- 官方文档：copy主题源代码: Lib/copy.py话说，网上已经有很多关于Python浅拷贝和深拷贝的文章了，不过好多文章看起来还是决定似懂非懂，所以决定用自己的理解来写出这样一篇文章。当别人一提起Python中的复制操作，你会不会立马站起来说：“我会”，于是就有了如下操作：import copy x = copy.copy(y) # 浅拷贝我会了 x = copy.dee... 官方文档：copy主题源代码: Lib/copy.py话说，网上已经有很多关于Python浅拷贝和深拷贝的文章了，不过好多文章看起来还是决定似懂非懂，所以决定用自己的理解来写出这样一篇文章。当别人一提起Python中的复制操作，你会不会立马站起来说：“我会”，于是就有了如下操作：import copy x = copy.copy(y) # 浅拷贝我会了 x = copy.dee...
- 从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了BiLSTM-CRF模型搭建及训练、预测，最终实现医学命名实体识别实验。这篇文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法，包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN，这篇文章将以代码为主，让读者直观感受深度神经网络，希望对您有所帮助~ 从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了BiLSTM-CRF模型搭建及训练、预测，最终实现医学命名实体识别实验。这篇文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法，包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN，这篇文章将以代码为主，让读者直观感受深度神经网络，希望对您有所帮助~
- 实体是知识图谱最重要的组成，命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）对于知识图谱构建具有很重要意义。命名实体是一个词或短语，它可以在具有相似属性的一组事物中清楚地标识出某一个事物。命名实体识别（NER）则是指在文本中定位命名实体的边界并分类到预定义类型集合的过程。本文介绍了基于BiLSTM+CRF的医学命名实体识别研究，希望对您有所帮助~ 实体是知识图谱最重要的组成，命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）对于知识图谱构建具有很重要意义。命名实体是一个词或短语，它可以在具有相似属性的一组事物中清楚地标识出某一个事物。命名实体识别（NER）则是指在文本中定位命名实体的边界并分类到预定义类型集合的过程。本文介绍了基于BiLSTM+CRF的医学命名实体识别研究，希望对您有所帮助~
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- 这篇文章简单讲解易学智能GPU搭建Keras环境的过程，并实现了LSTM文本分类的实验，本来想写Google Colab免费云，但看知乎评价也不太好（梯子常断网、时间限制、数据量小）。因此，选择一个评价较好的平台供大家学习（6块一小时），也希望大家推荐更好的平台，百度飞浆后续准备也学习下，希望这篇文章能解决自身电脑配置不足，需要GPU运行模型且服务器价格又不是太高的同学，加油！ 这篇文章简单讲解易学智能GPU搭建Keras环境的过程，并实现了LSTM文本分类的实验，本来想写Google Colab免费云，但看知乎评价也不太好（梯子常断网、时间限制、数据量小）。因此，选择一个评价较好的平台供大家学习（6块一小时），也希望大家推荐更好的平台，百度飞浆后续准备也学习下，希望这篇文章能解决自身电脑配置不足，需要GPU运行模型且服务器价格又不是太高的同学，加油！
- 一、前言作为开发者来讲，对于Python应该都不陌生，似乎从编程语言的热门度和受欢迎程度来看，Python还一直名列前茅。Python语言有很多的优势和特点，这个在各大技术网站上都能够检索到，在此就不一一展开。作为一个刚入门Python的开发者来说，如何快速的了解Python的语法以及如何进行入门体验，这点是最最基础的，今天就借用华为云ModelArts开发平台的notebook工具来进行p... 一、前言作为开发者来讲，对于Python应该都不陌生，似乎从编程语言的热门度和受欢迎程度来看，Python还一直名列前茅。Python语言有很多的优势和特点，这个在各大技术网站上都能够检索到，在此就不一一展开。作为一个刚入门Python的开发者来说，如何快速的了解Python的语法以及如何进行入门体验，这点是最最基础的，今天就借用华为云ModelArts开发平台的notebook工具来进行p...
- 一张图片值一千字，而使用 Python 的matplotlib库，幸运的是，只需不到一千字的代码就可以创建出具有生产质量的图形。 然而，matplotlib 也是一个庞大的库，让一个情节看起来恰到好处通常是通过反复试验来实现的。在 matplotlib 中使用 one-liners 生成基本绘图相当简单，但巧妙地控制库中剩余的 98% 可能会令人生畏。 本文是 matplotlib 的初级到中 一张图片值一千字，而使用 Python 的matplotlib库，幸运的是，只需不到一千字的代码就可以创建出具有生产质量的图形。 然而，matplotlib 也是一个庞大的库，让一个情节看起来恰到好处通常是通过反复试验来实现的。在 matplotlib 中使用 one-liners 生成基本绘图相当简单，但巧妙地控制库中剩余的 98% 可能会令人生畏。 本文是 matplotlib 的初级到中
- 前一篇文章分享了自定义情感词典（大连理工词典）实现情感分析和情绪分类的过程。这篇文章将详细讲解自然语言处理过程，基于机器学习和TFIDF的情感分类算法，并进行了各种分类算法（SVM、RF、LR、Boosting）对比。这篇文章主要结合作者的书籍《Python网络数据爬取及分析从入门到精通（分析篇）》进行讲解，再次带领大家好好看看Python中文文本分析的基本步骤。个人感觉还不错，基础性文章，希望对 前一篇文章分享了自定义情感词典（大连理工词典）实现情感分析和情绪分类的过程。这篇文章将详细讲解自然语言处理过程，基于机器学习和TFIDF的情感分类算法，并进行了各种分类算法（SVM、RF、LR、Boosting）对比。这篇文章主要结合作者的书籍《Python网络数据爬取及分析从入门到精通（分析篇）》进行讲解，再次带领大家好好看看Python中文文本分析的基本步骤。个人感觉还不错，基础性文章，希望对
- 前一篇文章分享了CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。这篇文章将详细讲解通过自定义情感词典（大连理工词典）实现情感分析和情绪分类的过程，并与SnowNLP进行对比，为后续深度学习和自然语言处理（情感分析、实体识别、实体对齐、知识图谱构建、文本挖掘）结合做基础，希望对您有所帮助~ 前一篇文章分享了CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。这篇文章将详细讲解通过自定义情感词典（大连理工词典）实现情感分析和情绪分类的过程，并与SnowNLP进行对比，为后续深度学习和自然语言处理（情感分析、实体识别、实体对齐、知识图谱构建、文本挖掘）结合做基础，希望对您有所帮助~
- 完整代码说太长，就没办法一次性贴完了。 突然来的兴趣这个坦克大战是基于 pygame 的，由于没有完整的学过 pygame，之前一直以为 pygame 对于长按键不支持监听，就在几天前我竟然发现了可以，然后就打开了我的世界大门。由于这个辅助类我随便写了几个小时，还有很多问题，咱们先慢慢来，先做个坦克大战好了。这是演示效果： 目前这辅助类的功能有使用这个辅助类只需要配置信息，自己创建对应对象，... 完整代码说太长，就没办法一次性贴完了。 突然来的兴趣这个坦克大战是基于 pygame 的，由于没有完整的学过 pygame，之前一直以为 pygame 对于长按键不支持监听，就在几天前我竟然发现了可以，然后就打开了我的世界大门。由于这个辅助类我随便写了几个小时，还有很多问题，咱们先慢慢来，先做个坦克大战好了。这是演示效果： 目前这辅助类的功能有使用这个辅助类只需要配置信息，自己创建对应对象，...
- 本系列博客，由 “发量迷人的乔喻” 授权发布。被系列博客来自 78 技术人社群的一次大冒险，没错，乔喻输了，它就要写。要简单，要通俗，要高雅，要有用，要有趣的介绍清楚 Python。要能写购 250K 字。 前言写作的起点就很意外，在 78 技术人社群吹牛，输了！他们让我写 Python 系列博客，还要写购 250K 字，就是 25W 字呀，一篇博客 1W 字，还要 25 篇，才能写完，而且... 本系列博客，由 “发量迷人的乔喻” 授权发布。被系列博客来自 78 技术人社群的一次大冒险，没错，乔喻输了，它就要写。要简单，要通俗，要高雅，要有用，要有趣的介绍清楚 Python。要能写购 250K 字。 前言写作的起点就很意外，在 78 技术人社群吹牛，输了！他们让我写 Python 系列博客，还要写购 250K 字，就是 25W 字呀，一篇博客 1W 字，还要 25 篇，才能写完，而且...
- 1、开篇首先是ECS的环境的申请，参考之前有人写的总结：https://zhuanlan.zhihu.com/p/432673114前人栽树后人乘凉，这篇博客里面写的很清楚，按照步骤一步一步走就不会踩坑。 2、环境的配置安装驱动下载地址：昇腾社区-官网丨昇腾万里 让智能无所不及，具体配置:下载完成之后，传到申请的ECS环境上安装完成。 2.1 python依赖的第三方库参考：root@in... 1、开篇首先是ECS的环境的申请，参考之前有人写的总结：https://zhuanlan.zhihu.com/p/432673114前人栽树后人乘凉，这篇博客里面写的很清楚，按照步骤一步一步走就不会踩坑。 2、环境的配置安装驱动下载地址：昇腾社区-官网丨昇腾万里 让智能无所不及，具体配置:下载完成之后，传到申请的ECS环境上安装完成。 2.1 python依赖的第三方库参考：root@in...
- 我将带您了解 pdb 的一些常见用法。您可能希望将本教程添加为书签，以便稍后在您真正需要时快速参考。pdb 和其他调试器是必不可少的工具。当您需要调试器时，没有替代品。你真的需要它。 在本教程结束时，您将了解如何使用调试器查看应用程序中任何变量的状态。您还可以随时停止和恢复应用程序的执行流程，因此您可以准确了解每行代码如何影响其内部状态。 我将带您了解 pdb 的一些常见用法。您可能希望将本教程添加为书签，以便稍后在您真正需要时快速参考。pdb 和其他调试器是必不可少的工具。当您需要调试器时，没有替代品。你真的需要它。 在本教程结束时，您将了解如何使用调试器查看应用程序中任何变量的状态。您还可以随时停止和恢复应用程序的执行流程，因此您可以准确了解每行代码如何影响其内部状态。
- 在本教程中，您浏览了 Python 命令行参数的许多不同方面。您应该准备好将以下技能应用到您的代码中： Python 命令行参数的约定和伪标准 在起源的sys.argv在Python 的用法为sys.argv运行 Python 程序提供灵活性 的Python标准库像argparse或getopt抽象命令行处理 在强大的Python包一样click，并python_toolkit进一步提高了程序的 在本教程中，您浏览了 Python 命令行参数的许多不同方面。您应该准备好将以下技能应用到您的代码中： Python 命令行参数的约定和伪标准 在起源的sys.argv在Python 的用法为sys.argv运行 Python 程序提供灵活性 的Python标准库像argparse或getopt抽象命令行处理 在强大的Python包一样click，并python_toolkit进一步提高了程序的
- 您已经成功实现了一个提供 Django 模型实例的夹具工厂。您还以某种方式维护和实现了固定装置之间的依赖关系，从而减少了编写和维护测试的麻烦。 在本教程中，您学习了： 如何在 Django 中创建和加载设备 如何提供对Django模型测试夹具中pytest 如何使用工厂为 Django 模型创建夹具pytest 如何将工厂实现为夹具模式以在测试夹具之间创建依赖关系 您已经成功实现了一个提供 Django 模型实例的夹具工厂。您还以某种方式维护和实现了固定装置之间的依赖关系，从而减少了编写和维护测试的麻烦。 在本教程中，您学习了： 如何在 Django 中创建和加载设备 如何提供对Django模型测试夹具中pytest 如何使用工厂为 Django 模型创建夹具pytest 如何将工厂实现为夹具模式以在测试夹具之间创建依赖关系
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张俭 华为云IoT DTSE技术布道师
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