<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[springhammer的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; springhammer]]></copyright><item><title><![CDATA[04-NLP文本处理的流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/105111184</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/105111184</guid><author>springhammer</author><pubDate>Fri, 27 Mar 2020 08:33:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[Word Segmentation（分词）
分词工具：





]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[算法复杂度]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/105088634</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/105088634</guid><author>springhammer</author><pubDate>Thu, 26 Mar 2020 09:00:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[时间复杂度和空间复杂度
N* 1个操作=O（n）
O（n）+O(n)=O(n)
N/2* 1个操作=1/2*O(n)=O(n)
2个单位的内存空间=O(1) 常数的时间复杂度
两层循环O(n^2)
归并排序
T(n)=2* T(n/2)+n=O(n log(n))
Master Theorem
T(n)=aT(n/b)+f(n)
Fibonanci number(斐波那契数)
时间复杂度T(n)=...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[03-NLP关键技术]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/105087129</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/105087129</guid><author>springhammer</author><pubDate>Wed, 25 Mar 2020 09:24:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[自然语言处理技术四个维度

Semantic（语义）

机器学习、情感分析


Syntax（句子结构）⬆

句法分析、依存分析


Morphology（单词）⬆

单词层面的技术（分词、词性标注、NER命名实体识别）


Phonetics（声音）⬆

Word Segmentation（分词）
Part-of-Speech（词性）
Named Entity Recognition（命名实体识...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[02-NLP的应用场景]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/105086968</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/105086968</guid><author>springhammer</author><pubDate>Wed, 25 Mar 2020 09:03:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[Question Answering（问答系统）

基于检索的方法

Sentiment Analysis（情感分析）
Machine Translation（机器翻译）
Text Summarization（自动摘要）
Chatbot（聊天机器人）
Information Extraction（信息抽取）

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[01-NLP定义及歧义性]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/105079799</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/105079799</guid><author>springhammer</author><pubDate>Tue, 24 Mar 2020 23:11:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[NLP工程师必备核心技能
现实生活中的问题➡数学优化问题➡通过合适的工具解决
What is NLP？

NLP=NLU+NLG

NLU：语音/文本-&gt;意思
NLG：意思-&gt;文本/语音



The Challenge：Ambiguity（一词多义）

今天参观了苹果公司
现在正好是苹果季节

How to Solve Ambiguity？

Learning from Data
上...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[爬取豆瓣音乐TOP250的数据到数据库（MongoDB） python源码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89683310</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89683310</guid><author>springhammer</author><pubDate>Mon, 29 Apr 2019 21:33:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[爬取豆瓣音乐TOP250的数据到数据库（MongoDB） python源码
先给大家安利一个公众号：诗葵1931
里面的故事有助于你撸码速度！

import requests
from lxml import etree
import re
import pymongo
import time

client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
m...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python小游戏开发——简单弹球游戏]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89511961</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89511961</guid><author>springhammer</author><pubDate>Thu, 25 Apr 2019 11:09:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[撸码枯燥，扫码关注

案例介绍
本案例采用 python 实现了一个简单的弹球游戏。该游戏在一个单独的图形窗口中运行。游戏初始化后，在游戏窗口点击鼠标左键开始游戏。玩家通过控制键盘的左、右方向键来控制弹板的移动，弹球和弹板撞击一次，得一分，当弹球触底时，本局游戏结束。玩家一共有四条生命，即可以玩四次游戏，当生命大于等于“ 0 ”时，可以继续游戏，当生命小于“ 0 ”时，游戏结束。
学习目标
本案例...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python小游戏开发——井字棋]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89511643</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89511643</guid><author>springhammer</author><pubDate>Thu, 25 Apr 2019 11:00:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[可爱聪明善良的你关注有惊喜哦

案例介绍
本案例采用 python 实现了一个简单的井字棋游戏。该游戏在控制台界面中进行，有游戏提示。游戏棋盘为 3 X 3 的九宫格样式，每个棋格与数字键盘上的 1 - 9 数字键一一对应，可通过输入数字来选择落棋位置和落子。游戏的规则是两个玩家轮流下棋，首先实现横线、竖线、斜线连续三个格棋子一样的获胜。
学习目标
本案例主要是对 python 基础知识的运用，包...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python实现基于SVM算法的手写数字识别系统  非常详细！！！！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89511483</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89511483</guid><author>springhammer</author><pubDate>Thu, 25 Apr 2019 10:54:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[可爱聪明善良的你关注有惊喜哦

实验知识点：
1、支持向量机SVM相关知识
2、从文本文件中解析和导入数据
3、SMO分类算法
4、归一化数值
SVM算法概述：
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类（binary classification）的广义线性分类器（generalized l...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python实现基于KNN算法的手写数字识别系统 非常详细！！！！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89511047</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89511047</guid><author>springhammer</author><pubDate>Thu, 25 Apr 2019 10:41:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[可爱聪明善良的你关注有惊喜哦

实验知识点：
1、K 近邻分类算法
2、从文本文件中解析和导入数据
3、使用 Matplotlib 创建扩散图
4、归一化数值
首先介绍下监督学习和无监督学习：
监督学习：（数据有输入有输出），通过已有的一部分数据和输出数据之间的相应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出，在准确的说有监督学习就是训练样本中必须有标签或者标记；
无监督学习：（数据只有输入），给定...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[爬虫常用的web API接口]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89190685</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89190685</guid><author>springhammer</author><pubDate>Wed, 10 Apr 2019 18:32:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载至：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36958104/article/details/81664824

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MySQL可视化工具sqlyog安装详细步骤]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89087690</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/89087690</guid><author>springhammer</author><pubDate>Mon, 08 Apr 2019 14:06:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载连接：[link](https://blog.youkuaiyun.com/lihua5419/article/details/73881837/）

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[详细！PyCharm连接MySQL数据库教程+心得]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88908965</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88908965</guid><author>springhammer</author><pubDate>Sat, 30 Mar 2019 11:04:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[第一步：安装MySQL
下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/


下载完后，我们将 zip 包解压到相应的目录，这里我将解压后的文件夹放在 C:\web\mysql-8.0.11 下。
接下来我们需要配置下 MySQL 的配置文件
打开刚刚解压的文件夹 C:\web\mysql-8.0.11 ，在该文件夹下创建 my.ini 配置文件，编辑 my....]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据挖掘-利用逻辑回归算法进行分类]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88856214</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88856214</guid><author>springhammer</author><pubDate>Wed, 27 Mar 2019 21:37:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[【实验目的】
1、	掌握逻辑回归算法的原理，理解算法的步骤。
2、	掌握不同梯度方法下的逻辑回归算法，加深对逻辑回归算法的理解。
【实验性质】
设计型实验
【实验内容】
使用Logistic算法实现分类
【实验环境】
Python 2
代码：
from numpy import *

def loadDataSet():
    dataMat = []; labelMat = []
    fr...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据挖掘-K-means聚类算法的实现及其应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88856131</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88856131</guid><author>springhammer</author><pubDate>Wed, 27 Mar 2019 21:34:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[【实验目的】
1、	掌握K-means聚类算法的原理，理解算法的步骤。
2、	加深对K-means聚类算法的理解，掌握改进的K-means算法。
【实验性质】
设计型实验
【实验内容】
使用K-means实现聚类
【实验环境】
Python 2
代码：
from numpy import *

def loadDataSet(fileName):     
    dataMat = []    ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python基础11_OOP_面向 对象]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88812225</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88812225</guid><author>springhammer</author><pubDate>Tue, 26 Mar 2019 08:56:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[0.OOP-Python面向对象

Python的面向对象
面向对象编程

基础
共有私有
继承
组合 Minxi


魔法函数

魔法函数概念
构造类魔法函数
运算类魔法函数



1.面向对象概述 （ObjectOriented. OO)


OOP思想

接触到任意一个任务，首先想到的是任务这个世界的构成，是由模型构成的



几个名词

OO ：面向对象
OOA ：面向对象的分析
OOD ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[第二章 确定性知识系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88717485</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88717485</guid><author>springhammer</author><pubDate>Thu, 21 Mar 2019 15:55:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[2.1确定性知识系统概述
2.1.1 确定性知识表示概述
1、知识的概念

一般普遍的观点认为，知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验。
也有人认为，知识是对信息进行智能性加工所形成的对客观世界规律性的认识。
即：知识=信息+关联
知识=事实+信念+启发式

2、知识的类型

按知识的适用范围：常识性知识和领路性知识
按知识的作用效果：陈述性知识（是什么，为什么）、过程性知识（怎么做...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python网络爬虫-爬取《斗破苍穹》全文小说 源码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88650150</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88650150</guid><author>springhammer</author><pubDate>Mon, 18 Mar 2019 21:09:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[python网络爬虫-爬取《斗破苍穹》全文小说 源码
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
import requests
import re
import time

headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/5...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python网络爬虫-爬取酷狗TOP500的数据 源码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88650068</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88650068</guid><author>springhammer</author><pubDate>Mon, 18 Mar 2019 21:05:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[python网络爬虫-爬取酷狗TOP500的数据
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据结构-二叉树操作（创建、先序、中序、后序遍历、计算叶子节点数目、计算二叉树深度、左右子树交换、随机数列产生排序树、查找结点、删除节点、广度遍历、非递归先序遍历）C语言源码（全）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88617988</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/springhammer/article/details/88617988</guid><author>springhammer</author><pubDate>Mon, 18 Mar 2019 09:46:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据结构-二叉树操作（创建、先序、中序、后序遍历、计算叶子节点数目、计算二叉树深度、左右子树交换、随机数列产生排序树、查找结点、删除节点、广度遍历、非递归先序遍历）C语言源码（全）
#include&amp;amp;lt;stdio.h&amp;amp;gt;
#include&amp;amp;lt;stdlib.h&amp;amp;gt;
#include&amp;amp;lt;time.h&amp;amp;gt;
#define null 0
#define ElemType int
#...]]></description><category></category></item></channel></rss>