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create view if not exists在MySQL或H2数据库中有什么办法吗？

我正在尝试使用NLTK工具包从文本消息中获取提取位置,日期和时间.我刚刚在我的机器上安装了工具包,我编写了这个快速片段来测试它:

sentence = "Let's meet tomorrow at 9 pm";
tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
pos_tags = nltk.pos_tag(tokens)
print nltk.ne_chunk(pos_tags, binary=True)

我假设它将确定日期(明天)和时间(晚上9点).但令人惊讶的是,它未能认识到这一点.运行上面的代码时,我得到以下结果:

(S (GPE Let/NNP) 's/POS meet/NN tomorrow/NN at/IN 9/CD pm/NN)

有人可以帮助我理解我是否遗漏了某些东西,或者NLTK还不够成熟,无法正确标记时间和日期.谢谢!

我想知道如何在Windows 7 x64上安装Theano on Anaconda Python 2.7 x64.Theano网站提供了一些说明,但不清楚Anaconda的具体内容.

如何在GitHub桌面中一次丢弃所有更改？(我在Windows上使用它)

我曾经做过:

但由于GitHub for Windows无声升级(并在途中将其名称更改为GitHub Desktop),因此无法再看到该选项.

我不想一个接一个地为每个文件手动执行此操作.我知道我可以使用git shell.

我使用最新版本的GitHub Desktop,即.3.0.1.1.

可以使用命令docker system df(镜像)(在Docker 1.13.0中引入)来查看docker磁盘使用情况,例如:

username@server:~$ docker system df
TYPE                TOTAL               ACTIVE             SIZE                RECLAIMABLE
Images              44                  28                 114.7GB             84.84GB (73%)
Containers          86                  7                  62.43GB             41.67GB (66%)
Local Volumes       2                   1                  0B                  0B
Build Cache                                                0B                  0B

计算中如何显示"RECLAIMABLE" docker system df？即,它代表什么？

关于docker system df(镜像)的Docker 文档没有解释它.所述多克尔词汇表(镜)不包含的术语"可回收".

我需要为包含以下文本的文本文件计算Unigrams,BiGrams和Trigrams:

"囊性纤维化仅影响美国3万名儿童和青少年.吸入盐水雾可减少充满囊性纤维化患者呼吸道的脓液和感染,但副作用包括令人讨厌的咳嗽和严酷的味道.这就是结论在本周出版的"新英格兰医学杂志"上发表的两项研究."

我从Python开始并使用以下代码:

#!/usr/bin/env python
# File: n-gram.py
def N_Gram(N,text):
NList = []                      # start with an empty list
if N> 1:
    space = " " * (N-1)         # add N - 1 spaces
    text = space + text + space # add both in front and back
# append the slices [i:i+N] to NList
for i in range( len(text) - (N - 1) ):
    NList.append(text[i:i+N])
return NList                    # return the list
# test code
for i in range(5):
print …

我正在阅读http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html上给出的逻辑函数的代码.我对函数的inputs&givens变量之间的区别感到困惑.计算模型在小批量上所犯错误的函数是:

 test_model = theano.function(inputs=[index],
        outputs=classifier.errors(y),
        givens={
            x: test_set_x[index * batch_size: (index + 1) * batch_size],
            y: test_set_y[index * batch_size: (index + 1) * batch_size]})

validate_model = theano.function(inputs=[index],
        outputs=classifier.errors(y),
        givens={
            x: valid_set_x[index * batch_size:(index + 1) * batch_size],
            y: valid_set_y[index * batch_size:(index + 1) * batch_size]})

为什么不能/不会只创建x&y共享输入变量并在创建实际模型实例时定义它们？

有没有办法一次获取NumPy数组中的几个元素的索引？

例如

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 4])
b = np.array([1, 2, 3, 10, 4])

我想找到ain 中每个元素的索引b,即:[0,1,4].

我发现我使用的解决方案有点冗长:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 4])
b = np.array([1, 2, 3, 10, 4])

c = np.zeros_like(a)
for i, aa in np.ndenumerate(a):
    c[i] = np.where(b==aa)[0]

print('c: {0}'.format(c))

输出:

c: [0 1 4]

是否可以使用argparse捕获任意一组可选参数？

例如,以下两者都应被接受为输入:

python script.py required_arg1 --var1 value1 --var2 value2 --var3 value3

python script.py required_arg1 --varA valueA --var2 value2 --varB valueB

先验我不知道将指定哪些可选参数接收但会相应地处理它们.

k skipgram是ngram,它是所有ngrams和每个(ki)skipgram的超集,直到(ki)== 0(包括0跳过克).那么如何在python中有效地计算这些跳过头文件呢？

以下是我尝试的代码,但它没有按预期执行:

<pre>
    input_list = ['all', 'this', 'happened', 'more', 'or', 'less']
    def find_skipgrams(input_list, N,K):
  bigram_list = []
  nlist=[]

  K=1
  for k in range(K+1):
      for i in range(len(input_list)-1):
          if i+k+1<len(input_list):
              nlist=[]
              for j in range(N+1):
                  if i+k+j+1<len(input_list):
                    nlist.append(input_list[i+k+j+1])

          bigram_list.append(nlist)
  return bigram_list

</pre>

上面的代码无法正确呈现,但print find_skipgrams(['all', 'this', 'happened', 'more', 'or', 'less'],2,1)提供以下输出

[['this','发生','更多'],['发生','更多','或',['更多','或','更少'],['或','更少'',['less'],['发生','更多','或'],['更多','或','更少',['或','更少'],['更少'], ['减']]

此处列出的代码也没有给出正确的输出:https: //github.com/heaven00/skipgram/blob/master/skipgram.py

print skipgram_ndarray("你叫什么名字")给出:['什么,是','是,你的','你的名字','名字','什么,你的','是,名字']

名字是一个unigram!