python 关键词排名解读_python编程入门自学(2024年11月精选)
Python开发者必看!LLM指南 近年来,AI在语言理解与生成方面取得了惊人的进展。随着深度学习的快速发展,语言AI系统现在能够更有效地编写和理解文本。这一趋势推动了新功能、产品和整个行业的崛起。对于Python开发者来说,掌握这些能力至关重要。 本书将教你如何利用预训练的大型语言模型(LLM)来执行各种任务,如文本分类、聚类和搜索。你将学习如何构建高级LLM流水线,以聚类文本文档并探索它们所属的主题。此外,你还会了解如何构建超越关键词搜索的语义搜索引擎,使用密集检索和重新排名等方法。 本书还将深入探讨LLMs的训练过程,以及如何为特定应用优化LLMs。你将学习到生成模型微调、对比微调和上下文学习等方法,以适应不同的应用场景。 通过阅读本书,你将掌握如何使用现有库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类,从而更好地理解和应用这些先进的语言技术。
Python酷狗音乐排行榜可视化全攻略 1. 𖠩 𗧋音乐排行榜数据采集与可视化展示 使用Python爬取酷狗音乐排行榜,并进行高级可视化展示。 数据集+爬虫代码+可视化代码 包含完整的数据集、爬虫代码和可视化代码,适合初学者和进阶用户。 项目目录 包含数据准备、描述性统计、可视化分析等多个部分。 歌曲时长分布情况 通过直方图展示歌曲时长的分布情况。 䠦팦𐩇排名前10的歌手 展示排名前10位歌手的歌曲数量和时长分布。 排名和时长的分布情况 通过箱型图展示排名和时长的关系。 𖠥歌手歌曲时长分布情况(前10位) 详细展示前10位歌手的歌曲时长分布。 歌曲词云图 使用词云图展示歌曲中的关键词。 蠥﨧化代码示例 提供详细的可视化代码示例,方便用户参考和修改。 酷狗音乐Top500排行榜xlsx 包含酷狗音乐Top500排行榜的数据集。 爬取酷狗音乐Top500排行榜 ipynb 提供爬取酷狗音乐Top500排行榜的Python代码。 䠥歌手歌曲时长分布 展示各歌手的歌曲时长分布情况。 排名和时长箱型图 通过箱型图展示排名和时长的关系。 𖠦名前10位歌手 展示排名前10位歌手的相关数据。
Python爬虫在电商行业的7大应用场景 很多电商从业者都听说过Python爬虫,但不知道它具体有什么用。今天我们来聊聊爬虫在电商行业中的一些应用场景,帮助大家更好地理解它的价值。 数据驱动的决策支持 通过爬虫技术获取和分析大量市场数据,可以支持业务决策。例如,产品选品、库存管理和市场推广等都可以通过爬虫技术来优化。 商品信息采集 爬虫可以自动化地从多个供应商网站或第三方平台上抓取商品信息,如商品名称、描述、图片、价格和库存等。这有助于快速丰富电商平台的商品库,提高上架效率。 젧覈𗨯价和反馈分析 爬虫可以抓取用户在电商平台上的评价和反馈,帮助从业者分析用户对产品的满意度和意见,从而改进产品质量和服务水平,提高客户满意度。 𐠥覀定价和价格监控 电商从业者可以使用爬虫实时监控竞争对手的价格变化,结合自身的库存和销售情况,动态调整商品价格,以最大化利润和市场占有率。 ▶ 促销活动监控 通过爬虫可以实时监控竞争对手的促销活动和优惠政策,从而及时调整自己的促销策略,保持市场竞争力。 SEO优化 通过爬虫技术,电商从业者可以分析搜索引擎结果页面(SERP)的排名情况,了解哪些关键词和内容更容易获得较高的排名,从而优化自身网站的SEO,提高搜索引擎流量。 ✨ 新产品和趋势发现 爬虫可以帮助电商从业者发现市场上新出现的产品和流行趋势,及时调整产品线和营销策略,抓住市场机会。 以上就是Python爬虫在电商行业中的多种应用场景。总的来说,Python爬虫技术可以帮助电商从业者自动化地收集和分析大量数据,从而做出更明智的商业决策,提高运营效率和市场竞争力。
三分钟批量建广告,VBA助力! 还记得我之前提到的那个爱编程的同事吗?他之前总是用Python、MySQL这些编程语言来批量生成广告活动上传模板,三分钟内就能搞定几十个广告活动。 不过,这些编程语言对小白来说实在太不友好了,光是下载、安装和配置软件就够让人头疼的了。于是,我的同事最近自学了Excel的VBA编程语言。通过这种编程语言写的文件,只要你的电脑有Excel并启用宏功能就可以了,简直是零门槛。 首先,我们打开提前写好的宏程序的Excel文件,可以看到里面有四个表格。第一个表格用来填写你要投放的关键词、关键词匹配方式、出价、预算和竞价策略等信息。第二个表格填写要投放的SKU,第三个表格填写预否的词根,第四个表格填写预否的关键词。 填好这些信息后,切换回第一个表格,你会看到一个“生成模板”按钮。这时,你需要填写你产品的父SKU,主要是为了生成广告活动后区分不同产品的广告活动名称。这样,你的桌面上就会生成广告活动的上传文件。 最后,打开广告后台,直接上传生成的模板文件,就能快速生成广告活动了。整个过程简单快捷,简直是为小白量身定做的。 所以,如果你也想快速批量创建广告活动,不妨试试Excel VBA吧!
多语种关键词提取:4种方法大比拼 【需求】需要从文本中自动提取关键词,包括短文本(一句话)和长文本(几百字),支持多种语言。 【Python库选项】有以下几种方法可供选择:TF-IDF、RAKE、TextRank和KeyBERT。 目前我尝试了两种方法: [一R] TF-IDF:这是一种经典的关键词提取方法,基于词频统计。优点是速度快,但需要依赖文档集,适用于语料库。对于短文本,通过设置停用词可以显著提升提取效果。在设备配置较低的情况下,这是一个不错的选择。 [二R] KeyBERT:这是基于BERT的关键词提取方法,通过向量化和余弦相似度进行关键词提取。优点是准确度高,关键词长度可控,但缺点是速度较慢。无论是短句还是长文本,KeyBERT都能较好地适配。不过,使用内置的停用词列表可能会存在问题,因此我使用了自己的停用词列表。 另外一些选择: [三R] TextRank:原理与PageRank算法类似,优点是不依赖文档集。但据说更适合长文本,因此我尚未尝试。 [四R] RAKE:待了解,比TextRank快,但效果有待考量。 此外,如果对关键词数量没有要求,可以多提取一些关键词,总会有有用的信息。 带上tag,求大佬指教,日语一点不懂。
蠖SCode关键词颜色设置教程 薩sual Studio Code中自定义关键词颜色?没问题!跟着这个教程,轻松搞定! 首先,打开你的VSCode,找到设置选项。通常,这会在界面的左下角,或者你可以通过快捷键Ctrl+逗号来快速打开。 蠥訮找到“编辑器”选项,然后选择“语法突出显示”。在这里,你可以看到各种语言和文件类型的语法突出显示设置。 如果你想为特定关键词设置颜色,比如“class”或“function”,只需要在相应的语言或文件类型设置中找到它们,并选择你喜欢的颜色即可。 ᠤ𘪤𞋥퐯悦你想让所有的“class”关键词都显示为红色,你可以在Python或JavaScript的设置中找到“class”关键词,并将其颜色设置为红色。 完成这些步骤后,你的VSCode就会根据你的设置显示关键词颜色了!是不是很简单呢?快去试试吧! 如果你还有其他问题或需要进一步的帮助,随时告诉我哦!
编程新手必读:《自学编程的人》 想要自学编程?《自学编程的人》是一本非常适合初学者的Python编程书籍。虽然这本书是英文的,但它的语言非常通俗易懂,即使没有英语基础也能轻松阅读。 这本书的优点在于,通过阅读它,你可以用英语来理解计算机编程的思想。几乎所有的编程语言都使用英语关键词,而且许多编程概念最初也是基于英语概念。虽然用中文学习编程更容易,但涉及到一些编程概念时,中文翻译可能需要更多的时间来消化和理解。 对于初学者来说,从一开始就用英语学习编程也是一个不错的选择。你可以先阅读这本书,然后再观看一些中文视频,这样可以帮助你更好地理解编程概念。 推荐给那些想要了解编程、学习Python,特别是在海外想转行做编程的朋友们。
如何在SIPO上批量下载专利数据? 各位大佬,求助!我想在SIPO上批量导出大概一百多个上市公司的专利数据,除了用Python,还有其他更好的方法吗?另外,国家知识产权局是不是只收录了中国企业在国内申请的专利?中国企业在国外申请的专利会在这上面吗? 具体操作步骤如下: 进入SIPO网站,选择“专利检索及分析”功能。 在检索页面中,输入关键词、申请号/公开号、申请人/发明人、申请日/公开日、IPC分类等信息。 选择“批量下载库”或“分析库”,将需要的数据加入相应的库中。 最后,进行批量下载或分析。 关于国家知识产权局的数据范围,确实主要收录了中国企业在国内申请的专利。不过,中国企业在国外申请的专利也可以通过某些途径查询到,但可能需要额外的操作。 希望这些信息对大家有所帮助!如果有其他更好的方法,欢迎分享!
如何用Python快速找到企业Logo图 在工作中,处理大量Logo图的需求让人头疼。每次需要制作PPT时,都需要花费大量时间搜索和整理Logo图。最近在练习Python时,我找到了一种更高效的方法来解决这个问题。 首先,我创建了一个表格,列出了各种关键词,比如“xx企业logo图”。然后,使用Pandas库来读取这个表格。接着,利用搜索引擎的图片搜索功能,输入这些关键词。最后,抓取网页上的图片,每次抓取4-5张,供人工筛选。 通过这种方法,原本需要1小时的工作量可以缩短到20分钟。我测试了100家企业的Logo图,使用程序查找并保存仅需2分钟。 需要注意的是,这个程序只能帮助抓取网页上的图片,最终还需要人工筛选出优质的Logo图。改进的方向可以是优化搜索关键词,以确保结果的可靠性。
数据分析图 技术栈:Python、request爬虫、wordCloud词云、snownlp情感分析 实现过程: 1️⃣ 评论爬取:通过爬虫从京东网站爬取电脑评价数据。 2️⃣ 数据清洗:对爬取的评论进行分词、停词处理,统计高频词汇。 3️⃣ 词云可视化:使用wordCloud生成词云图,直观展示评论中的关键词。 4️⃣ 情感分析:利用snownlp对评论进行情感分析,区分积极、中性、消极评论。 5️⃣ 图表展示:生成情感分析图和饼图,展示各类评论的比例。 评论情感分析结果: 积极:83.41% 中性:4.97% 消极:11.62% 评论内容分析: 通过分析评论内容,可以发现用户对电脑的外观设计、性能、使用体验等方面都有不同的评价。积极评论主要关注电脑的性能和外观,中性评论则较为客观,消极评论则主要集中在电脑的使用体验和性价比上。 可视化展示: 情感分析图:直观展示积极、中性、消极评论的比例。 饼图:展示各类评论在所有评论中的占比。 通过这些可视化和数据分析,可以更好地了解用户对京东电脑的评价情况,为企业提供有价值的反馈和参考。
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