gensim的LDA算法中很容易提取到每篇文章的主题分布矩阵,但是一般地还需要进一步获取每篇文章归属到哪个主题概率最大的数据,这个在检索gensim文档和网络有关文章后,发现竟然没有. 简单写了一下. #打印每篇文档最高概率主题 for i in lda.get_document_topics(corpus)[:]: listj=[] for j in i: listj.append(j[1]) bz=listj.index(max(listj)) #print(i[bz][0],i,listj

前言 在 Groove 音乐中,当我们改变歌曲时,底部播放栏的颜色会随专辑封面而变,比如下图中播放栏的颜色变成了 aiko 衣服的颜色.下面我们会在 python 中实现相同的效果,也就是提取出图片中的主题色. 实现流程 安装依赖 提取主题色有很多方法,比如使用 k-means 聚类,选出 k 个 RGB 坐标的聚类中心,但是速度会差一些,我们这里换成中位切分法.已经有人为我们实现好这个算法了,我们可以拿来就用. pip install color-thief 提取主题色 color-thief

一.破解主题限制 Windows系统默认只能允许用户使用系统自带主题(非壁纸),即使用户安装了第三方主题,Windows也会限制很多地方,导致第三方主题用起来怪怪的. 故此,想要一个可以自定义主题的Windows7,那么第一步就是破解主题,下面附上软件:Windows7主题破解 下载之后,解压可以看到下面两个软件 根据自己的系统选择对应的安装包,我的是64位,所以我要安装的就是第一个X64的 打开之后,选择语言 因为我的已经破解了.所以出现这个提示 点击是之后进入软件界面 此时我的破解状态是已破

1. 什么是情感分析(别名:观点提取,主题分析,情感挖掘...) 应用: 1)正面VS负面的影评(影片分类问题) 2)产品/品牌评价: Google产品搜索 3)twitter情感预测股票市场行情/消费者信心 2. 目的 利用机器提取人们对某人或事物的态度,从而发现潜在的问题用于改进或预测. 这里我们所说的情感分析主要针对态度(attitude). 注:Scherer 情感状态类型主要可以分为: 情绪(emotion):有一定原因引发的同步反应.例如悲伤(sadness),快乐(joy) 心情(

#数据集来源http://spamassassin.apache.org/publiccorpus/ #加载数据 library(tm)library(ggplot2)data.path<-'F:\\dataguru\\ML_for_Hackers\\ML_for_Hackers-master\\03-Classification\\data\\'easyham.path<-paste(data.path,'easy_ham\\',sep='') #读取文件的函数msg.full,返回一个向量

[编者按]本文作者是 BAE 系统公司的软件工程师 Justin Albano.在本篇文章中,作者通过在 Java8 环境下实现观察者模式的实例,进一步介绍了什么是观察者模式.专业化及其命名规则,供大家参考学习.本文系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 工程师编译整理. 线程安全的实现 前面章节介绍了在现代Java环境下的实现观察者模式,虽然简单但很完整,但这一实现忽略了一个关键性问题:线程安全.大多数开放的Java应用都是多线程的,而且观察者模式也多用于多线程或异步系统.例如,如果外部服务

  前言 公司一台服务器是novell环境,文件管理是基于dos6.22的,客户端启动需要一个图文菜单.   实现    编程环境:汉化版TC2.0 菜单基本功能:显示提示项.显示dbf中的行情信息.跑马灯.时间提示. 主要模块:1.汉字的显示 2.dbf库的读取 3.跑马灯显示 4.中断处理 编码如下: /* ver 2.1412051 Author :吴chunyuan last edit time:2014-12-5 深圳显示行情指数,分 10000点以上Ver 2.1412051 一万点

http://weblab.com.cityu.edu.hk/blog/luheng/2011/06/24/%E7%94%A8gibbslda%E5%81%9Atopic-modeling/#comment-87 Topic Modeling是一种文本挖掘的方法.将文本视作一个由许多许多词组成的数据库,就能通过分析哪些词经常在一起出现,哪些词出现的多,等等手段来探测文本中隐含的主题.比如,有一万篇文章,人工对这些文章进行分类,提取主题是十分浩大的工程.但是如果能用计算机来实现的话,对于社会科学研

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

目录 Boost windows入门 1. 获得Boost源代码 2. Boost源代码组织 The Boost Distribution 3. 仅用头文件的库 Header-Only Libraries 4. 使用Boost构建一个简单的程序 Build a Simple Program Using Boost 4.1 使用Visual Studio IDE构建 4.2 从命令提示符构建 Or, Build From the Command Prompt 4.3 错误和警告 Errors an

素描作为一种近乎完美的表现手法有其独特的魅力,随着数字技术的发展,素描早已不再是专业绘画师的专利,今天这篇文章就来讲一讲如何使用python批量获取小姐姐素描画像.文章共分两部分: 第一部分介绍两种使用python生成素描画的思路 第二部分介绍如何批量获取素描画 ​ 1 ​ 获取素描图的两个思路 本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现,不涉及深度学习相关内容.基本思想是读入一张照片图,然后通过各种变换转化成素描图.为了演示方便,我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材. ​ 1)漫画风格

一.客户画像 客户画像应用:精准营销(精准预测.个性化推荐.联合营销):风险管控(高风险用户识别.异常用户识别.高可疑交易识别):运营优化(快速决策.产品组合优化.舆情分析.服务升级):业务创新(批量获客.跨界融合.整合资源与产业升级) 用用户画像的方法圈定我们的用户.行为偏好对客户的特质影响最大. 产品特质要从产品的使用人群去验证.当决策点与客户标签匹配的时候就针对性的营销.渠道的场效应对于行为也有影响,所以需要三方面信息,需要标签.产品知识库.渠道知识库. 用户画像是为了满足对用户需求的探查

在这一章,我们将建立一个垃圾邮件过滤分类模型.我们将使用一个包含垃圾邮件和非垃圾邮件的原始电子邮件数据集,并使用它来训练我们的ML模型.我们将开始遵循上一章讨论的开发ML模型的步骤.这将帮助我们理解工作流程. 在本章中,我们将讨论以下主题: l  定义问题 l  准备数据 l  数据分析 l  构建数据的特征 l  逻辑回归与朴素贝叶斯的Email垃圾邮件过滤 l  验证分类模型 定义问题 让我们从定义本章要解决的问题开始.我们可能已经对垃圾邮件很熟悉了;垃圾邮件过滤是众电子邮件服务的基本功能.

素描作为一种近乎完美的表现手法有其独特的魅力,随着数字技术的发展,素描早已不再是专业绘画师的专利,今天这篇文章就来讲一讲如何使用python批量获取小姐姐素描画像.文章共分两部分: 第一部分介绍两种使用python生成素描画的思路 第二部分介绍如何批量获取素描画 一.获取素描图的两个思路 本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现,不涉及深度学习相关内容.基本思想是读入一张照片图,然后通过各种变换转化成素描图.为了演示方便,我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材. 1.漫画风格 先来说第一种

网址:https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/ 你肯定没有读过这本书,因为这本书的发布日期是2019年5月.本文会覆盖该书的大部分内容,读完这篇,你能够了解图算法的基本概念.关于此书,作为市面上为数不多的面向数据科学应用的图算法书籍,写的比较全面系统和易懂.当然,书在细节上的提高空间还有很多.今天内容很多,坐稳~ 目录 图算法 & 图分析 图基础知识 连通图与非连通图 未加权图与加权图 有

舆情系统每日热词用到了lda主题聚类 原先的版本是python项目,分词应用Jieba,LDA应用Gensim 项目工作良好 有以下几点问题 1 舆情产品基于elasticsearch大数据,es内应用lucene分词,python的jieba分词和lucene分词结果并不一致(或需额外的工作保持一致),早期需求只是展示每日热词,分词不一致并不是个问题,现在的新的需求,要求lda和数据无缝结合,es集成jieba,再把es内的数据全用全量数据重新分词,考虑工作量和技术难度上都不现实,只好改lda

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A

介绍 这是Dapr的特色项目,具体参见: https://github.com/dapr/test-infra/issues/11 ,在全天候运行的应用程序中保持Dapr可靠性至关重要.在部署真正的应用程序之前,可以通过在受控的混沌环境中构建,部署和操作此类应用程序来实现这种信心. 测试应用程序 所测试应用程序将模拟在社交网络中发布的消息,以便通过情绪分析进行评分.不采用外部依赖来更好地控制环境.可以删除某些组件,并实现相同的结果.另一方面,这个测试设计是有意地执行Dapr的所有构建块.此应用程

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图

从刷爆 IT 圈的一个事件说起: 新闻:某互联网公司产品经理提出一个需求--要求APP开发人员做到软件根据用户的手机壳改变软件的主题颜色. What Fuck!还有这操作,PM,你过来,保证不打屎你. 结果出现了.mov中出现的“亲热”的肢体接触事件(PS:平安产险的伙食一定很丰盛.额,䅰~). 笑话看过了,要认真的研读下这个需求了:根据手机壳颜色来设置应用主题色. 很多“牛(kan)逼(ke)”的技术团队给出了多个解决方案: 1. 2. 3........ 那么除了那么多穿戴设备及高端的天文组