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【玩转数据系列十一】机器学习PAI眼中的《人民的名义》

一、背景 最近热播的反腐神剧“人民的名义”掀起来一波社会舆论的高潮,这部电视剧之所能得到广泛的关注,除了老戏骨们精湛的演技,整部剧出色的剧本也起到了关键的作用。笔者在平日追剧之余,也尝试通过机器学习算法对人民的名义的部分剧集文本内容进行了文本分析,希望从数据的角度得到一些输入。 本文使用阿里云机器学习PAI,主要针对以下几个方面进行了实验: 分词以及词频统计 每一章的关键词提取 每一章的文本摘要 每一章文本之间的相似度分析 实验流程以及数据可以在阿里云机器学习PAI的社区直接使用,只要点击“去PAI平台创建”按钮即可在自己的项目下生成实验。社区部分截图: 社区地址:https://yq.aliyun.com/articles/75305# 二、数据集介绍 数据源:本文数据为人民的名义部分剧集文本,一共分成1-9个章节。 具体字段如下: 字段名 含义

阿里云RDS for PostgreSQL varbitx插件与实时画像应用场景介绍

标签 PostgreSQL , varbitx , 阿里云 , 实时画像 背景 PostgreSQL 内置的varbit, bit类型的操作函数比较简单,阿里云RDS for PostgreSQL对其进行了扩展。 支持更多的bit操作,可以覆盖更广的应用场景,例如实时用户画像推荐系统、门禁广告系统、购票系统等。 阿里云 varbitx 插件介绍 增加的函数接口如下 1. bit_count bit_count ( varbit, int, -- (0|1) int, -- (n) int -- (N) ) returns int 从第n位开始(起始位=0),统计N个BIT位中有多少个0|1,如果N超出长度,则只计算已经存在的。 例如 bit_count('1111000

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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