FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法，性能比肩深度学习而且速度更快。
FastText是一个旨在协助创建文本表达和分类的可伸缩解决方案的资料库。它最主要的一个优势是适用于非常大的数据库、某种深度神经网络——其中一种经常被拿来解决文本分类问题的解决方案，这意味着它能用于协助文本处理。
FastText能够在几秒钟或几分钟内完成某一个大型数据库的培训。类似于它这样的系统已经在网络的垃圾邮件过滤中得到运用，相信伴随着fastText的开源，像Siri、Google Now等这样的语音助手将能更有效地对自然语言展开解析。
使用环境：
(gcc-4.6.3 or newer) or (clang-3.3 or newer)
python 2.6 or newer
numpy & scipy
安装：
$ git clone git@github.com:facebookresearch/fastText.git $ cd fastText $ make
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1. pip3 install fastTest 报错： ModuleNotFoundError: No module named 'Cython' ---------------------------------------- Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /private/var
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fasttext.supervised 参数如下 ```javascript input_file 训练文件路径（必须） output 输出文件路径（必须） label_prefix 标签前缀 default __label__ lr 学习率 def
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1.1 认识fasttext工具 学习目标 了解fasttext工具的作用. 了解fasttext工具的优势及其原因. 掌握fasttext的安装方法. 作为NLP工程领域常用的工具包, fasttext有两大作用: 进行文本分类 训练词向量 fasttext工具包的优势: 正如它的名字, 在保持较高精度的情况下, 快速的进行训练和预测是fasttext的最大优势. fasttext优势的原因:
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根据Joulin等人的论文： Bags of Tricks for Efficient Text Classification 在具有 uni-gram 和 bi-gram 嵌入的 IMDB 数据集上的结果： Embedding Accuracy, 5 epochs Speed (s/epoch) Hardware Uni-gram 0.8813 8 i7 CPU Bi-gram 0.9056 2
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测试数据 # linecache_data.py import os import tempfile lorem = '''Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Vivamus eget elit. In posuere mi non risus. Mauris id quam posuere lectus soll
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我正在学习快速排序在第四算法课程，罗伯特塞奇威克。 我想知道quicksort代码的以下分区是长度为n的数组中比较的个数。
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相对来说使用频率不高，暂时不编写，以后加上
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问题内容： 我有一个SQL Server2005数据库，其中的表包含4000万条记录。每个记录包含一列，该列存储用逗号分隔的关键字列表。每个关键字都是字母和数字的组合。关键字最长为7个字符，平均每条记录有15个关键字。关键字在各行之间不是唯一的。 我想搜索全部或部分关键字。 我创建了全文索引，其中显示了328,245,708个唯一键数。搜索效率对于4个或更多字符的查询（在测试机上大约 100毫秒
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本文档的目的是让您学习完成之后，能对 Jboot 有一个整体的了解，开始基于 Jboot 开发自己的应用程序。 本文档假设您已经具备了如下基本技能： Java 编程语言的使用 Maven 依赖管理的使用 Java 开发工具的使用 通过开发工具创建 Maven 项目 略 在 pom.xml 上添加 Jboot 依赖 <dependency> <groupId>io.jboot</groupI