lda的pythonSEARCH AGGREGATION
回答:首先我們了解一下什么是SQLAlchemy：SQLAlchemy是一種對象關系映射模型（Object Relation Mapper）我們簡稱為ORM；它展現的是一種將用戶定義的python中的類映射到數據庫中表的方法。類的實例，就相當于表里面的數據。換言之，就是讓我們從SQL的語句中出來，只要按著python的語法來寫，它會自動轉換為相對應的SQL語句。python中的類---------數據中...
JellyBool
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回答:1、web應用開發網站后端程序員：使用它單間網站，后臺服務比較容易維護。類似平臺如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、網絡爬蟲爬蟲是屬于運營的比較多的一個場景吧, 爬蟲獲取或處理大量信息：批量下載美劇、運行投資策略、爬合適房源、從各大網站爬取商品折扣信息，比較獲取最優選擇；對社交網絡上發言進行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習慣；爬取網易云音樂某一類歌曲的所有評論，生成詞云；按條件篩選獲得...
edagarli
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回答:1、 Python的語法非常簡潔清晰，甚至沒有像其他語言的大括號，分號等特殊符號，是一種極簡主義的設計思想，特色之一是強制用空白符作為語句縮進。2、 Python上手非常快，可以直接通過命令行交互環境來學習Python編程。3、這也是我最喜歡的了，免費開源 ，Python上所有內容都是免費開源的，開源軟件很豐富。這意味著你不需要花一分錢就可以免費使用Python，學習閱讀它的源代碼、并可能把它的一...
songjz
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回答:和其它框架比較起來，flask算是小型框架，小到可以稱為微框架。但是小并不意味著它比其它框架的功能少。Flask自開發伊始就被設計為可擴展的框架，實驗室具有一個包含基本服務的強健核心，其它功能則可通過擴展實現。你可以挑選自己所需要的擴展包，組成一個沒有附加功能的精益組合，從而完全滿足自己的需求。flask框架自由，你想要什么，flask提供支持你喜歡關系型數據庫，flask支持關系型數據庫，或者你...
Edison
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回答:python非常容易上手，而且能干很多事情，WEB開發，機器學習人工智能，數據分析，量化投資，爬蟲等，基本可以應用到各行各業，而且大家都在做基于PYTHON的庫，使得PYTHON語言變成一門直接拿來就能用的語言，更像一種工具了，比如機器學習，可能理論很復雜，但是實際在PYTHON中僅僅幾行代碼就能實現，不用花太多時間用在碼代碼上面, 學過python之后就再也不想寫其他語言了，python 現在是...
shadowbook
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回答:Python是一個萬能工具。不論你是不是IT工作者。熟練的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是經常需要做數據處理的工作。數據處理和分析你可以利用pandas python 庫來處理excel文件，做數據分析和報告。比如下面這樣的一個excel。你可以用一句python就可以讀出來：sheet = pd.read_excel(data/services.xlsx)打印出來是這樣的：之后你就...
wenzi
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...方便的檢索。也希望大家可以轉載。 如果大家已經熟悉python和R的模塊/包載入方式，那下面的表查找起來相對方便。python在下表中以模塊.的方式引用，部分模塊并非原生模塊，請使用 pip install * 安裝；同理，為了方便索引，R中...
...以獲取主題時還不能使用describeTopics(在spark1.6中才開放對python的接口)，只能使用topicsMatrix的方法。 本來湊合用topicsMatrix也行，但我們發現，這一個用來獲取主題模型的函數，居然比Lda的訓練還要慢！無論在我們自己的集群還是...
...量模型貝葉斯中Prior的重要性狄利克雷分布、多項式分布LDA的生成過程LDA中的參數與隱變量Supervised LDADynamic LDALDA的其他變種項目作業：LDA的基礎上修改并搭建無監督情感分析模型第十六周：MCMC方法Detailed Balance對于LDA的吉布斯采...
...題建模的潛在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，簡稱LDA）模型等概率圖模型都需要在擬合數據時解決這一問題。 同時，由于模型設置（假設、維度……）不同，貝葉斯推理問題有時會很難解決。在解決大型問題時，精確的...
...何學爬蟲技術以供學習，http://www.chujiangdata.com。 第一：Python爬蟲學習系列教程（來源于某博主：http://cuiqingcai.com/1052.html）Python版本：2.7 整體目錄： 一、爬蟲入門 Python爬蟲入門一之綜述 Python爬蟲入門二之爬蟲基礎了解 Python爬...
...n_components=2).fit_transform(iris.data) 2 線性判別分析 from sklearn.lda import LDA2 3 #線性判別分析法，返回降維后的數據 #參數n_components為降維后的維數 LDA(n_components=2).fit_transform(iris.data, iris.target) 參考： http://note...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
