微博博文内容深度学习卷积神经网络python实现

时间: 2023-07-03 16:20:19 浏览: 53
以下是微博博文内容深度学习卷积神经网络的Python实现示例: ```python import numpy as np from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.models import Sequential from keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense # 构建数据集 texts = ['微博内容1', '微博内容2', '微博内容3', ...] labels = [1, 0, 1, ...] # 正负样本标签 # 分词、向量化处理 tokenizer = Tokenizer(num_words=5000) tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences, maxlen=100) # 划分训练集和测试集 indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = np.array(labels) labels = labels[indices] nb_validation_samples = int(0.2 * data.shape[0]) x_train = data[:-nb_validation_samples] y_train = labels[:-nb_validation_samples] x_test = data[-nb_validation_samples:] y_test = labels[-nb_validation_samples:] # 构建模型 embedding_dim = 100 model = Sequential() model.add(Embedding(5000, embedding_dim, input_length=100)) model.add(Conv1D(128, 5, activation='relu')) model.add(GlobalMaxPooling1D()) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 模型训练 model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test)) ``` 以上代码中,我们使用Keras框架实现了一个简单的卷积神经网络模型,包括一个嵌入层、一个卷积层、一个全局最大池化层和一个输出层。嵌入层将文本数据向量化,卷积层提取特征,全局最大池化层选取最重要的特征,输出层进行二分类预测。模型使用Adam优化器和二分类交叉熵损失函数进行训练。

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以下是一个简单的Python爬虫程序,可以爬取微博某个热搜下用户的发的博文内容: python import requests import json # 设置请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 输入热搜关键词和要爬取的页面数 keyword = input("请输入热搜关键词:") page_num = int(input("请输入要爬取的页面数:")) # 构造请求参数 params = { 'containerid': '100103type=1&q=' + keyword, 'page_type': 'searchall', 'page': 1 } # 循环爬取每个页面的博文内容 for i in range(page_num): # 更新请求参数中的页码 params['page'] = i + 1 # 发送请求 response = requests.get('https://m.weibo.cn/api/container/getIndex', params=params, headers=headers) # 解析响应内容 data = json.loads(response.content.decode('utf-8')) cards = data['data']['cards'] for card in cards: # 判断卡片类型,只处理微博卡片 if card['card_type'] == 9: # 获取用户昵称、博文内容和博文发布时间 user = card['mblog']['user']['screen_name'] text = card['mblog']['text'] created_at = card['mblog']['created_at'] # 输出结果 print('用户:', user) print('内容:', text) print('时间:', created_at) print('------------------------') 使用该程序需要先安装requests和json库。可以通过以下命令进行安装: pip install requests pip install json 该程序首先会询问用户要爬取的热搜关键词和页面数。然后,循环爬取每个页面的博文内容,解析响应内容,获取用户昵称、博文内容和博文发布时间,并输出结果。
以下是使用Tailwind CSS实现的微博博文布局示例: html avatar 用户名 2小时前 微博内容 <button class="text-gray-500 hover:text-blue-500 focus:outline-none focus:underline"> <svg viewBox="0 0 20 20" fill="currentColor" class="w-4 h-4 inline-block"> </svg> 100 </button> <button class="text-gray-500 hover:text-red-500 focus:outline-none focus:underline ml-6"> <svg viewBox="0 0 20 20" fill="currentColor" class="w-4 h-4 inline-block"> </svg> 50 </button> 这个示例中,我们使用了以下Tailwind CSS类: - flex 和 items-start:使头像和微博内容在一个水平线上,并且头像在微博内容的上方。 - space-x-4:为头像和微博内容之间添加4个单位的水平间距。 - w-12 和 h-12:将头像的宽度和高度设置为12个单位,以生成一个正方形头像。 - rounded-full:将头像的边角变为圆形。 - flex-1:将微博内容的宽度设置为尽可能多的空间,以填充余下的空间。 - font-medium 和 text-gray-900:使用户名具有中等粗细的字体,并且颜色为深灰色。 - text-gray-500 和 text-sm:为发布时间添加淡灰色文本颜色和较小的字体大小。 - leading-tight 和 mt-1:为微博内容设置较紧的行距和顶部间距。 - flex 和 items-center:使点赞和评论按钮在同一行上,并且居中对齐。 - mt-2:为点赞和评论按钮与微博内容之间添加2个单位的顶部间距。 - hover:text-blue-500 和 hover:text-red-500:当鼠标悬停在点赞或评论按钮上时,将其文本颜色更改为蓝色或红色。 - focus:outline-none 和 focus:underline:为点赞和评论按钮添加焦点时删除边框,并在下划线下划线下方添加下划线。
引用提到了一个名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己使用Python实现7种机器学习算法的笔记,并附有完整代码。这些算法的实现都没有使用其他机器学习库。这份笔记可以帮助我们对算法以及其底层结构有一个基本的了解,但并不是提供最有效的实现。 你可以在这个链接中找到这份笔记和代码:https://github.com/zotroneneis/machine_learning_basics 此外,还有一篇关于机器学习十大算法的汇总的博文,其中包含了这些算法的基本概念以及Python实现的代码。博文中的代码参考了网上的大佬,并进行了大量的注释,同时附带了运行结果和数据集。这篇博文的第一个算法是线性回归(Linear Regression)。 希望这些资源对你有帮助!123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [小姐姐带你一起学:如何用Python实现7种机器学习算法(附代码)](https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/79767043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [机器学习十大算法实现python代码汇总](https://blog.csdn.net/qq_43115961/article/details/126862711)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
首先,你需要准备好以下工具和数据: - Python 3.6或以上版本 - transformers库 - BERT模型 - 隐私相关文本种子词 - 大量微博用户博文文本数据 以下是示例代码: python from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM import torch # 加载BERT模型和tokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-chinese') model.eval() # 加载种子词文件 with open('seed_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: seed_words = [line.strip() for line in f] # 加载微博数据文件 with open('weibo_data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: weibo_data = [line.strip() for line in f] # 构建隐私词库 privacy_words = set() for text in weibo_data: tokens = tokenizer.tokenize(text) for i, token in enumerate(tokens): if token in seed_words: # 使用BERT模型预测MASK位置的词 masked_tokens = tokens.copy() masked_tokens[i] = '[MASK]' masked_text = ''.join(masked_tokens) input_ids = tokenizer.encode(masked_text, return_tensors='pt') logits = model(input_ids)[0] masked_index = torch.where(input_ids == tokenizer.mask_token_id)[1] mask_logits = logits[0, masked_index, :] top_k_tokens = torch.topk(mask_logits, k=5, dim=1).indices[0].tolist() # 将预测出的词加入隐私词库 for token in tokenizer.convert_ids_to_tokens(top_k_tokens): if token not in seed_words: privacy_words.add(token) # 将隐私词库保存到文件 with open('privacy_words.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('\n'.join(list(privacy_words))) 需要注意的是,这只是一个示例代码,可能需要根据你的具体情况进行修改和优化。而且,隐私词库的构建需要保证数据的隐私性和安全性,不可随意泄露。
神经网络中的双线性插值是一种常用的参数初始化方法,用于初始化神经网络的可训练参数,特别是在(反)卷积层中。双线性插值的原理是通过对已知数据点之间的线性插值来估计未知数据点的值。在深度学习领域,双线性插值被广泛应用于图像处理任务中,例如图像超分辨率、图像生成等。 在神经网络中,双线性插值可以用来初始化(反)卷积层的权重参数。通过对输入特征图进行插值,可以得到更高分辨率的特征图,从而提高网络的感知能力和表达能力。双线性插值的参数初始化方法可以使用不同的编程语言实现,比如在caffe中可以使用C++实现,而在FCN源码中可以使用Python实现。 如果对双线性插值的原理还不太了解,可以参考一些相关的资料,比如百度百科中关于双线性插值的介绍\[1\],或者阅读一些博文,比如大饼博士X的博文\[3\],该博文对线性插值和双线性插值算法进行了详细的解释。 总之,神经网络中的双线性插值是一种常用的参数初始化方法,通过对输入特征图进行插值来提高网络的感知能力和表达能力。它在深度学习领域有广泛的应用,并可以使用不同的编程语言实现。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [深度学习源码剖析:使用双线性插值方式初始化神经网络的可训练参数](https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/78578876)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
Python Blynk是一个Python库,用于与Blynk IoT平台进行通信。你可以使用它来创建和控制Blynk App中的虚拟按键、显示数据等。要使用Python Blynk,首先你需要安装blynklib这个库。在PyCharm中安装好该库之后,你可以使用以下代码示例来开始使用Python Blynk: python import blynklib BLYNK_AUTH = 'didEUM3dc5O-6N2igGzPV' #此处为你项目的AUTH码 blynk = blynklib.Blynk(BLYNK_AUTH, server='106.13.4.115', port=8080) #IP是你的Blynk服务器地址 @blynk.handle_event('write V1') #你手机上按钮需设置为V1端口 def write_handler(pin, value): print(value) #给看下按键按钮的值,实际使用可以去掉这个 #此处加入你需要执行的函数或者代码,例如已经封装好的疫情监测函数,数据结合我的另外博文内容,pushdeer可以实现手机消息推送 while True: blynk.run() 通过上述代码,你可以通过Blynk App中的按键控制硬件设备或执行Python代码。注意,你需要在Blynk App中将对应的按键设置为V1端口。然后,在write_handler函数中,你可以添加你需要执行的代码或函数,例如疫情监测函数。最后,通过blynk.run()来运行Blynk连接。 希望对你有所帮助!12 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [10行python程序实现一个Blynk按钮获取疫情监测数据](https://blog.csdn.net/linmuquan1989/article/details/123941969)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
Python SWT是一种用于边缘检测的算法。这个算法可以通过在图像上观察边缘的变化来识别物体的边界。SWT代表"Stroke Width Transform",它使用图像中不同边缘的宽度信息来检测边缘。SWT算法可以用于多种计算机视觉任务,如文字检测、目标检测等。 要在Python中使用SWT算法,可以使用一个名为"swt-python3"的库。这个库是对libccv的SWT算法的Python包装器,兼容Linux、macOS和Docker。你可以在GitHub上找到这个库的代码,链接为。你可以按照README中的步骤来编译库,并将目标图片复制到指定路径后,运行程序即可得到检测结果。结果是原图加上"_result"后缀的图片。 除了这个库之外,还有一些其他的相关资源可以提供更多关于SWT算法的信息。你可以参考CSDN上的一篇博文,该博文提供了更多关于SWT算法的细节和应用示例。另外,你还可以阅读一本名为"Robot Vision"的书籍,作者是B. K. P. Horn,这本书中也有SWT算法的相关内容。另外还有一篇关于Canny边缘检测算法的教程,你也可以参考这篇教程来了解更多关于边缘检测的知识。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [详解SWT算法+python代码链接与实现](https://blog.csdn.net/weixin_38388903/article/details/86082066)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [swt-python:在Python中使用的快速笔划宽度变换(SWT)算法](https://download.csdn.net/download/weixin_42117485/19168705)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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