高级C#信使(译) - Unity维基百科】的更多相关文章

高级C#信使 作者:Ilya Suzdalnitski 译自:http://wiki.unity3d.com/index.php/Advanced_CSharp_Messenger 描述 前言 MissingReferenceException的原因和解决方案 信使 用法 事件监听器 注册事件监听器 注销事件监听器 广播事件 清空信使 永久信使 杂项 打印所有消息 从其他信使过渡 代码 Callback.cs Messenger.cs 描述 这是C#的一个高级版本的消息系统.当加载了一个新的场景…
通过英文维基的免费API,可以实现对维基百科的搜索查询或者标题全文查询等,尝试了一下通过title实现全文查询,返回的结果是wikitext格式,暂时不知道该如何应用,所以仅实现了查询功能,可以返回最接近的10条信息的标题.摘要.图片及链接. 我的DEMO页:https://zhangcuizc.github.io/My-FreeCodeCamp/ 如下图: 搜索结果: HTML如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>…
最近试了一下Word2Vec, GloVe 以及对应的python版本 gensim word2vec 和 python-glove,就有心在一个更大规模的语料上测试一下,自然而然维基百科的语料进入了视线.维基百科官方提供了一个很好的维基百科数据源:https://dumps.wikimedia.org,可以方便的下载多种语言多种格式的维基百科数据.此前通过gensim的玩过英文的维基百科语料并训练LSI,LDA模型来计算两个文档的相似度,所以想看看gensim有没有提供一种简便的方式来处理维基…
使用gensim的word2vec训练了一个词向量. 语料是1G多的维基百科,感觉词向量的质量还不错,共享出来,希望对大家有用. 下载地址是: http://pan.baidu.com/s/1boPm2x5 包含训练代码.使用词向量代码.词向量文件(3个文件) 因为机器内存足够,也没有分批训练.所以代码非常简单.也在共享文件里面,就不贴在这里了.…
ESMOD北京高级时装艺术学校_百度百科 ESMOD北京高级时装艺术学校…
词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很高,无法刻画不同词语的语义关联.共生关系(co-occurrence)表示单词,解决语义关联,遍历大规模文本语料库,统计每个单词一定距离范围内的周围词汇,用附近词汇规范化数量表示每个词语.类似语境中词语语义相似.用PCA或类似方法降维出现向量(occurrence vector),得到更稠密表示.性…
英文维基百科 https://dumps.wikimedia.org/enwiki/ 中文维基百科 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/ 全部语言的列表 https://dumps.wikimedia.org/backup-index.html 提取处理可以使用 wikiextractor提取正文(由于网页数量太多,结构又很纷乱,提取出来的会有少许瑕疵,再处理即可) https://github.com/attardi/wikiextractor 运行命令: …
使用JWPL (Java Wikipedia Library)操作维基百科数据 1. JWPL介绍 JWPL(Java Wikipedia Library)是一个开源的访问wikipeida数据的Java API包,提供了快速访问维基百科中包含的消息,如重定向.类别.文章和链接结构的结构性访问接口.它提供的DataMachine 工具类可快速解析wiki格式文件,生成mysql的数据txt文件,可通过mysqlimport 导入到本地数据库中. JWPL介绍官网:https://dkpro.gi…
Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型 雷锋网 AI 科技评论按:最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注.比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶…
在上一篇对中文维基百科语料处理将其转换成.txt的文本文档的基础上,我们要将为文本转换成向量,首先都要对文本进行预处理 步骤四:由于得到的中文维基百科中有许多繁体字,所以我们现在就是将繁体字转换成简体字 opencc工具进行繁简转换,首先去下载opencc:https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC 下载完成之后解压即可,随后使用命令: opencc -i wiki.zh.text -o wiki.zh.jian.text -c…