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RSS订阅原创 Python读取大型文本文件
最近磕盐过程中需要处理一个大型文本文件，大约70G。在按行读取文件过程中遇到了加载慢，内存占用过高的问题。经过查找资料最终解决了问题。趁此机会也大致总结比较一下Python打开文件的几种方式。1. 基本打开与按行读取方式 f = open(filename, r) lines = f.readlines() for line in lines: operation on line......
2019-03-21 23:12:14
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原创 高曝光率词汇之一：Attention Mechanism 注意力机制
Attention Mechanism，注意力机制，目前已经广泛应用在图像分类(Image Classification)、图像问答(Visual Question Answering)、机器翻译(Machine Translation)、语音识别(Voice Recognition)以及文本分类(Text Classification)等研究领域。翻开新近发表的深度学习相关的论文，Attention 一词几乎处处可见。下面我将试图介绍注意力机制的基本原理、变体以及一些经典应用
2018-10-20 12:27:25
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原创 Python 中的 lambda 表达式及其简单应用
1. lambda 表达式基本用法在Python中，lambda表达式用来创建匿名函数，使用后得到一个函数对象( function object )。其基本使用形式是：lambda x : op(x)即，lambda标识符后跟出由冒号分割开的函数体，冒号左侧是函数的变量，冒号右侧是函数的具体功能。lambda表达式返回对应变量的函数值。如：>>> func...
2018-03-07 22:55:37
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原创 Python 正则表达式匹配字符串中的http链接
利用Python正则表达式匹配字符串中的http链接。主要难点是用正则表示出http 链接的模式。import repattern = re.compile(r'http[s]?://(?:[a-zA-Z]|[0-9]|[$-_@.&+]|[!*\(\),]|(?:%[0-9a-fA-F][0-9a-fA-F]))+') # 匹配模式string = 'Its after 12 noon,
2017-10-12 15:48:54
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原创 一些Linux命令简要笔记——文件系统
参考文献：Linux从入门到精通 第二版推荐链接：Linux命令大全 1. mkdirpath : 创建一个目录，path可以是绝对路径，也可以用来在当前路径之下建立一个新文件夹。 2. touch filename : 当 filename 指定的文件在当前路径下不存在时，touch命令会新建一个文件。当文件已存在时，则会更新该文件的最近修改（建立）时间。 3....
2017-10-04 14:08:45
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原创 英文单词词形还原程序
英语单词还原，即是指将一个给定的英文单词还原为其原型。如名词复数形式变为原型，动词过去式、现在进行时变为原型，形容词变为其名词或动词本体等。
2017-09-26 09:46:36
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原创 安装特定版本的TensorFlow（以Linux平台为例）
在科研学习的过程中，经常出现一些需要使用其他研究人员既有算法代码的情况。这些代码很有可能使用版本较早的TensorFlow完成，由于TensorFlow更新很快，所以需要将TensorFlow恢复到较早版本。 以Linux平台上的pip安装为例，在命令行终端输入以下命令：# 64位CPU版本export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.c
2017-09-02 16:38:11
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原创 使用Pycharm创建一个Django项目
本文为Django项目创建的简单介绍，更为详细的Django项目创建，编辑可以参考如下教程：IMOOC Django入门与实践-http://www.imooc.com/learn/790Pycharm 版本： Professional 2017.1Django 版本： 1.8.7在软件安装和环境配置完成后，打开Pycharm.Step 1. 点击File
2017-08-10 15:27:30
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原创 KNN算法原理与实现
KNN (K-Nearest Neighbors)算法不需要训练过程，直接利用样本之间的距离进行分类。KNN算法便于理解与解释，且预测准确率高。但当训练集和测试集的样本数较大时，会产生巨大的时间和空间开销。
2016-10-12 14:12:36
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原创 决策树算法原理与实现（一）
决策树算法基本思想 决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。通常一棵决策树包括一个根节点、若干内部节点和若干叶子节点。其中，根节点和内部节点代表分类所要依据的一系列属性，叶子节点则代表具体地类别。 决策树进行分类时，样例数据从根节点开始进行“属性测试”。该样例在节点对应的属性上的取值决定样例在树的哪一个分支上进行下一次属性测试，从上而下，直到叶子节点，此时样例所在叶子节点对应的类
2016-10-04 17:41:09
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空空如也
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