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本文介绍了如何使用深度学习模型进行中文情感分析。首先导入了必要的库,包括`transformers`、`pandas`、`jieba`和`re`。然后定义了一个`SentimentAnalysis`类,用于处理数据、加载真实标签和评估模型准确性。在主函数中,使用预训练的情感分析模型对处理后的数据进行预测,并计算模型的准确性。
简介:本文介绍了如何修改 PyTorch 和 Huggingface Transformers 的缓存路径。通过设置环境变量 `TORCH_HOME` 和 `HF_HOME` 或 `TRANSFORMERS_CACHE`,可以在 Windows、Linux 和 MacOS 上指定自定义缓存目录。具体步骤包括设置环境变量、编辑 shell 配置文件、移动现有缓存文件以及创建符号链接(可选)。
本教程介绍了如何使用PyTorch和Hugging Face的Transformers库构建一个情感分析模型。主要内容包括导入所需库、读取训练数据集、加载预训练的BERT模型和分词器、定义情感数据集类、划分训练集和验证集、创建数据加载器、设置训练参数、训练模型、评估模型性能以及定义和测试预测函数。通过这些步骤,可以实现一个简单而有效的情感分析模型。
本教程介绍了如何使用 Hugging Face 的 `transformers` 库训练一个 BERT 模型进行情感分析。主要内容包括:导入必要库、下载 Yelp 评论数据集、数据预处理、模型加载与配置、定义训练参数、评估指标、实例化训练器并开始训练,最后保存模型和训练状态。整个过程详细展示了如何利用预训练模型进行微调,以适应特定任务。
JavaWeb MVC是一种设计模式,用于将Web应用的模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)分离,以实现职责解耦。模型负责数据管理和业务逻辑,视图负责展示数据,控制器负责处理用户请求并协调模型和视图。三层架构则将应用分为表现层、业务逻辑层和数据访问层,每层各司其职,提高系统的灵活性和可维护性。MVC主要应用于表现层,而三层架构则更侧重于整体系统结构。两者可以共存,共同提升项目的开发效率和质量。
本文档介绍了Linux系统入门的基础知识,包括操作系统概述、CentOS系统的安装与远程连接、文件操作、目录结构、用户和用户组管理、权限管理、Shell基础、输入输出、压缩打包、文件传输、软件安装、文件查找、进程管理、定时任务和服务管理等内容。重点讲解了常见的命令和操作技巧,帮助初学者快速掌握Linux系统的基本使用方法。
本文档介绍了Linux系统中进程管理、系统负载监控、内存监控和磁盘监控的基本概念和常用命令。主要内容包括: 1. **进程管理**: - **进程介绍**:程序与进程的关系、进程的生命周期、查看进程号和父进程号的方法。 - **进程监控命令**:`ps`、`pstree`、`pidof`、`top`、`htop`、`lsof`等命令的使用方法和案例。 - **进程管理命令**:控制信号、`kill`、`pkill`、`killall`、前台和后台运行、`screen`、`nohup`等命令的使用方法和案例。
本文介绍了Linux系统中的权限管理,包括权限的概念、用户和用户组与权限的关系、文件权限位的说明以及rwx权限的具体含义。同时,详细讲解了如何使用`chmod`和`chown`命令更改文件和目录的权限,并通过多个实验演示了不同权限组合对文件和目录的实际影响。最后,总结了文件和目录权限的一些重要知识点,帮助读者更好地理解和应用Linux权限管理。
本文介绍了Linux文件类型、文件属性、文件存储机制以及软链接和硬链接的概念。主要内容包括:Linux文件类型及其识别方法、文件属性的组成及查看方式、inode和block的作用、软链接和硬链接的区别及应用场景。通过具体示例,帮助读者理解Linux文件系统的运作原理。
本文介绍了容器技术的发展历程,从物理机到虚拟化再到容器化,重点讲解了Docker的诞生及其优势。Docker通过轻量级的容器技术,实现了资源的高效利用、快速启动、环境一致性、持续交付和部署等优点。文章还详细解析了Docker的架构和工作原理,包括Docker Daemon、REST接口、Docker Client等组件,以及容器与虚拟机的差异。
本文回顾了Docker的基本命令和管理技巧,包括容器和镜像的增删改查操作,容器的生命周期管理,以及如何通过端口映射和数据卷实现容器与宿主机之间的网络通信和数据持久化。文章还详细介绍了如何使用Docker部署一个简单的Web应用,并通过数据卷映射实现配置文件和日志的管理。最后,文章总结了如何制作自定义镜像,包括Nginx、Python3和CentOS镜像,以及如何制作私有云盘镜像。
本文档详细介绍了高并发缓存中间件Redis的原理、高级操作及其在电商架构中的应用。通过阿里云的角度,分析了Redis与架构的关系,并展示了无Redis和使用Redis缓存的架构图。文档还涵盖了Redis的基本特性、应用场景、安装部署步骤、配置文件详解、启动和关闭方法、systemctl管理脚本的生成以及日志警告处理等内容。适合初学者和有一定经验的技术人员参考学习。
本文介绍了 Redis 的基础与进阶知识。Redis 是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库,属于 NoSQL 数据库。文章详细讲解了 Redis 的安装、配置、数据类型及其操作,包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。此外,还提供了 Python 操作 Redis 的示例代码,以及 Redis 在实际应用中的几个典型案例,如 KV 缓存、分布式锁、延迟队列、发布订阅和定时任务等。通过这些内容,读者可以全面了解 Redis 的核心功能和应用场景。
本文介绍了高效编程中的多任务原理及其在Python中的实现。主要内容包括多任务的概念、单核和多核CPU的多任务实现、并发与并行的区别、多任务的实现方式(多进程、多线程、协程等)。详细讲解了进程的概念、使用方法、全局变量在多个子进程中的共享问题、启动大量子进程的方法、进程间通信(队列、字典、列表共享)、生产者消费者模型的实现,以及一个实际案例——抓取斗图网站的图片。通过这些内容,读者可以深入理解多任务编程的原理和实践技巧。
本文介绍了线程的基本概念、多线程技术、线程的创建与管理、线程间的通信与同步机制,以及线程池和队列模块的使用。文章详细讲解了如何使用 `_thread` 和 `threading` 模块创建和管理线程,介绍了线程锁 `Lock` 的作用和使用方法,解决了多线程环境下的数据共享问题。此外,还介绍了 `Timer` 定时器和 `ThreadPoolExecutor` 线程池的使用,最后通过一个具体的案例展示了如何使用多线程爬取电影票房数据。文章还对比了进程和线程的优缺点,并讨论了计算密集型和IO密集型任务的适用场景。
Selenium 是一个强大的自动化测试工具,支持 Python 调用浏览器进行网页抓取。本文介绍了 Selenium 的安装、基本使用、元素定位、高级操作等内容。主要内容包括:发送请求、加载网页、元素定位、处理 Cookie、无头浏览器设置、页面等待、窗口和 iframe 切换等。通过示例代码帮助读者快速掌握 Selenium 的核心功能。
本文详细介绍了如何抓取和处理m3u8视频文件,包括从网页源代码中提取m3u8文件地址、下载m3u8文件及其对应的ts片段、处理加密的ts文件以及使用ffmpeg合并视频片段。通过多线程下载和文件路径处理,确保了高效和准确的视频抓取与合并。文中还提供了具体的Python代码示例,帮助读者理解和实现整个过程。
XPath 是一种在 XML 文档中查找信息的语言,广泛用于 HTML 解析。本文介绍了 XPath 的安装与使用,包括 lxml 库的安装、解析流程、基本语法、路径表达式、谓语、通配符、多路径选择、逻辑运算、属性查询、索引查询、模糊查询、内容查询、属性值获取及节点内容转换等。通过实例详细说明了各种用法,帮助读者快速掌握 XPath 的应用技巧。
本文介绍了并发编程的基本概念和技术,涵盖了操作系统的发展历程、进程与线程的原理和使用方法。主要内容包括: 操作系统发展史:从手工操作到多道程序系统、分时系统、实时系统,再到通用操作系统,逐步介绍了操作系统的演变过程。 并发编程技术:强调并发编程的目标是充分利用CPU资源,提高系统性能 进程:详细讲解了进程的概念、组成、状态、调度算法、进程间通信(IPC)以及守护进程和僵尸进程等问题。 线:介绍了线程的基本概念、与进程的区别、线程的创建、多线程共享资源、线程同步与互斥锁、递归锁和死锁问题 5. **队列**:讲解了队列的基本概念,包括先进先出队列、后进先出队列和优先级队列,并提供了具体的实现示例
Beautiful Soup 是一个用于从网页中抓取数据的 Python 库,提供了简单易用的函数来处理导航、搜索和修改分析树。支持多种解析器,如 Python 标准库中的 HTML 解析器和更强大的 lxml 解析器。通过简单的代码即可实现复杂的数据抓取任务。本文介绍了 Beautiful Soup 的安装、基本使用、对象类型、文档树遍历和搜索方法,以及 CSS 选择器的使用。
NLTK(Natural Language Toolkit)是基于Python的自然语言处理工具集,提供了丰富的功能和语料库。本文详细介绍了NLTK的安装、基本功能、语料库加载、词频统计、停用词去除、分词分句、词干提取、词形还原、词性标注以及WordNet的使用方法。通过示例代码,帮助读者快速掌握NLTK的核心功能。
TF-IDF(词频-逆文档频率)是一种用于信息检索与数据挖掘的加权技术,通过评估词语在文档中的重要性来过滤常见词语,保留关键信息。本文介绍了TF-IDF的基本概念、公式及其在Python、NLTK、Sklearn和jieba中的实现方法,并讨论了其优缺点。TF-IWF是TF-IDF的优化版本,通过改进权重计算提高精度。
转置卷积(Transpose Convolution)是一种用于图像上采样的技术,常用于图像分割、生成对抗网络(GAN)等领域。与传统的上采样方法不同,转置卷积通过学习参数来实现更优的插值效果。本文介绍了转置卷积的背景、应用、与标准卷积的区别以及数学推导,帮助读者深入理解其原理和应用场景。
残差网络(ResNet)源于2016年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》,旨在解决深层网络中的梯度消失和爆炸问题。通过引入残差块,即在网络中添加跳跃连接,使得信息可以直接跨过多层传递,从而有效解决了网络加深导致的训练困难。ResNet不仅显著提高了模型性能,还促进了深度学习领域的发展。
本文介绍了一种高性能的任务流线程池设计,涵盖多种优化机制。首先介绍了Work Steal机制,通过任务偷窃提高资源利用率。接着讨论了优先级任务,使不同优先级的任务得到合理调度。然后提出了缓存机制,通过环形缓存队列提升程序负载能力。Local Thread机制则通过预先创建线程减少创建和销毁线程的开销。Lock Free机制进一步减少了锁的竞争。容量动态调整机制根据任务负载动态调整线程数量。批量处理机制提高了任务处理效率。此外,还介绍了负载均衡、避免等待、预测优化、减少复制等策略。最后,任务组的设计便于管理和复用多任务。整体设计旨在提升线程池的性能和稳定性。