NLP算法Python相近词查找

最新推荐文章于 2025-05-07 09:58:07 发布

小基基o_O

最新推荐文章于 2025-05-07 09:58:07 发布

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文章标签： 1024程序员节

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Yellow_python/article/details/109266125

自然语言处理-应用级专栏收录该内容

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该博客探讨了如何使用Python进行自然语言处理，涉及词向量、编辑距离算法，并介绍了寻找相似词的方法。虽然BERT部分暂缺，但已提及Bidirectional Encoder Representations from Transformers的概念。

文章目录

词向量
编辑距离
找邻居
BERT（暂缺）

词向量

from gensim.models import Word2Vec
from collections import Counter
import re, jieba

size = 90
window = 9
sg = 1  # skip-gram

def texts2sentences

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2、开启 Linux 之旅：从基础到历史的全面探索

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FORM:http://www.hisnote.com/2013/10/27/tanenbaum-torvalds-debate/ 本文根据维基百科、码农逐梦者博客、oreilly出版社整理而成。安德鲁·斯图尔特·塔能鲍姆博士(在comp.os.minix上叫 ‘ast’ ) 塔能鲍姆-托瓦兹辩论（英语：Tanenbaum–Torvalds debate），由Minix创作者安德鲁·斯...

USaLog (USL)开源项目：网站活动跟踪技术解析

总结而言，USaLog（USL）作为一个开源项目，为网站用户行为分析提供了基础框架。它以ASP技术为核心，通过一系列的ASP页面组件，实现了用户点击链接追踪与记录的功能。用户可以免费下载、修改和分发该工具，从而提升...

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USL3532J 友顺UTC 电子元器件芯片.pdf

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友顺UTC USL3531J：非隔离降压LED驱动器芯片

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大华PCAPP7.0管理软件，管理调试存储，平台，摄像头等设备

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遗传算法学习一之求函数的最值

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含有本章使用的optimoptions和ga函数的文件夹，来源于官方工具箱，如果没有这些函数可以添加，添加时注意子文件夹也添加。

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基于TROPOMI高光谱辐射与多模态特征融合的深度学习大气NO₂浓度反演方法研究

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基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料，本研究聚焦于大气污染物一氧化氮（NO₂）的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标，其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前，利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架，整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据，形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息，为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础，有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。在模型架构方面，项目设计了一种多分支神经网络，用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征，并在深层网络中进行特征融合，从而综合利用不同数据的互补信息，显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤，以保障输入特征的质量与一致性；后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证，确保反演结果符合实际大气浓度范围，提升数据的实用价值。此外，本研究进一步对不同功能区域（如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区）的NO₂浓度分布进行了对比分析，揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据，助力大气环境治理与公共健康保护。综上所述，本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术，发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法，不仅提升了卫星大气监测的技术水平，也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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文章详细介绍了运算放大器（Op-Amp）的基本概念、典型应用电路及其分析方法首先阐述了运算放大器具有高增益、高输入阻抗和低输出阻抗的特点，广泛应用于信号处理、滤波、计算和控制等领域

12-11

内容概要：本文详细介绍了运算放大器（Op-Amp）的基本概念及其在各类典型电路中的应用，涵盖了电压比较器、反相放大器、同相放大器、电压跟随器、加法器、积分器和微分器等常用电路的工作原理、配置方式和特点。文章重点讲解了运算放大器的“虚短”和“虚断”两个核心分析方法，帮助读者理解其在线性应用中的工作机理，并指出放大倍数可通过外部反馈网络动态调节。此外，文中强调这些基础知识为后续深入研究打下基础。; 适合人群：电子工程相关专业学生、初级硬件工程师及对模拟电路感兴趣的爱好者；具备基本电路理论知识的学习者。; 使用场景及目标：①掌握运算放大器在信号放大、比较、运算（加减积分微分）等场景下的电路设计与分析；②熟练运用“虚短”和“虚断”方法简化运放电路分析，提升电路设计与故障排查能力；阅读建议：学习时应结合电路图理解工作原理，重点掌握反馈机制对放大倍数的影响，建议通过仿真或实验验证各电路功能，强化对虚短、虚断条件及其应用前提的理解。

ROS2环境下基于OpenCV的Aruco标记检测与位姿估计工具包：支持多字典的高精度AR识别与三维位姿发布

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在机器人技术领域，机器人操作系统（ROS）的演进为各类应用提供了关键支撑。计算机视觉与增强现实的结合，进一步拓展了机器人的感知与交互能力。OpenCV作为广泛使用的视觉处理库，集成了多种图像分析与模式识别算法。其中，Aruco标记系统作为一种基于二维码的视觉标识，因其识别稳定、计算高效的特点，被广泛应用于空间定位、姿态估计及增强现实场景的虚实融合。 Aruco标记通过预定义的编码图案，可在复杂环境中实现快速检测与高精度位姿解算。这一特性使其在自主导航、三维重建、目标跟踪等任务中具有重要价值。例如，在移动机器人定位中，可通过布设标记点辅助实现厘米级的位置修正；在增强现实应用中，则能依据标记的空间姿态准确叠加虚拟信息。针对ROS2框架，现已开发出集成OpenCV的Aruco标记检测与位姿估计工具包。该工具能够实时处理图像流，识别标记的独特编码，并解算其相对于相机坐标系的三维位置与旋转姿态。结果可通过ROS2的话题或服务接口发布，为其他功能模块提供实时视觉反馈。工具包兼容多种标准标记字典，用户可根据实际场景的复杂度与识别范围需求，灵活选择不同尺寸与编码数量的标记集合。将Aruco检测模块嵌入ROS2系统，可充分利用其分布式通信机制与模块化架构。开发者能够便捷地将视觉定位数据与运动规划、控制决策等模块相融合，进而构建更为综合的机器人应用系统。例如，结合点云处理技术可实现动态环境的三维建模，或与机械臂控制器联动完成基于视觉引导的精准抓取操作。该开源工具的推出，降低了在ROS2中部署视觉定位功能的技术门槛。通过提供稳定、可配置的标记识别与姿态解算方案，它不仅促进了机器人视觉应用的快速原型开发，也为后续在工业自动化、服务机器人、混合现实等领域的深入应用奠定了技术基础。随着感知算法与硬件性能的持续提升，此类融合视觉、增强现实与机器人中间件的工具包，将在智能化系统的构建中发挥日益重要的作用。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

追龙逐凤指标.zip

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