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本文分享了如何通过拆分任务、制定计划、集中注意力等方法来提高工作效率和时间管理能力。通过实践这些技巧,读者可以更好地理解任务、设定集中目标、提升预测能力,并发现单任务集中工作比多任务并行更有效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

0. without victory there is no survival

1. Do it, do it right, do it right now!

2. Security is for cadavers.

3. A good plan violently executed today is far and away better than a perfect plan tomorrow.

4.将一天要做的事情列成清单

完成复杂活动(activity)的最好方法是将其拆分成简单的各项活动。每天早上,将你一天要完成的活动进行拆分,然后制定一个相应的日程安排表,这样能够帮助你:更好的理解这个活动。每天都有一个集中的目标。提高你的估计能力,几天之后,你会发现你能预测一天的工作量。

5.一次只做一件事

集中于一项任务比同时做多项任务更多产,不同的研究已经证明这个观点,并且发布在不同的媒体上(例如CNN)。

集中精力工作25分钟,休息5到10分钟。


### 使用 `Tokenizer` 处理句子 在自然语言处理(NLP)中,`Tokenizer` 是一种用于将文本数据转换为数值表示形式的关键工具。这一步骤至关重要,因为机器学习模型无法直接理解原始文本;相反,它们需要能够解释的数字输入。 #### 文本预处理与分词 为了准备文本以便进一步分析或建模,通常会先执行一些初步操作,比如去除停用词、标点符号以及标准化大小写等[^5]。接着就是实际的分词过程——即将连续的文字流切分成独立单元(即token)。不同的场景可能适合不同类型的分词器: - **基于规则的方法**:如 NLTK 库里的 TreebankWordTokenizer 或 PunktWordTokenizer,这些方法利用预先定义好的模式来进行切割。 - **正则表达式驱动的方式**:当遇到复杂情况时,可以采用 regexp_tokenize 函数自定义匹配规则实现更精细控制[^1]。 - **深度学习框架自带的功能**:像 TensorFlow 中提供的 tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer 类,则提供了更加灵活高效的接口来管理大规模语料库的数据转换需求。 下面是具体应用实例展示如何通过 Keras 的 Tokenizer 对象对一组句子进行编码: ```python from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer sentences = [ "The cat sat on the mat.", "Dogs are friendly animals." ] # 创建并配置 Tokenizer 实例 tokenizer = Tokenizer(num_words=100) # 构建词汇表 tokenizer.fit_on_texts(sentences) # 转换为整数序列 sequences = tokenizer.texts_to_sequences(sentences) print(sequences) ``` 上述代码片段展示了怎样创建一个简单的 Tokenizer 并将其应用于几个样本句子上。这里调用了 fit_on_texts 方法让对象学会根据给定材料构建内部字典;随后 texts_to_sequences 则负责把每句话映射成相应位置编号构成的新列表。 #### 后续步骤 一旦完成了 tokenization 过程之后,还可以考虑其他技术手段继续深化 NLP 流水线的工作流程,例如填充/截断使得所有样本长度一致、使用 Embedding 层获取分布式特征表示等等[^4]。
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