gpt-2-关键字生成 一种将文本文档数据集编码为某种形式的方法，当使用的进行时，网络将能够生成与指定关键字有关的文本（尽管从理论上讲，编码后的文本可以与任何类型的文本一起使用，基于神经网络的生成，它利用了GPT-2的长远视野和强大的上下文能力）。 您可以使用example文件夹演示如何使用example文件夹中的脚本的结果。 此外，您可以自己使用 （ ）来使用关键字，或者在/ r / legaladvice上阅读该基于关键字的模型的。 使用对编码进行标记化，以实现更健壮的关键字标记化，并使用并行化，以大幅提高大型数据集的编码速度（使用32个vCPU /线程与单线程相比，编码速度提高了约11倍，CPU利用率为70％） 用法 此仓库包含一个keyword_encode.py脚本，该脚本尝试以无监督的方式提取关键字（尽管您可以提供自己的关键字，如果有的话）。 每个文本文档的方法如下：

小烤包淘宝指数查询工具是一款淘宝关键字优化软件，对于开淘宝店的朋友来讲，关键字的优化非常重要，本款软件有多种淘词的方式完全免费了，无论什么账号和密码都能登录使用。 特色功能： 1.自动淘词 2.单个查询 3.批量查询 4.关键词组合

Python键盘记录器 用python编写的键盘记录器，该键盘记录器记录了所有关键字，然后通过电子邮件发送收集的信息。

Unified_Code_Count 统一代码计数是一种软件度量工具，可以分析20多种不同的编程语言，以查找逻辑的和物理的代码源行，对给定语言的关键字和各种运算符，数学函数名称等以及循环复杂度进行计数，然后生成各种报告。 此版本包括显着的性能增强和多个线程的功能。 您将看到的大概速度要快2到3倍。 这是南加州大学发布的UCC 2013_04的更改。 原始2013_04源文件可在以下找到： ://csse.usc.edu/ucc在跨平台C ++中编写 此变体包括原始2013_04版本的内容，其中包含一些经过修改和添加的源文件，以及一些简要描述更改的文档。 （下面是zip文件中Read_Me.txt的内容） Read_Me.txt，用于具有线程和其他改进功能的2013_04统一代码计数2015年6月6日 在这里找到文件 计数规则文档-每个语言​​解析器组1个文档23个文件，用于使用3

最近项目中要用到关键字过滤，就参考网上的算法自己写了个关键字过滤的java代码，思路如下： 将关键词的第1个字作为hashMap的索引，第2个字放到另一个hashMap中，并让第1个字的索引指向这个hashMap 过滤关键字的时候执行的操作都是hashMap.get，所以效率非常高 具体下载java源码查看 在普通双核三星笔记本上，加载4000个关键字后 1.执行1万次判断是否包含关键字的操作耗时30ms 2.执行1万次替换关键字的操作耗时170ms 3.内存占用3K

数据结构——多关键字排序 问题描述：多关键字的排序有其一定的实用范围。例如:在进行高考分数处理时，除了需对总分进行排序外，不同的专业对单科分数的要求不同，因此尚需在总分相同的情况下，按用户提出的单科分数的次序要求排出考生录取的次序。 要求：(1)假设待排序的记录数不超过10000，表中记录的关键字数不超过5，各个关键字的范围均为0至100。按用户给定的进行排序的关键字的优先关系，输出排序结果。(2)约定按LSD法（.最低位优先）进行多关键字的排序。在对各个关键字进行排序时采用两种策略:其一是利用稳定的内部排序法，其二是利用"分配"和"收集"的方法。并综合比较这两种策略。 测试数据：由随机数产生器生成。

1.默认情况 语句中关键字在含有英文和特殊字符时(machine-1234)，使用jieba往往将我们的关键词分割的非常零碎，比如： # 默认情况 import jieba str1 = 查找machine-1234的产品说明书 for w in jieba.cut(str1): print(w) # 运行结果 >>>查找 >>>machine >>>- >>>1234 >>>的 >>>产品 >>>说明书 2.利用自定义字典 通常情况下，我们可以加载预定义字典来包含词库里不存在的词，以达到正确分词的效果 # 利用用户自定义字典 import jieba str1 = 查找mac

下面小编就为大家分享一篇jq.ajax+php+mysql实现关键字模糊查询(示例讲解)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

利用Word2Vec和Pagerank算法的关键词提取方法 分布语义的最常见表示形式是一维表示，其中维数等于词汇表的基数。 此向量空间表示的元素由0和1组成。 但是，这种表示有一些缺点。 例如，在这些表示中，很难对单词相似度进行推论。 由于尺寸高，它们也可能导致过拟合。 而且，它在计算上是昂贵的。 单词嵌入旨在捕获词汇表项之间的归因相似之处。 在相似的上下文中出现的单词在投影向量空间中应该彼此靠近。 这意味着矢量空间中的单词分组必须共享相同的语义属性。 在单词嵌入中，潜在语义分析（LSA）使用计数基维减少方法。 创建Word2Vec作为替代。 它的低维度可以帮助降低计算复杂度。 与分布语义方法相比，它也减少了过拟合。 Word2Vec还可以检测单词之间的类比。 我们的模型采用向量空间中单词的Word2Vec表示形式。 在构建Word2Vec模型时，我们要确定单词计数的阈值，因为在大型语

1：中文分词 2：词频统计 3：罗列出要自动提取的关键字 ---------------------------------------- 具有60 万字/秒的高速处理能力。