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隐藏表（行列）
刷格式
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复制粘贴，快速下拉 使用win32com操作excel有点类似于VBA&am…
详细分析Python中的win32com（附Demo）
目录 前言1. 基本知识2. Excel3. Word 前言
对于自动化RPA比较火热，相应的库也比较多，此文分析win32com这个库，用于操作office
1. 基本知识
Win32com 是一个 Python 模块，是 pywin32 扩展的一部分，允许 Python 代码…
关于win32com组件
本文章要点： 一、win32com是什么 二、win32com组件的安装 三、win32com组件的使用
一、win32com是什么
COM是微软提供的一种用于开发的接口，它允许应用程序通过接口与其他应用程序交互，无论它们是用什么语言编写的。为了在Python中使用COM组…
![【Docker】手把手教你在windows使用Docker安装Minio[详细教程]](http://pic.002.xiahunao.cn/pnds/【Docker】手把手教你在windows使用Docker安装Minio[详细教程])
【Docker】手把手教你在windows使用Docker安装Minio[详细教程]
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1什么是Minio
2安装Docker
3Docker搭建Minio
4.创建Minio容器并运行
5.进行访问
6安装可能出现的问题 1什么是Minio MinIO是一个基于开源的对象存储服务器，MinIO的设计目标是提供高性能、高可用性和高可靠性的对象存储服务。MinIO可以作为一个独立的对象…
基于N-gram的双向最大匹配中文分词
• 摘要
这次实验的内容是中文分词。将一个句子的所有词用空格隔开，将一个字串转换为一个词序列。
而我们用到的分词算法是基于字符串的分词方法中的正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法。然后对两个方向匹配得出的序列结果中不同的部分运用Bi-gram计算得出较大概…
Tensorflow 2.0 Cbow skip-gram
文章目录 前言1 发现问题2 论文工作3 CBOW模型3.1 框架结构总览3.2 网络结构3.2 CBOW（示例）：4 skip-gram模型4.1 框架结构总览4.2 网络结构4.3 代码如下（示例）：5 总结6 想方设法证明总结6.1 设计语义-预料数据集。6.2 探索 维度 - 训练数据量 - 精确度 三者的关系6.3 与已…
深度学习 Skip-Gram模型
#什么是skip-gram模型# Word2Vec模型中,主要有Skip-Gram和CBOW两种模型,从直观上理解,Skip-Gram是给定input word来预测上下文.而CBOW是给定上下文,来预测input word.
Skip-Gram模型的基础形式非常简单，为了更清楚地解释模型，我们先从最一般的基础模型…
pytorch笔记： 搭建Skip—gram
skip-gram 理论部分见：NLP 笔记：Skip-gram_刘文巾的博客-CSDN博客
1 导入库
import numpy as np
import torch
from torch import nn, optim
import random
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
2 数据集部分
2.1 训练…
负采样及其在skip-gram中的实现
简介
skip-gram（跳元模型）
负采样
算法结构
取样方法 简介
本文参考了李沐老师在《动手学深度学习》中的代码，加入了自己的理解，希望能让各位更理解负采样在skip-gram中的应用。
skip-gram（跳元模型）…
【AI理论学习】理解词向量、CBOW与Skip-Gram模型
理解词向量、CBOW与Skip-Gram 词向量基础知识One-hot表示Distributed表示 word2vec基础知识CBOW和Skip-gram 霍夫曼树基于Hierarchical Softmax的 CBOW 模型和 Skip-gram 模型CBOW 模型基本结构目标函数梯度计算 Skip-gram 模型基本结构梯度计算 小结 基于Negative Sampling 的…
)
施密特正交化(Gram-Schmidt Orthogonalization)
目录 1 Gram-Schmidt的计算公式推导2 Gram-Schmidt的意义3 Modified Gram-Schmidt (以算法模式计算正交向量)3.1 Modified G-S会出现的问题：当矩阵开始存在微小误差时，会在运算过程中不断累积误差，导致越算越不准确，以至于计算所得…
k-gram 拼写校正 java_拼写校正 - Tekkaman - 博客园
[拼写校正] 对于大多数拼写校正 (spelling correction)算法而言,存在以下两个基本的原则。 (1) 对于一个拼写错误的查询,在其可能的正确拼写中,选择距离“最近” 的一个。这就要求在查询之间有距离或者邻近度的概念。 (2) 当两个正确拼写查询邻近度相等(或相近)时,选择更常见的…
轻松理解skip-gram模型
引言
在许多自然语言处理任务中，许多单词表达是由他们的tf-idf分数决定的。即使这些分数告诉我们一个单词在一个文本中的相对重要性，但是他们并没有告诉我们单词的语义。Word2vec是一类神经网络模型——在给定无标签的语料库的情况下，为语料…
使用n-gram语言模型进行语法纠正
⚠申明： 未经许可，禁止以任何形式转载，若要引用，请标注链接地址。 全文共计3077字，阅读大概需要3分钟 🌈更多学习内容， 欢迎👏关注👀【文末】我的个人微信公众号：不懂开发的程序猿 个人网站：https://jerry-jy.co/ ❗❗❗知识付费，🈲止白嫖，有需要请后台私信或…
深入理解深度学习——Word Embedding（四）：Skip-Gram模型的数学原理
分类目录：《深入理解深度学习》总目录 相关文章： Word Embedding（一）：word2vec Word Embedding（二）：连续词袋模型（CBOW, The Continuous Bag-of-Words Model࿰…
N-gram模型详解
语言模型(Language Model)
基本概念
什么是语言模型？简言之，语言模型可以理解为是一种用于判度一个句子是否通顺的模型。举例来说，假设我们有一个训练好的语言模型 m o d e l model model，给定两个句子：我喜欢AI、喜…
skip-gram模型理解
主要内容
刚读完《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionalit》打算写论文报告，因为和skip-gram关系比较深，所以再此用自己的理解介绍一下skip-gram模型。
如有错误，谢谢指正。 词嵌入（word …
NLP task2 N-Gram
N-Gram是一种基于统计语言模型的算法
N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列。
每一个字节片段称为gram，对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先设定好的阈值进行过滤，…