斯坦福自然语言处理 Python 库 —

斯坦福自然语言处理 Python 库 —— Stanza

2021-12-09 1403

Stanza 是斯坦福 NLP 组的官方 Python NLP（自然语言处理）库。它支持在 60 多种语言上运行各种准确的自然语言处理工具，并支持从 Python 访问 Java Stanford CoreNLP 软

安装

pip

Stanza 支持 Python 3.6 或更高版本。建议通过 Python 包管理器 pip 安装 Stanza

pip install stanza

如果当前安装了以前的版本stanza，请使用：

pip install stanza -U

Anaconda

要通过 Anaconda 安装 Stanza，请使用以下 conda 命令：

conda install -c stanfordnlp stanza

请注意，目前已通过 Anaconda 安装 Stanza 不适用于 Python 3.8。对于 Python 3.8，请使用 pip 安装。

从源代码

也可以从这个 git 仓库的源代码安装：

git clone https://github.com/stanfordnlp/stanza.git
cd stanza
pip install -e .

运行 Stanza

要运行您的第一个 Stanza 管道，只需在您的 Python 交互式解释器中执行以下步骤：

>>> import stanza
>>> stanza.download('en')       # This downloads the English models for the neural pipeline
>>> nlp = stanza.Pipeline('en') # This sets up a default neural pipeline in English
>>> doc = nlp("Barack Obama was born in Hawaii.  He was elected president in 2008.")
>>> doc.sentences[0].print_dependencies()

如果遇到requests.exceptions.ConnectionError，请尝试使用代理：

>>> import stanza
>>> proxies = {'http': 'http://ip:port', 'https': 'http://ip:port'}
>>> stanza.download('en', proxies=proxies)  # This downloads the English models for the neural pipeline
>>> nlp = stanza.Pipeline('en')             # This sets up a default neural pipeline in English
>>> doc = nlp("Barack Obama was born in Hawaii.  He was elected president in 2008.")
>>> doc.sentences[0].print_dependencies()

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原文链接：https://www.oschina.net/p/stanza

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GNOME 42 将于允许输入事件全速进行

GNOME 官方发文表示，GNOME 42 将允许输入事件以其完整的输入设备速率发生，这将有利于高刷新率 Linux 游戏玩家、输入平板电脑或类似用例。目前，GNOME Shell 一直在压缩指针运动事件，因此它的处理与监视器刷新率同步，这意味着应用程序通常每秒会看到大约 60 个或者 144 个事件。这种特性继承自早期的 Clutter，因为处理运动事件意味着查找指针下方的 actor（主要是知道将事件发送到哪个 actor），这是一个相对昂贵的操作，所以需要保证尽可能低的频率。然而，有些应用程序非常依赖运动事件数据，比如使用设备输入进行速度/方向/加速度计算的应用程序（应用画笔效果的绘图应用程序）和渲染频率高于帧速率的应用程序（关闭 vsync 的游戏）。其中也有许多是对时间敏感的，不仅需要尽可能多的事件，而且还希望尽可能快地交付事件。因此，GNOME 42 推出一系列改动以允许输入事件全速进行。关于该功能的详细内容，可以查看该博文。

2021-12-10

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为什么需要布隆过滤器想象一下遇到下面的场景你会如何处理：手机号是否重复注册用户是否参与过某秒杀活动伪造请求大量 id 查询不存在的记录，此时缓存未命中,如何避免缓存穿透针对以上问题常规做法是：查询数据库，数据库硬扛，如果压力并不大可以使用此方法，保持简单即可。改进做法：用 list/set/tree 维护一个元素集合，判断元素是否在集合内，时间复杂度或空间复杂度会比较高。如果是微服务的话可以用 redis 中的 list/set 数据结构, 数据规模非常大此方案的内存容量要求可能会非常高。这些场景有个共同点，可以将问题抽象为：如何高效判断一个元素不在集合中？那么有没有一种更好方案能达到时间复杂度和空间复杂双优呢？有！布隆过滤器。什么是布隆过滤器布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中，它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法。 > 工作原理布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成...

2021-12-10

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。