介绍 "The world's best economies are directly linked to a culture of encouragement and positive feedback." 你能猜到上面那句话是谁说的吗?这并不是某位总统或首相,当然也不是像Raghuram Rajan那样的顶尖经济学家说出来的. 这句话是由我们的机器产生的!是的,你没听错,这是一个在OpenAI的GPT-2框架上训练的自然语言处理(NLP)模型训练"说出"了这句话

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python实现树莓派生成并识别二维码 参考来源:http://blog.csdn.net/Burgess_Liu/article/details/40397803 设备及环境 树莓派2代 官方系统Raspbian 官方树莓派摄像头模块 设备连接 摄像头模块插入到距离网卡口最近的那个接口,板上有Camera的字样,看清楚正反面. 启用摄像头 sudo raspi-config 选项:Camera 选项:Enable 选项:Finish 选项:Reboot 关键代码 安装依赖环境: sudo ap

paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架. 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐,情感分析,词向量,语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比如物体检测,文本生成,图像分类,ctr预估等等,可以快速应用到项目中去 2. 就实际体验来看,训练的速度相比于调用keras,在同等数据集上和相同网络架构上要快上不少.当然也是因为keras本身也是基于在tensorf

一 . Java爬取B站弹幕 弹幕的存储位置 如何通过B站视频AV号找到弹幕对应的xml文件号 首先爬取视频网页,将对应视频网页源码获得 就可以找到该视频的av号aid=8678034 还有弹幕序号,cid=14295428 弹幕存放位置为  http://comment.bilibili.com/14295428.xml import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpR

.python统计文本中每个单词出现的次数: #coding=utf-8 __author__ = 'zcg' import collections import os with open('abc.txt') as file1:#打开文本文件 str1=file1.read().split(' ')#将文章按照空格划分开 print "原文本:\n %s"% str1 print "\n各单词出现的次数:\n %s" % collections.Counter(s

python词云生成-wordcloud库 全文转载于'https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11208274.html#autoid-0-0-0' 一.wordclound库基本介绍 1.1wordclound wordcloud是优秀的词云展示第三方库 词云以词语为基本单位,更加直观和艺术的展示文本 1.2 wordcloud库的安装 二.wordcloud库使用说明 2.1 wordcloud库的使用 wordcloud.WordCloud()代表一个

今天试了文本生成框架texar https://github.com/asyml/texar 这个texar框架里面,也有端到端的实现 pwd /Users/huihui/git/ git clone https://github.com/asyml/texar.git cd texar python3 -m venv env source env/bin/activate pip install texar pip install . cd examples/hierarchical_dial

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/252 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

在平时的工作中,经常会遇到造数据,特别是性能测试的时候更是需要大量的数据.如果一条条的插入数据库或者一条条的创建数据,效率未免有点低.如何快速的造大量的测试数据呢?在不熟悉存储过程的情况下,今天给大家介绍一种方法,很简单的也很实用.思路是用python代码写一段小程序,生成一定数量的SQL语句,再把这些SQL语句拷贝黏贴到数据库工具执行SQL即可. 假如有个联系人的学生表student,其表结构为姓名name.学校school.电话telphone.邮箱email. 以Mysq为例子,sql语句

上学期期末老师给了我本杂志让我好好看看里面的Gans网络是如何应用在文本生成上的,文章里面也没有介绍原理性的东西,只是说了加入这个Gans模型后效果有多好,给出了模型架构图和训练时所用的语料例子,也没有给出模型的细节以及训练时的优化目标.看的我一脸懵.这篇文章也不涉及任何原理性东西,只是用我自己的理解说明一下Gans网络存在的问题以及如何改进. 之后看了大量资料才对这个模型有一个很好的认识,Gans模型16年被提出来的,之后就在图像生成方面取得了很不错的成果,Gans刚提出来的时候只适用于连续型

自然语言处理任务,比如caption generation(图片描述文本生成).机器翻译中,都需要进行词或者字符序列的生成.常见于seq2seq模型或者RNNLM模型中. 这篇博文主要介绍文本生成解码过程中用的greedy search 和beam search算法实现.其中,greedy search 比较简单,着重介绍beam search算法的实现. 我们在文本生成解码时,实际上是想找对最有的文本序列,或者说是概率,可能性最大的文本序列.而要在全局搜索这个最有解空间,往往是不可能的(因为词

在用django写论坛的时候,需要有登录及注册功能. 故就登录界面后端需要生成随机验证码并传值给前端的代码进行编写如下. 验证码生成png需要调用到python的图形库 生成注册码img import string import sys import random from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont '''生成随机验证码''' def Capture(size=4, chars=string.ascii_uppercase + string.dig

文本生成哪家强?上交大提出基准测试新平台 Texygen 2018-02-12 13:11测评 新智元报道 来源:arxiv 编译:Marvin [新智元导读]上海交通大学.伦敦大学学院朱耀明, 卢思迪,郑雷,郭家贤, 张伟楠, 汪军,俞勇等人的研究团队最新推出Texygen平台,这是一个支持开放域文本生成模型研究的基准平台.Texygen不仅实现了大部分的文本生成模型,而且还覆盖了一系列衡量生成文本的多样性.质量和一致性的评测指标. 项目地址: https://github.com/geek-

Python 使用cx_freeze 生成exe文件   在python中比较常用的python转exe方法有三种,分别是cx_freeze,py2exe,PyInstaller.py2exe恐怕是三者里面知名度最高的一个,但是同时相对来说它的打包质量恐怕也是最差的一个.pyinstaller打包很好,但是操作工序较为复杂.so个人还是推荐cx_freeze,本次所用的是4.3 32bit. 首先:cx_freeze下载地址:http://sourceforge.net/projects/cx-

自从认识了python这门语言,所有的事情好像变得容易了,作为小白,逗汁儿今天就为大家总结一下python的文本处理的一些小方法. 话不多说,代码撸起来. python大小写字符互换 在进行大小写互换时,常用到的方法有4种,upper().lower().capitalize() 和title(). str = "www.dataCASTLE.com" print(str.upper())# 把所有字符中的小写字母转换成大写字母 print(str.lower())# 把所有字符中的大

Python Tkinter 文本框用来让用户输入一行文本字符串. 你如果需要输入多行文本,可以使用 Text 组件. 你如果需要显示一行或多行文本且不允许用户修改,你可以使用 Label 组件. 语法 语法格式如下: w = Entry( master, option, ... ) master: 按钮的父容器. options: 可选项,即该按钮的可设置的属性.这些选项可以用键 = 值的形式设置,并以逗号分隔. 方法 下表为文本框组件常用的方法: 实例 实例中点击按钮会显示一个信息:

#Python绘制 文本进度条,带刷新.时间暂缓的 #文本进度条 import time as T st=T.perf_counter() print('-'*6,'执行开始','-'*6) maxx=11 #要大1 for i in range(maxx): s1='*'*i s2='->' s3='.'*(maxx-i-1) T.sleep(0.5) #假装有延时 dur=T.perf_counter()-st print("\r%3d%%[%s%s%s] %.2fs"%(i

在 Python 中用于生成随机数的模块是 random,在使用前需要 import. 如下例子可以酌情列举: random.random():生成一个 0-1 之间的随机浮点数: random.uniform(a, b):生成[a,b]之间的浮点数: random.randint(a, b):生成[a,b]之间的整数: random.randrange(a, b, step):在指定的集合[a,b)中,以 step 为基数随机取一个数: random.choice(sequence):从特定序

代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目标         上阶段cute-dl已经可以构建基础的RNN模型.但对文本相模型的支持不够友好, 这个阶段的目标是, 让框架能够友好地支持文本分类和本文生成任务.具体包括: 添加嵌入层, 为文本寻找高效的向量表示. 添加类别抽样函数, 根据模型输出的类别分布抽样得到生成的文本. 使用imdb-review数据集验证文本分类模型. 使用一个古诗数据集验证文本生成模型.         这阶段涉及到的代码比