虚拟私有云（VirtualPrivateCloud-VPC）：是一个公共云计算资源的动态配置池，需要使用加密协议、隧道协议和其他安全程序，在民营企业和云服务提供商之间传输数据。一个VPC基本上把提供商的多租户架构变成单租户架构。类似于虚拟私人网络（VPN）。虚拟私人网络（英语：VirtualPrivateNetwork，缩写为VPN）是一种常用于连接中、大型企业或团体与团体间的私人网络的通讯方法。虚拟私人网络的讯息通过公用的网络架构（例如：互联网）来传送内部网的网络讯息。它利用已加密的隧道协议（TunnelingProtocol）来达到保密、发送端认证、消息准确性等私人消息安全效果。这种技术可
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭9年前。Improvethisquestion我正在寻找一些可以让我在我的Android应用程序中创建离线语音识别的库。我的应用程序将有简单词汇表，最多包含15个简短(一个词)命令。响应时间对我来说至关重要。是否有任何可行的离线选项(免费和付费)？我知道Sphinx的离线版本，但它
我有一个带有键“Name”的排序集，值是名称，分数是名称添加到“Name”的日期。现在我正在执行ZRANGEBYSCORE以获取在特定日期添加的25个名称，似乎我只能以字母格式获取输出。有什么方法可以随机化Redis的输出吗？例如:我不想得到“Albert”、“Andy”、“April”，而是得到“Greg”、“Albert”、“Josh”。答案是乱七八糟的还是乱七八糟的都没关系，只需要以某种方式完成即可。(不导出某个日期的所有结果并在Redis之外随机排序) 最佳答案 我解决了这个问题，方法是使用ZCOUNT获取分数的值数量，将其
想知道是否有内置的Spark功能可以将1-、2-、n-gram特征组合到一个词汇表中。在NGram中设置n=2，然后调用CountVectorizer会生成仅包含2-gram的字典。我真正想要的是将所有频繁的1-gram、2-gram等组合到我的语料库的一个字典中。 最佳答案 您可以训练单独的NGram和CountVectorizer模型并使用VectorAssembler进行合并。frompyspark.ml.featureimportNGram,CountVectorizer,VectorAssemblerfrompyspark
我正在研究卷积神经网络的嵌入输入，我了解Word2vec。然而，在CNNtextclassification.dennybritz使用函数learn.preprocessing.VocabularyProcessor。在document.他们说它将文档映射到单词ID序列。我不太清楚这个功能是如何工作的。它是创建一个ID列表然后将ID映射到单词还是它有一个单词及其ID的字典，当运行函数时它只给出ID？ 最佳答案 假设您只有两个文档Ilikepizza和IlikePasta。你的整个词汇表由这些单词组成(I,like,pizza,pas
Python-NLTK可以识别输入字符串并不仅根据空格而且还根据内容解析它吗？比如说，“计算机系统”在这种情况下变成了一个短语。谁能提供一个示例代码？输入字符串:《用户对计算机系统响应时间意见的调查》预期输出:["A","survey","of","user","opinion","of","computersystem","response","time"] 最佳答案 您正在寻找的技术被称为来自语言学和计算的多个子领域或子子领域的多个名称。关键词提取来自InformationRetrieval，主要用于改进sear的索引/查询阅读
我已经安装了python2.7、numpy1.9.0、scipy0.15.1和scikit-learn0.15.2。现在，当我在python中执行以下操作时:train_set=("Theskyisblue.","Thesunisbright.")test_set=("Thesunintheskyisbright.","Wecanseetheshiningsun,thebrightsun.")fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervectorizer=CountVectorizer()printvectorize
我已经为scikit-learn中的一些文档安装了CountVectorizer。我想在文本语料库中查看所有术语及其相应频率，以便选择停用词。例如'and'123times,'to'100times,'for'90times,...andsoon这个有内置函数吗？ 最佳答案 如果cv是您的CountVectorizer并且X是矢量化语料库，那么zip(cv.get_feature_names(),np.asarray(X.sum(axis=0)).ravel())为CountVectorizer提取的语料库中的每个不同术语返回(te
https://www.kernel.org/pub/software/scm/git/docs/gitglossary.html#def_dirty如果工作树包含尚未提交给当前分支的修改，则称工作树是“脏的”。http://www.gitguys.com/topics/glossary/脏工作目录如果文件在索引中更新后在工作目录中更新，则工作目录被认为是“脏的”。如果工作目录中的所有修改文件都已添加到索引中，则工作目录是干净的。如果我理解正确的话，“索引”也被称为“暂存区”，是一个文件将被存储的地方(复制到？符号链接(symboliclink)？)当你改变了它们，想要提交它们，但是还
我知道已经有人问过这个问题，但我仍然无法找到解决方案。我想在自定义数据集上使用gensim的word2vec，但现在我仍在弄清楚数据集必须采用什么格式。我看了thispost其中输入基本上是一个列表列表(一个包含其他列表的大列表，这些列表是来自NLTKBrown语料库的标记化句子)。所以我认为这是我必须用于命令word2vec.Word2Vec()的输入格式。但是，它不适用于我的小测试集，我不明白为什么。我尝试过的:成功了:fromgensim.modelsimportword2vecfromnltk.corpusimportbrownimportlogginglogging.basi
