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python 关键词权重解读_python办公实例100例(2024年12月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-12-02

python 关键词权重

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】有几种常见的关键词提取方法，如TF-IDF、RAKE、TextRank和keybert。以下是两种方法的详细介绍： TF-IDF：这是一种经典的关键词提取方法，基于词频统计。它的优点是速度快，但需要依赖文档集，适用于语料库。对于短文本，可以通过设置停用词来提高提取效果。在设备配置较低的情况下，TF-IDF是一个不错的选择。 Keybert：这是一种基于BERT的关键词提取方法，通过向量化和余弦相似度来提取关键词。它的优点是准确度高，关键词长度可控，但缺点是速度较慢。Keybert在短句和长语篇中都有较好的表现。如果使用内置的停用词列表，可能会遇到问题，因此建议使用自定义的停用词列表。此外，还有其他几种方法值得了解： TextRank：这种方法与PageRank算法类似，基于权重算法。它不需要依赖文档集，但更适合长文本。 RAKE：这种方法比TextRank更快，但效果有待考量。如果对关键词的数量没有特别要求，可以多提取一些关键词，总会有有用的信息。希望这些方法能帮到你！

2024APMCM亚太赛A题全解析 A题的五问终于搞定啦！𐟎‰ 整理了每一问的Python代码、模型权重、结果表以及对应论文，大家一起来对一对第一问吧！𐟎ˆ 偏色检测问题描述：检测图像是否偏色，结果偏向蓝绿色。代码实现： def detect_color_cast(image): mean_b, mean_g, mean_r = cv2.mean(image)[:3] mean_total = (mean_b + mean_g + mean_r) / 3 deviation = np.std(mean_b, mean_g, mean_r) / mean_total return deviation > 0.2 # 偏色阈值弱光检测问题描述：检测图像是否弱光，背景主要是黑色，整体画面亮度较低。代码实现： def detect_low_light(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) brightness = np.mean(gray) return brightness < 50 # 弱光值模糊检测问题描述：检测图像是否模糊，基于Laplacian算子。代码实现： def detect_blur(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) laplacian_var = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var() return laplacian_var < 100 # 模糊值完整结果与论文除了代码，还整理了每一问的完整结果、模型权重以及对应论文。大家可以一起对照答案，互相讨论哦！𐟓

小甲鱼新书！Python入门 𐟓š大家好，今天我要给大家推荐一本超级棒的书——《零基础入门学习Python》第二版！这本书的权重可是很高的哦！ 𐟔那么，第二版相比第一版有哪些改进呢？第二版在第一版的基础上，对一些不足之处进行了补充，加入了许多有趣的案例和模块讲解，内容更加丰富和全面。 𐟓–书的内容到底如何呢？我可以很负责任地告诉大家，这本书真的非常棒！最好的证明就是，这本书的作者小甲鱼，他的知识分享已经达到了86万米分！ 𐟒ᥦ‚果你对Python感兴趣，或者想从零开始学习Python，这本书绝对是你的不二之选！让我们一起嗨翻Python吧！𐟎‰

𐟓ˆ bt：简易投资组合回测工具的秘密 bt是一个小巧且实用的Python量化策略回测工具，核心代码仅包含三个模块，非常适合进行简单低频策略的回测。虽然它不支持直接连接实盘API，但这个框架特别适用于中低频策略的分析和回测。 bt内置了雅虎金融的API和丰富的内置函数，只需几行代码就能完成常见投资组合的回测分析，并生成策略数据和图表。这个工具特别适合用于美股或美股ETF的中长线投资策略，可以方便地调用Python相关的投资组合优化库，进行优化分析和Rebalance权重的计算。此外，bt的内核非常小，采用了组合设计模式，可以轻松形成树状策略，即策略的策略回测。整个库由松散的模块组成，加入自定义算法非常容易，使用起来非常方便。

神经网络显存优化：你真的需要那么多吗？最近，很多神经网络模型都采用了 BFloat 16（BF16）来存储权重。但你有没有注意到，实际上BF16在8比特的幂中平均只用了2.66比特？这意味着对于那些庞大的模型来说，大量的显存其实是被浪费了。𐟘… 为了解决这个问题，我们开发了一个名为NeuZip的CUDA扩展，它可以压缩掉那些多余的空间，而且不会损失任何精度。更棒的是，它的运行速度非常快，几乎可以和成熟的量化框架相媲美。𐟚€ 你可以通过pip install neuzip来直接使用这个Python包。如果你有能力和意愿，也可以直接修改源代码。我们相信，通过这个工具，你可以更有效地管理神经网络的显存使用。𐟒𞊊欢迎大家加入讨论，一起探索如何让神经网络更高效地运行！𐟤

20个经典算法题目及Python实现以下是一些经典的算法题目及其Python实现：最大子序列和问题 𐟏† 给定一个整数数组，找到一个具有最大和的连续子数组。最长递增子序列问题 𐟓ˆ 给定一个整数数组，找到其中最长的递增子序列的长度。最小生成树问题 𐟌𓊧𛙥𘀤𘪥𘦦ƒ重的无向图，找到一个最小生成树，使得所有边的权重之和最小。最短路径问题 𐟛䯸给定一个带权重的有向图，找到从起点到终点的最短路径。背包问题 𐟎’ 给定一组物品的重量和价值，以及一个背包的容量，找到能够装入背包的物品的最大总价值。图的拓扑排序问题 𐟔„ 给定一个有向无环图，对其进行拓扑排序。两数之和问题 𐟔 给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数。最小编辑距离问题 ✏️ 给定两个字符串，找到将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑次数（插入、删除、替换）。最长公共子序列问题 𐟌€ 给定两个字符串，找到它们的最长公共子序列的长度。无重复字符的最长子串问题 𐟌 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。最长回文子串问题 𐟔„ 给定一个字符串，找到它的最长回文子串。最小覆盖子串问题 𐟓抧𛙥𘀤𘪥헧즤𘲯𜌦‰𞥈𐨦†盖所有字符的最小子串。单词拆分问题 𐟓– 给定一个字符串和一个字典，判断该字符串是否可以被拆分成字典中的单词。最小基因变化问题 𐟧슧𛙥𘀧𛄥Ÿ𚥛 序列，找到将一个基因序列转换为另一个基因序列所需的最少变化次数。任务调度器问题 ⏰ 给定一组任务和它们的截止日期，找到一个最优的任务调度方案。单词接龙问题 𐟎𒊧𛙥𘀧𛄥•词，找到从第一个单词到最后一个单词的最长接龙路径。课程表问题 𐟓… 给定一组课程的时间安排，找到不冲突的课程表。二叉树的最近公共祖先问题 𐟌𓊧𛙥𘀤𘪤𚌥‰树，找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。二叉树的层序遍历问题 𐟚€ 给定一个二叉树，返回其按层序遍历得到的节点值（从左到右，逐层访问）。二叉树的最大深度问题 𐟏”️ 给定一个二叉树，找出其最大深度。这些题目涵盖了各种经典的算法问题，通过Python实现可以加深对算法的理解和掌握。希望这些题目能帮助你提升编程能力！

如何用Python绘制更有意义的词云图？在文本分析的领域里，机器分析和人工分析各自扮演着重要的角色。虽然自动文本分析在深度上还有待提高，但在处理大规模数据和分析速度方面已经表现得非常出色。随着深度学习和大模型的不断发展，文本智能分析在数据处理的精度和深度上将取得显著进步。词云图的绘制是探索文本主题的一种有效方式。通过结合gensim的主题建模和networkx的社交网络图绘制，我们可以更深入地理解文本主题。词云作为文本数据可视化的重要工具，通过不同字体大小和颜色的词语展示文本中的权重，这些权重是基于词频统计的。在我们这次的分享中，我们展示了中英文小说以及中文诗歌的词云图，揭示了文本的核心概念和主要内容。在处理中文诗歌时，我们使用了最全中文诗歌古典文集数据库，并创建了三个txt文档来存储作者、内容等信息。由于原文为繁体中文，我们使用了TextEditor文本整理器进行转换。最终，我们得到了作者和内容的词云图，并通过TF-IDF算法调整了词语的重要性，使得词云图更能表达主题意义。在实践中，我们面临了计算机处理能力的挑战。例如，使用正则表达式匹配简体中文字符时，处理大量文本数据对本地计算机而言是一项挑战。这表明，在处理大规模文本时，提高计算机性能是提升文本分析效率的关键。同时，我们也关注到词云图的优化问题。为了提升词云图的美观度和意义表达，我们需要调整诸如词语数量、方向、间距等参数，并应用TF-IDF算法。通过这次实践，我们不仅展示了文本分析技术的应用，也发现了在处理和可视化大规模文本数据时提高计算机性能和优化可视化参数的重要性。随着技术的不断进步，我们期待文本分析能够达到更高的深度和精度。总的来说，文本分析技术的发展需要在机器学习和人工分析之间找到平衡点。尽管目前自动文本分析在深度上尚有不足，但其在处理大规模数据集和分析速度方面的优势显著。与此同时，词云图作为一种有效的文本数据可视化手段，能够直观地揭示文本的主题和核心概念。然而，面对大规模文本数据，提高计算机的处理能力和优化词云图的可视化效果是提升文本分析效率和准确性的关键所在。

𐟓ˆ从零开始探索量化投资的奥秘：第一天 𐟎‡化投资的主要应用场景包括：投资前：提供数据参考和备选池，如资产配置策略或行业轮动策略，帮助投资经理确定某个行业的配置权重范围。投资中：通过系统对现有持仓进行不同角度的监控。投资后：用于风险控制和业绩归因，是风控或FOF的常用工具。反向使用：通过指标如拥挤度来规避高风险暴露，提示市场过度拥挤时减小暴露。 𐟔„ 量化研究的流程是循环往复的，量化因子的失效正在逐步加快。以下是具体步骤：获取数据：需要多维数据，具体见笔记。数据挖掘：使用传统的统计分析方法。构建信号：包括数据处理（标准化、去极值等）、单因子测试（分层测试、IC、IR）和因子合成（多因子合成单因子，可以等权或迭代优化）。构建策略：可以选择日内策略或日间策略。基本面量化通常不这么高频，以前常以月频作为调仓频率。回测：需要自己用Python构建一套回测代码，考虑股票停复牌、滑点、手续费等问题。策略分析：包括策略归因和风险归因，然后继续回到第一步进行策略的迭代优化。 𐟓š 明天将继续学习因子处理的详细方法，想一起学习的小伙伴可以组团学习呀！𐟥‚

大语言模型7层架构详解，一文全掌握！最近，Two Sigma官网发布了一篇关于大语言模型7层架构的文章，名为LMSI。这篇文章借鉴了计算机网络中的OSI架构，定义了一个语言模型中的7层架构，帮助大家更好地理解不同工具在不同层次上的作用。 LMSI（大语言模型系统交互架构）：从上到下依次为：用户层：用户直接与应用程序交互，利用应用提供的语言模型能力完成任务。应用层：包含库、工具和应用代码，基于底层能力构建开箱即用的通用解决方案，同时支持一定的配置能力。优化层：基于指标优化语言模型或语言模型系统的某些表现。控制层：支持框架中的常见控制流，如条件、循环和分发，实现更复杂的任务。提示约束层：施加提示词规则或结构要求，以及输出约束和校验。例如，Chat模型中的某些安全问题、审查规则等。提示层：用文本调用API，手动聊天，或其他交互形式，输入和输出文本不受限制。神经网络层：直接访问语言底层模型架构，权重参数以及编解码组件。 LM框架类别：基础提示：最基础的使用方式，只需将提示词传递给API或模型，使用灵活，是构建更高抽象的基础。可控生成：这类框架主要在神经网络层到提示约束层之间，有以下主要库： LMQL：内嵌在Python中，通过DSL表达逻辑，支持占位符（[ANSWER]）、类型注释（[NUM: int]）和where语句描述生成约束，支持即时执行和部分执行，可以谨慎地贴近输出要求。 Outlines：纯Python实现，支持正则表达式、上下文无关的EBNF语法格式，此外还支持输出格式为JSON和Pydantic对象模型。 Guidance：纯Python实现，操作连接直接通过+搞定，支持selects、正则表达式以及上下文无关的自定义语法，非常Pythonic。需要注意的是，由于LMQL访问了模型的decoding部分，所以无法在GPT3、GPT4上使用。另外，使用的填空策略更适合completion模型，而不是chat模型。由于篇幅限制，剩下的类别会在接下来的笔记中继续分享，后续还会基于提到的框架做更加深入和详细的介绍、分享，欢迎持续交流。

自然语言处理NLP学习路线指南探索自然语言处理（NLP）的世界充满了挑战，但回报也是巨大的。以下是一条精心设计的NLP学习路线，从基础到高级，带你逐步掌握这个领域的精髓。 1️⃣ 基础准备 𐟓š 数学基础：线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量。概率与统计：基本概率分布、贝叶斯定理、期望和方差。微积分：函数导数、梯度计算、极值问题。编程基础： Python：熟悉Python编程语言，包括常用数据处理库，如NumPy、Pandas。 2️⃣ 学习基础NLP技术 𐟒𛊦–‡本处理基础：文本预处理：分词、去停用词、词形还原、处理标点符号。词向量表示：one-hot编码、词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF。基础语言模型： n-gram模型：语料中词汇的条件概率模型。平滑技术：处理n-gram模型中的零概率问题。 3️⃣ 经典机器学习算法在NLP中的应用 𐟓ˆ 回归模型：用于情感分析等回归任务。朴素贝叶斯：常用于文本分类。支持向量机（SVM）：分类问题中的应用。决策树和随机森林：多用途分类和回归模型。 4️⃣ 深度学习基础 𐟌 神经网络基础：多层感知机（MLP）：了解基本神经网络的构造和训练。反向传播算法：神经网络权重更新的核心算法。工具和框架： TensorFlow或PyTorch：深度学习的主流框架。 Keras：TensorFlow的高级API，便于快速构建和实验。 5️⃣ 深度学习在NLP中的应用 𐟚€ 神经网络模型：词嵌入（Word Embeddings）：Word2Vec、GloVe、FastText。卷积神经网络（CNN）：文本分类、情感分析。循环神经网络（RNN）：处理序列数据，了解LSTM和GRU。高级模型：编码器-解码器模型：用于机器翻译等序列到序列任务。注意力机制（Attention Mechanism）：提高长文本依赖的捕捉能力。这条学习路线将带你从零开始，逐步掌握NLP的核心技术和最新进展。准备好迎接挑战了吗？𐟌Ÿ

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