NLP 中的语言模型是统计生成的计算模型，它捕获单词和短语之间的关系以生成新文本。本质上，它们可以找到给定单词序列中下一个单词的概率，以及整个单词序列的概率。这些语言模型很重要，因为它们有助于各种 NLP 任务，例如机器翻译、语言生成和单词补全等。您可能没有意识到，但在计算机或手机上打字时，进行的更正和您的写作基本上是由 NLP 指导的；单词补全有时还有错误检测…… 阅读更多

引言 在统计学中，使用双样本 t 检验来比较两组的均值，以查看它们之间是否存在显著差异。该检验经常用于科学研究中，以确定两组在连续变量的基础上是否存在显著差异。在本文中，我们将了解如何使用 Python 的 scipy.stats 模块进行双样本 t 检验。进行双样本 t 检验 在继续进行实现之前，让我们首先了解双样本 t 检验背后的理论。该检验假设两个样本总体服从正态分布，且方差相似。两组的均值…… 阅读更多

引言 单样本 t 检验是一种统计假设检验，用于确定总体均值是否与假设值显著不同。Python 为我们提供了执行此检验所需的资源。在本文中，我们将逐步讲解如何使用 SciPy 库在 Python 中进行单样本 t 检验。进行单样本 t 检验 进行单样本 t 检验的第一步是陈述零假设和备择假设。零假设是总体均值等于假设值的假设。备择假设与…… 阅读更多

HTML 标签用于设计网站的骨架。我们将信息和上传内容以包含在标签中的字符串的形式传递。HTML 标签之间的字符串决定了元素将如何显示和被浏览器解释。因此，这些字符串的提取在数据操作和处理中起着至关重要的作用。我们可以分析和理解 HTML 文档的结构。这些字符串揭示了网页构建背后隐藏的模式和逻辑。在本文中，我们将处理这些字符串。我们的任务是提取…… 阅读更多

Python 字符串是表示信息或数据的字符序列。普通字符串可以包含各种用单引号或双引号括起来的字符，但字母数字字符串仅包含数字和字母。字母数字字符串和非字母数字字符串都用于各种场景，包括密码保护、数据处理和验证、格式化等。可以识别和提取特定模式。我们还可以使用这些类型的字符串提供不同的组合。我们将根据这些字符串执行操作。我们的任务是提取到遇到第一个非字母数字字符之前的字符串。理解…… 阅读更多

Python 字典是一种数据结构，可用于众多操作，使其成为一种多产的编程工具。它以键值对的形式存储数据，即每个数据都可以用唯一的键标记。字典中的键是与不同值关联的标识符，可以访问、修改和删除这些值。根据任务，可以对键进行排序并以不同的顺序提取。在本文中，我们将讨论提取 N 个最大字典键的类似概念。我们将对这些唯一键进行操作并提取相关数据。…… 阅读更多

模式识别是一个重要的编程概念。它允许我们检索满足特定条件或匹配特定序列的特定数据。这一原理在包括语言和图像处理在内的各个领域都很有帮助。字符串匹配帮助我们从大量数据中提取有意义的信息。在本文中，我们将讨论从给定字符串列表中提取网格匹配字符串的类似概念。网格匹配侧重于提取长度相等的“相似”字符串，让我们详细讨论这个问题。理解问题 主要概念是从给定字符串列表中提取长度相等的“相似”字符串。我们定义相似字符串为具有相同字符的字符串，但字符的顺序可能不同。例如，字符串“abcd”和“badc”是相似字符串，因为它们都包含相同的字符“a”、“b”、“c”和“d”，但顺序不同。…… 阅读更多

Python 中的字典是将数据以键值对形式存储的数据结构。每个键都是唯一的，并且与不同的值关联。字典帮助我们有效地访问和检索数据，允许程序员构建优化的代码。可以根据不同的需求从给定的字典中提取特定的键值对。这种选择性项目提取帮助我们生成包含相关信息的字典。在本文中，我们将讨论根据参考“子字符串”从字典中提取项目的类似概念。理解问题 我们…… 阅读更多

自定义值是在特定条件下定义和选择的特定值。在大型和复杂的数据集中，规范对于构建优化的程序非常重要，因此提取相关数据变得非常重要。我们可以根据要提取值的参考列表传递参考列表。此参考列表具有其自身的含义，因为它存储简洁的信息。在本文中，我们将讨论根据通过列表传递的自定义数据提取字典项（键和值）的类似概念。理解问题 我们将创建一个包含…… 阅读更多

值提取是一个非常流行的编程概念，它被用于各种操作中。但是，从 JSON 响应中提取值是一个完全不同的概念。它帮助我们构建逻辑并定位复杂数据集中的特定值。本文将解释可用于从 JSON 响应中提取单个值的各种方法。在我们开始值提取之前，让我们关注理解 JSON 响应的含义。什么是 JSON 响应？JSON（JavaScript 对象表示法）响应是一种广泛接受的数据格式，通过…… 阅读更多