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python版opencv使用resize调整图片大小: res = cv2.resize(img,None,fx=0.6, fy=0.6, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)。 from PIL import ImageGrab是对电脑屏幕的截屏,而不是对浏览器的...
第一节 讲了词与词之间的各种关系,最后教授强调Hyponyms和Instance的区别: 前者指的是class与class之间的关系,后者指的是individual与class之间的关系 第二节 介绍了两个词典(thesaurus...
这一节讲的是前面index的term如果是一个phrase的时候怎么办,有些地方没太懂。 主要介绍的算法是position index,就是在前面存posting的时候除了存下doc的ID,也存下该term在该doc中出现的位...
"AND"类的查询处理 假设有上述的Inverted Index结构,现在的问题是要找出两个同时包含了Brutus和Caesar的doc,尽管这个问题一点不复杂,教授依然给出了详细的算法步骤: 分别用两个指针指向上...
Inverted Index是信息抽取里最常用的数据结构,来看看他长啥样: Brutus指向数字X则代表X号文档中包含了Brutus这个词。 左边的索引词称为Dictionary,右边的文档ID称为Posting,是排好序的。 ...
这一节主要讲的是Term-Document矩阵的稀疏性(sparsity) 考虑这样一个大的文本集collection: 一共有N=100万篇文档,平均每篇文档包含一千个词,存下这些文档大约需要6GB的空间,这还好。 ...
上一节说了手工建立模式的过程,以及其优缺点,这一节该讲更通用的监督学习了。 教授首先提到在监督学习中判断实体关系时往往采用两个分类器,第一个用于判断两个实体(entity pairs)是否有...
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