在 python 中实现相同的效果,也就是提取出图片中的主题色. 实现流程 安装依赖 提取主题色有很多方法,比如使用 k-means 聚类,选出 k 个 RGB 坐标的聚类中心,但是速度会差一些,我们这里换成中位切分法.已经有人为我们实现好这个算法了,我们可以拿来就用. pip install color-thief 提取主题色 color-thief

词云 词云是啥?词云突出一个数据可视化,酷炫.以前以为很复杂,不想python已经有成熟的工具来做词云.而我们要做的就是准备关键词数据,挑一款字体,挑一张模板图片,非常非常无脑.准备好了吗,快跟我一起动手吧 模块 本案例基于python3.6, 相关模块如下,安装都是直接 pip install <模块名>: wordcloud 作用如其名.本例核心模块,它把我们带权重的关键词渲染成词云 matplotlib 绘图模块,主要作用是把wordcloud生成的图片绘制出来并在窗口展示 numpy

一.破解主题限制 Windows系统默认只能允许用户使用系统自带主题(非壁纸),即使用户安装了第三方主题,Windows也会限制很多地方,导致第三方主题用起来怪怪的. 故此,想要一个可以自定义主题的Windows7,那么第一步就是破解主题,下面附上软件:Windows7主题破解 下载之后,解压可以看到下面两个软件 根据自己的系统选择对应的安装包,我的是64位,所以我要安装的就是第一个X64的 打开之后,选择语言 因为我的已经破解了.所以出现这个提示 点击是之后进入软件界面 此时我的破解状态是已破

舆情系统每日热词用到了lda主题聚类 原先的版本是python项目,分词应用Jieba,LDA应用Gensim 项目工作良好 有以下几点问题 1 舆情产品基于elasticsearch大数据,es内应用lucene分词,python的jieba分词和lucene分词结果并不一致(或需额外的工作保持一致),早期需求只是展示每日热词,分词不一致并不是个问题,现在的新的需求,要求lda和数据无缝结合,es集成jieba,再把es内的数据全用全量数据重新分词,考虑工作量和技术难度上都不现实,只好改lda

1. 什么是情感分析(别名:观点提取,主题分析,情感挖掘...) 应用: 1)正面VS负面的影评(影片分类问题) 2)产品/品牌评价: Google产品搜索 3)twitter情感预测股票市场行情/消费者信心 2. 目的 利用机器提取人们对某人或事物的态度,从而发现潜在的问题用于改进或预测. 这里我们所说的情感分析主要针对态度(attitude). 注:Scherer 情感状态类型主要可以分为: 情绪(emotion):有一定原因引发的同步反应.例如悲伤(sadness),快乐(joy) 心情(

#数据集来源http://spamassassin.apache.org/publiccorpus/ #加载数据 library(tm)library(ggplot2)data.path<-'F:\\dataguru\\ML_for_Hackers\\ML_for_Hackers-master\\03-Classification\\data\\'easyham.path<-paste(data.path,'easy_ham\\',sep='') #读取文件的函数msg.full,返回一个向量

[编者按]本文作者是 BAE 系统公司的软件工程师 Justin Albano.在本篇文章中,作者通过在 Java8 环境下实现观察者模式的实例,进一步介绍了什么是观察者模式.专业化及其命名规则,供大家参考学习.本文系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 工程师编译整理. 线程安全的实现 前面章节介绍了在现代Java环境下的实现观察者模式,虽然简单但很完整,但这一实现忽略了一个关键性问题:线程安全.大多数开放的Java应用都是多线程的,而且观察者模式也多用于多线程或异步系统.例如,如果外部服务

  前言 公司一台服务器是novell环境,文件管理是基于dos6.22的,客户端启动需要一个图文菜单.   实现    编程环境:汉化版TC2.0 菜单基本功能:显示提示项.显示dbf中的行情信息.跑马灯.时间提示. 主要模块:1.汉字的显示 2.dbf库的读取 3.跑马灯显示 4.中断处理 编码如下: /* ver 2.1412051 Author :吴chunyuan last edit time:2014-12-5 深圳显示行情指数,分 10000点以上Ver 2.1412051 一万点

http://weblab.com.cityu.edu.hk/blog/luheng/2011/06/24/%E7%94%A8gibbslda%E5%81%9Atopic-modeling/#comment-87 Topic Modeling是一种文本挖掘的方法.将文本视作一个由许多许多词组成的数据库,就能通过分析哪些词经常在一起出现,哪些词出现的多,等等手段来探测文本中隐含的主题.比如,有一万篇文章,人工对这些文章进行分类,提取主题是十分浩大的工程.但是如果能用计算机来实现的话,对于社会科学研

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

目录 Boost windows入门 1. 获得Boost源代码 2. Boost源代码组织 The Boost Distribution 3. 仅用头文件的库 Header-Only Libraries 4. 使用Boost构建一个简单的程序 Build a Simple Program Using Boost 4.1 使用Visual Studio IDE构建 4.2 从命令提示符构建 Or, Build From the Command Prompt 4.3 错误和警告 Errors an

素描作为一种近乎完美的表现手法有其独特的魅力,随着数字技术的发展,素描早已不再是专业绘画师的专利,今天这篇文章就来讲一讲如何使用python批量获取小姐姐素描画像.文章共分两部分: 第一部分介绍两种使用python生成素描画的思路 第二部分介绍如何批量获取素描画 ​ 1 ​ 获取素描图的两个思路 本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现,不涉及深度学习相关内容.基本思想是读入一张照片图,然后通过各种变换转化成素描图.为了演示方便,我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材. ​ 1)漫画风格

一.客户画像 客户画像应用:精准营销(精准预测.个性化推荐.联合营销):风险管控(高风险用户识别.异常用户识别.高可疑交易识别):运营优化(快速决策.产品组合优化.舆情分析.服务升级):业务创新(批量获客.跨界融合.整合资源与产业升级) 用用户画像的方法圈定我们的用户.行为偏好对客户的特质影响最大. 产品特质要从产品的使用人群去验证.当决策点与客户标签匹配的时候就针对性的营销.渠道的场效应对于行为也有影响,所以需要三方面信息,需要标签.产品知识库.渠道知识库. 用户画像是为了满足对用户需求的探查

在这一章,我们将建立一个垃圾邮件过滤分类模型.我们将使用一个包含垃圾邮件和非垃圾邮件的原始电子邮件数据集,并使用它来训练我们的ML模型.我们将开始遵循上一章讨论的开发ML模型的步骤.这将帮助我们理解工作流程. 在本章中,我们将讨论以下主题: l  定义问题 l  准备数据 l  数据分析 l  构建数据的特征 l  逻辑回归与朴素贝叶斯的Email垃圾邮件过滤 l  验证分类模型 定义问题 让我们从定义本章要解决的问题开始.我们可能已经对垃圾邮件很熟悉了;垃圾邮件过滤是众电子邮件服务的基本功能.

素描作为一种近乎完美的表现手法有其独特的魅力,随着数字技术的发展,素描早已不再是专业绘画师的专利,今天这篇文章就来讲一讲如何使用python批量获取小姐姐素描画像.文章共分两部分: 第一部分介绍两种使用python生成素描画的思路 第二部分介绍如何批量获取素描画 一.获取素描图的两个思路 本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现,不涉及深度学习相关内容.基本思想是读入一张照片图,然后通过各种变换转化成素描图.为了演示方便,我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材. 1.漫画风格 先来说第一种

网址:https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/ 你肯定没有读过这本书,因为这本书的发布日期是2019年5月.本文会覆盖该书的大部分内容,读完这篇,你能够了解图算法的基本概念.关于此书,作为市面上为数不多的面向数据科学应用的图算法书籍,写的比较全面系统和易懂.当然,书在细节上的提高空间还有很多.今天内容很多,坐稳~ 目录 图算法 & 图分析 图基础知识 连通图与非连通图 未加权图与加权图 有

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:一粒米饭 喜欢的朋友欢迎关注小编,除了分享技术文章之外还有很多福利,私信“学习资料”可以领取包括不限于Python实战演练.PDF电子文档.面试集锦.学习资料等. 本教程基于Python3,使用Jupyter上进行调试开发. 涉及的Python基础包括: 变量和函数的定义和使用 列表和字典等数据结构的使用 条件和循环语句,if.for等 模块的导入和使用,impor

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A

介绍 这是Dapr的特色项目,具体参见: https://github.com/dapr/test-infra/issues/11 ,在全天候运行的应用程序中保持Dapr可靠性至关重要.在部署真正的应用程序之前,可以通过在受控的混沌环境中构建,部署和操作此类应用程序来实现这种信心. 测试应用程序 所测试应用程序将模拟在社交网络中发布的消息,以便通过情绪分析进行评分.不采用外部依赖来更好地控制环境.可以删除某些组件,并实现相同的结果.另一方面,这个测试设计是有意地执行Dapr的所有构建块.此应用程