[Table API中的状态管理实现]的搜索结果

...、模型训练 三、项目实现 1. 代码实现 2. 采用器件 2. 注意事项 总结 前言 第一次接触OpenMV也是第一次将理论用于实践，是老师让我实现的一个小测验，这几天完成后决定写下完整的过程。本文主要是当缝合怪，借鉴和参考了其他人的代码再根据我个人设备进行了一定的调整，此外还包括了我自身实践过程中的一些小意外。 ！！！一定要根据个人器件型号和个人设备来参考 一、数字识别的模型训练 1.下载训练集 研究期间，我发现大部分人以及官网教程采用的都是自己拍摄照片再进行网络训练，存在的缺陷就是数据集较小不全面、操作繁琐。个人认为如果是对标准的数字进行识别，自己手动拍取照片进行识别足够了。但想要应用于更广泛的情况，应该寻找更大的数据集，所以我找到了国外手写数字的数据集MNIST。建议四个文件都下载 数据链接：MINIST数据集 2.对数据进行调整 2.1 将ubyte格式转为jpg格式 代码参考链接：python将ubyte格式的MNIST数据集转成jpg图片格式并保存 import numpy as npimport cv2import osimport structdef trans(image, label, save):image位置，label位置和转换后的数据保存位置if 'train' in os.path.basename(image):prefix = 'train'else:prefix = 'test'labelIndex = 0imageIndex = 0i = 0lbdata = open(label, 'rb').read()magic, nums = struct.unpack_from(">II", lbdata, labelIndex)labelIndex += struct.calcsize('>II')imgdata = open(image, "rb").read()magic, nums, numRows, numColumns = struct.unpack_from('>IIII', imgdata, imageIndex)imageIndex += struct.calcsize('>IIII')for i in range(nums):label = struct.unpack_from('>B', lbdata, labelIndex)[0]labelIndex += struct.calcsize('>B')im = struct.unpack_from('>784B', imgdata, imageIndex)imageIndex += struct.calcsize('>784B')im = np.array(im, dtype='uint8')img = im.reshape(28, 28)save_name = os.path.join(save, '{}_{}_{}.jpg'.format(prefix, i, label))cv2.imwrite(save_name, img)if __name__ == '__main__':需要更改的文件路径！！！！！！此处是原始数据集位置train_images = 'C:/Users/ASUS/Desktop/train-images.idx3.ubyte'train_labels = 'C:/Users/ASUS/Desktop/train-labels.idx1.ubyte'test_images ='C:/Users/ASUS/Desktop/t10k-images.idx3.ubyte'test_labels = 'C:/Users/ASUS/Desktop/t10k-labels.idx1.ubyte'此处是我们将转化后的数据集保存的位置save_train ='C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/train_images/'save_test ='C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/test_images/'if not os.path.exists(save_train):os.makedirs(save_train)if not os.path.exists(save_test):os.makedirs(save_test)trans(test_images, test_labels, save_test)trans(train_images, train_labels, save_train) 2.2 将图片按照标签分类到具体文件夹 文章参考链接：python实现根据文件名自动分类转移至不同的文件夹 注意：为了适合这个数据集和我的win11系统对代码进行了一点调整，由于数据很多如果只需要部分数据一定要将那些数据单独放在一个文件夹。 导入库import osimport shutil 当前文件夹所在的路径，使用时需要进行修改current_path = 'C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/test'print('当前文件夹为:' + current_path) 读取该路径下的文件filename_list = os.listdir(current_path) 建立文件夹并且进行转移 假设原图片名称 test_001_2.jpgfor filename in filename_list:name1, name2, name3 = filename.split('_') name1 = test name2 = 001 name3 = 2.jpgname4, name5 = name3.split('.') name4 = 2 name5 = jpgif name5 == 'jpg' or name5 == 'png':try:os.mkdir(current_path+'/'+name4)print('成功建立文件夹:'+name4)except:passtry:shutil.move(current_path+'/'+filename, current_path+'/'+name4[:])print(filename+'转移成功！')except Exception as e:print('文件 %s 转移失败' % filename)print('转移错误原因:' + e)print('整理完毕！') 2.3 数据存在的缺陷 数据集内的图片数量很多，由于后面介绍的云端训练的限制，只能采用部分数据（本人采用的是1000张，大家可以自行增减数目）。 数据集为国外的数据集，很多数字写的跟我们不一样。如果想要更好的适用于我们国内的场景，可以对数据集进行手动的筛选。下面是他们写的数字2： 可以看出跟我们的不一样，不过数据集中仍然存在跟常规书写的一样的，我们需要进行人为的筛选。 2.4 优化建议(核心) 分析发现，部分数字精度不高的原因主要是国外手写很随意，我们可以通过调整网络参数(如下)、人为筛选数据(如上)、增大数据集等方式进行优化。 二、模型训练 主要参考文章：通过云端自动生成openmv的神经网络模型，进行目标检测 ！！！唯一不同的点是我图像参数设置的是灰度而不是上述文章的RGB。 下面是我模型训练时的参数设置（仅供参考）： 通过混淆矩阵可以看出，主要的错误在于数字2、6、8。我们可以通过查看识别错误的数字来分析可能的原因。 三、项目实现 ！！！我们需要先将上述步骤中导出文件中的所有内容复制粘贴带OpenMV中自带的U盘中。然后将其中的.py文件名称改为main 1. 代码实现 本人修改后的完整代码展示如下，使用的是OpenMV IDE（官网下载）： 数字识别后控制直流电机转速from pyb import Pin, Timerimport sensor, image, time, os, tf, math, random, lcd, uos, gc 根据识别的数字输出不同占比的PWM波def run(number):if inverse == True:ain1.low()ain2.high()else:ain1.high()ain2.low()ch1.pulse_width_percent(abs(number10)) 具体参数调整自行搜索sensor.reset() 初始化感光元件sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) set_pixformat : 设置像素模式(GRAYSCALSE : 灰色; RGB565 : 彩色)sensor.set_framesize(sensor.QQVGA2) set_framesize : 设置处理图像的大小sensor.set_windowing((128, 160)) set_windowing ： 设置提取区域大小sensor.skip_frames(time = 2000) skip_frames ：跳过2000ms再读取图像lcd.init() 初始化lcd屏幕。inverse = False True : 电机反转 False : 电机正转ain1 = Pin('P1', Pin.OUT_PP) 引脚P1作为输出ain2 = Pin('P4', Pin.OUT_PP) 引脚P4作为输出ain1.low() P1初始化低电平ain2.low() P4初始化低电平tim = Timer(2, freq = 1000) 采用定时器2，频率为1000Hzch1 = tim.channel(4, Timer.PWM, pin = Pin('P5'), pulse_width_percent = 100) 输出通道1 配置PWM模式下的定时器（高电平有效） 端口为P5 初始占空比为100%clock = time.clock() 设置一个时钟用于追踪FPS 加载模型try:net = tf.load("trained.tflite", load_to_fb=uos.stat('trained.tflite')[6] > (gc.mem_free() - (641024)))except Exception as e:print(e)raise Exception('Failed to load "trained.tflite", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') 加载标签try:labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")]except Exception as e:raise Exception('Failed to load "labels.txt", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') 不断的进行运行while(True):clock.tick() 更新时钟img = sensor.snapshot().binary([(0,64)]) 抓取一张图像以灰度图显示lcd.display(img) 拍照并显示图像for obj in net.classify(img, min_scale=1.0, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): 初始化最大值和标签max_num = -1max_index = -1print("\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())img.draw_rectangle(obj.rect()) 预测值和标签写成一个列表predictions_list = list(zip(labels, obj.output())) 输出各个标签的预测值，找到最大值进行输出for i in range(len(predictions_list)):print('%s 的概率为： %f' % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))if predictions_list[i][1] > max_num:max_num = predictions_list[i][1]max_index = int(predictions_list[i][0])run(max_index)print('该数字预测为：%d' % max_index)print('FPS为：', clock.fps())print('PWM波占空比为: %d%%' % (max_index10)) 2. 采用器件 使用的器件为OpenMV4 H7 Plus和L298N以及常用的直流电机。关键是找到器件的引脚图，再进行简单的连线即可。 参考文章：【L298N驱动模块学习笔记】–openmv驱动 参考文章：【openmv】原理图 引脚图 2. 注意事项 上述代码中我用到了lcd屏幕，主要是为了方便离机操作。使用过程中，OpenMV的lcd初始化时会重置端口，所有我们在输出PWM波的时候一定不要发生引脚冲突。我们可以在OpenMV官网查看lcd用到的端口： 可以看到上述用到的是P0、P2、P3、P6、P7和P8。所有我们输出PWM波时要避开这些端口。下面是OpenMV的PWM资源： 总结 本人第一次自己做东西也是第一次使用python，所以代码和项目写的都很粗糙，只是简单的识别数字控制直流电机。我也是四处借鉴修改后写下的大小，这篇文章主要是为了给那些像我一样的小白们提供一点帮助，减少大家查找资料的时间。模型的缺陷以及改进方法上述中已经说明，如果我有写错或者大家有更好的方法欢迎大家告诉我，大家一起进步！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_57100435/article/details/130740351。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...强对保研工作的规范化管理，不仅要求各高校公开透明地公布保研细则与流程，还强调对于学生品德修养、学术诚信等方面的考察。同时，为促进教育资源均衡分配，一些“双一流”大学正逐步扩大接收外校推免生的比例，为更多非顶尖高校的优秀学子提供了更广阔的发展平台。 与此同时，针对个人准备层面，专家建议有意向保研的同学应提前至少一年进行规划布局，扎实专业知识基础，积极参与科研实践，提高论文发表与竞赛获奖的含金量。此外，合理定位自身并积极拓宽信息获取渠道，了解心仪高校与导师的研究方向及团队氛围，同样至关重要。 综上所述，保研不仅是对过往学业成果的检验，更是对未来学术生涯的前瞻布局。广大有志于深造的学子需紧跟政策导向，全面提升自我，才能在这场无声的竞争中脱颖而出，成功走向理想的学术殿堂。

...下载，有几篇关于缺陷管理方面的文章值得参考 http://www.rational.com/ IBM Rational的官方网站，可以在这里寻找测试方面的工具信息。IBM Rational提供测试方面一系列的工具，比较全面 http://rexblackconsulting.com/Pages/publicat-ions.htm Rex Black的个人主页，有一些测试和测试管理方面的资料可供下载 http://www.riceconsulting.com/ 一个测试咨询提供商，有一些测试资料可供下载，但不多 http://www.satisfice.com/ 包含James Bach关于软件测试和过程方面的很多论文，尤其在启发式测试策略方面值得参考 http://www.satisfice.com/seminars.shtml 一个黑盒软件测试方面的研讨会，主要由测试专家Cem Kanar和James Bach组织，有一些值得下载的资料 http://www.sdmagazine.com/ 软件开发杂志，经常会有一些关于测试方面好的论文资料，同时还包括了项目和过程改进方面的课题，并且定期会有一些关于质量和测试方面的问题讨论 http://www.sei.cmu.edu/ 著名的软件工程组织，承担美国国防部众多软件工程研究项目，在这里你可以获俄各类关于工程质量和测试方面的资料。该网站提供强有力的搜索功能，可以快速检索到你想要的论文资料，并且可以免费下载 http://www.soft.com/Institute/HotList/ 提供了网上软件质量热点连接，包括：专业团体组织连接、教育机构连接、商业咨询公司连接、质量相关技术会议连接、各类测试技术专题连接等 http://www.soft.com/News/QTN-Online/ 质量技术时事，提供有关测试质量方面的一些时事介绍信息，对于关心测试和质量发展的人士来说是很有价值的 http://www.softwaredioxide.com/ 包括软件工程（CMM,CMMI,项目管理）软件测试等方面的资源 http://www.softwareqatest.com/ 软件质量/测试资源中心。该中心提供了常见的有关测试方面的FAQ资料，各质量/测试网站介绍，各质量/测试工具介绍，各质量/策划书籍介绍以及与测试相关的工作网站介绍 http://www.softwaretestinginstitute.com 一个软件测试机构，提供软件质量/测试方面的调查分析，测试计划模板，测试WWW的技术，如何获得测试证书的指导，测试方面书籍介绍，并且提供了一个测试论坛 http://www.sqatester.com/index.htm 一个包含各种测试和质量保证方面的技术网站，提供咨询和培训服务，并有一些测试人员社团组织，特色内容是缺陷处理方面的技术 http://www.sqe.com/ 一个软件质量工程服务性网站，组织软件测试自动化、STAR-EASE、STARWEST等方面的测试学术会议，并提供一些相关信息资料和课程服务 http://www.stickyminds.com/ 提供关于软件测试和质量保证方面的当前发展信息资料，论文等资源 http://www.stqemagazine.com/ 软件策划和质量工程杂志，经常有一些好的论文供下载，不过数量较少，更多地需要通过订购获得，内容还是很有价值的 http://www.tantara.ab.ca/ 软件质量方面的一个咨询网站，有过程改进方面的一些资料提供 http://www.tcse.org/ IEEE的一个软件工程技术委员会，提供技术论文下载，并有一个功能强大的分类下载搜索功能，可以搜索到测试类型、测试管理、 测试分析等各方面资料 http://www.testing.com/ 测试技术专家Brain Marick的主页，包含了Marick 研究的一些资料和论文，该网页提供了测试模式方面的资料，值得研究。总之，如果对测试实践感兴趣，该网站一定不能错过 http://www.testingcenter.com/ 有一些测试方面的课程体系，有一些价值 http://www.testingconferences.com/asiastar/home 著名的AsiaStar测试国际学术会议官方网站，感兴趣的人一定不能错过 http://www.testingstuff.com/ Kerry Zallar的个人主页，提供一些有关培训、工具、会议、论文方面的参考信息 http://www-sqi.cit.gu.edu.au/ 软件质量机构，有一些技术资料可以供下载，包括软件产品质量模型、再工程、软件质量改进等 这里有些网站已经不能使用了. 转载于:https://www.cnblogs.com/mmsky/p/4581975.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/aizongzhuang2281/article/details/101129638。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...资自己，通过不断学习实现职业生涯的可持续发展。 同时，心理学专家也强调，保持积极心态是中年人应对职场挑战的关键要素之一。正如美国心理学家卡罗尔·德韦克提出的“成长思维模式”，鼓励人们以开放的态度看待困难和挑战，相信能力可以通过努力得以提升，这对于中年职场人士打破现状、激发潜力具有深远意义。 综上所述，面对日新月异的社会变迁和职场环境，中年群体需树立长期职业规划意识，提高实际行动力，强化个人核心竞争力，并始终保持与时俱进的学习态度和积极进取的心态，以此来应对职业道路上的各种挑战，实现职业生涯的二次腾飞。

...双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本，请升级jieba，pip install jieba --upgrade 。PaddlePaddle官网 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录 通过 import jieba 来引用 如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能，请先安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 主要功能 分词 jieba.cut 方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型；use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 代码示例 encoding=utf-8import jiebajieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法： jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如： 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。 范例： 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例： >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 （关键词提取） https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式，提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下： paddle模式词性和专名类别标签集合如下表，其中词性标签 24 个（小写字母），专名类别标签 4 个（大写字母）。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows 用法： jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式，参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize：返回词语在原文的起止位置 注意，输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项（翻译）： 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间用它分隔，否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词（不支持词性标注）-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名，则使用标准输入。 --help 选项输出： $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化（可选） 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典，然后覆盖 jieba/dict.txt 即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者：piaolingxue 地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者：messense, MnO2 地址：https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者：falood 地址：https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者：qinwf 地址：https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者：fukuball 地址：https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者：anderscui 地址：https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址：https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析（分词+词性+专名）系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的？ 详见： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”？（以及类似情况） P(台中) ＜ P(台)×P(中)，“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法：强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”？（以及类似情况） 解决方法：强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语，效果不理想？ 解决方法：关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage： jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。