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香港半山动植物公园:隐藏的天然氧吧 说到香港的半山,很多人第一反应可能是那些豪华的别墅和著名的山顶缆车。但你知道吗?这里还藏着一个真正的天然氧吧——香港动植物公园。这个公园不仅是香港最古老的公园之一,占地面积还非常大,足足有5.6公顷。它正对着香港礼宾府,背靠着半山的豪宅区,气势非凡。 虽然地图上看起来公园的位置很明确,但真正找起来可不容易。我们第一次去的时候,从香港公园那边横穿过来,结果走了不少冤枉路,最后累得气喘吁吁才到门口。建议大家选择靠近美国驻港领事馆的那条花园道斜坡直上,再沿着上亚厘毕道走一会儿就能到。这条路非常幽静,人不多,路边都是一丛丛树木,仿佛在大山里走路,但缺点是人行道离快车道太近,所以一定要小心交通。 公园分为东、西两部分,由一条行人隧道连接。东面称为“旧公园”,设有儿童游乐场、鸟舍、温室及喷水池平台花园;西面是“新公园”,主要是哺乳类和爬虫类动物的居所。这里的绿色大片,眼睛看得特别舒服,仿佛置身于热带雨林中。 公园中央有个花卉喷泉区,大晴天下花儿盛开,拍照非常好看。我们不知不觉走到了鸟类区,听到学舌的鹦鹉竟然说英文“Hello”,比说普通话或粤语的“你好”难多了。还有火烈鸟,一直没动,我还以为那是雕塑呢。 我们去的时候正好临近圣诞,工作人员童心大发,把动物们的雕像好好装扮了一番,实在太可爱了。 除了欣赏动植物外,公园里还有古迹径可以漫步,石柱、纪念牌坊、英皇佐治六世铜像、凉亭及喷水池等都有一段故事。最方便的是参加公众导赏团了,有兴趣的朋友可以上网搜一下相关信息。 集合地点:香港动植物公园游客中心 名额:每节16人 快来体验一下吧!
印度孔雀龟:素食主义者的奇妙世界 ⊥朋友们!今天咱们来聊聊一种特别的水龟——印度孔雀龟。由于印度孔雀龟和缅甸孔雀龟在各方面都有很大不同,所以我会分成两篇文章来介绍。 印度孔雀龟的基本信息 印度孔雀龟,拉丁名是Morenia petersi,英文名叫Indian Eyed Turtle,也叫印度沼龟。这个名字听起来有点拗口,但它的由来可是有故事的。1879年,这种龟在印度被发现,至今已经有145年的历史了。它的名字是为了纪念德国爬虫学家威廉ⷥ𝼥ﯼWilhelm Peters)而命名的。 分布范围 印度孔雀龟主要分布在孟加拉国、印度北部以及尼泊尔南部。它们的活动范围大约有480868平方公里,这里属于季风热带气候,地形主要是土壤肥沃的冲积平原,分布着茂密的森林和广阔的草原。恒河和雅鲁藏布江西岸以及布拉马普特拉河的支流冲积而成的地方,河道纵横密布,全年气温较高,年平均气温超过20℃,干湿两季分明。 生活习性 業雀龟是一种纯植食性龟类,主要以植物性食物为主,对其他食物十分挑剔,只爱吃纯素的东西。它们的食物包括落下的果实、藻类、嫩叶、花朵、积雪草、凤眼莲、浮萍、水蕹菜和睡莲等水生植物。这种饮食习惯让它们成为了真正的素食主义者,和其他水龟很不同。 繁育方式 ㊥ 印度孔雀龟的繁殖方式资料比较少,繁殖季节大约在4-5月,每年产卵2-3次,每次生2枚左右。蛋壳较硬,呈椭圆形,以白色为主,长径35毫米,短径22毫米。人工繁育环境下通常被放在蛭石中进行孵化,孵化最佳温度为26-30度左右,大约2个月才能孵化出幼龟。刚孵化的幼龟背甲上面以墨绿色为主,每枚椎盾具1个浅色马蹄形图案,每枚肋盾靠近缘盾处具1个浅色眼斑,腹甲呈浅黄色,带有少量浅黑色斑纹。 饲养难度 在饲养方面,印度孔雀龟的难度极高,而且这个物种过于珍稀。所以这篇文章就到这里了,耐心看完的朋友麻烦给小张留下一个红心♥️点点赞,谢谢大家~ 希望这篇文章能让你对印度孔雀龟有更多的了解!如果你有任何问题或想法,欢迎在评论区留言哦!
自然语言处理的基础与分词器的奥秘 ### NLP的自然语言处理阶段 自然语言处理的过程大致可以分为几个主要阶段:文本读取、分词、清洗、标准化、特征提取和建模。每个阶段都有其独特的作用和重要性。 文本读取 首先,我们需要从各种来源获取大量的文本信息,比如通过爬虫从网络获取新闻信息,或者从其他渠道收集数据。 分词 ꊥ词是自然语言处理的第一步,也是最关键的一步。分词工具将文本分解成单个的单词或短语。不同语言有不同的分词方式,因此需要使用不同的分词库。 清洗 夸来,我们需要对分好的词库进行清洗,去除那些无用的符号、停用词等,只保留有用的信息。 标准化 标准化处理是为了减少系统消耗,比如将英文单词的大小写统一、词干还原(将复数、过去式、进行式还原成基础形式)、词形并归、去除重复词和同义词等。 特征提取 슧提取是利用工具如TF-IDF、Word2Vec等将数据转换成词向量,为后续的建模提供基础。 建模 ️ 最后,利用机器学习或深度学习等成熟框架进行建模,完成自然语言处理的任务。 分词器的基本原理 在自然语言处理中,分词器的作用是将文本拆分为更小的文本块或词语片段。每块信息都可以被看作是一个元素,这些元素的频率可以直接作为文本的向量。 多国语言差异 不同国家的语言有不同的分词方式,因此分词器的处理方式也有区别。英语单词和中文词汇常用的分词器分别是NLTK和Jieba。 NLTK的基础功能 NLTK是Python编写的文本处理库,提供分类、标记化、词干化、标记、解析和语义推理等功能。 Jieba库的基础功能 Jieba是专为中文设计的分词库,具有强大的分词功能。它依靠中文词库,利用汉字间的关联概率进行分词。 Jieba分词的原理 Jieba分词的原理如下: 依靠中文词库 确定汉字之间的关联概率 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 用户还可以添加自定义词组 Jieba.cut是最常用的中文分词方法,返回值为generator。Jieba.cut_for_search与Jieba.cut精确模式类似,但在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。 动态调节词典 通过Jieba.add_word和Jieba.del_word这两个方法,可以动态地调节词典,适应不同的分词需求。
学术工具推荐:小白也能轻松上手! 工具多到眼花缭乱,但关键是要找到那些【易学易上手】的!不用样样精通,够用就行。以下是我整理的一些学术工具,希望能帮到你。 文献工具 文献检索工具: 英文:Web of science、SCI-HUB、谷歌学术 中文:中国知网、百度学术、学术搜索 文献管理工具: Zotero(强烈推荐) 文献翻译工具: 知云文献翻译(阅读英文文献) Deepl(语法功能强大,适合写作翻译) 笔记软件: OneNote(整理笔记神器) 幕布(思维导图工具) ReadEra(电子书阅读器) 数据工具 数据获取途径: 艾瑞咨询 统计局(国家、各省) 各行业协会官网(行业数据) 数据皮皮侠(公主号,推送各类工业企业、人口环境数据) Dateyes!萝卜投研 数据爬虫工具: 八爪鱼(易上手,有模版教学) Python(功能强大,建议学学) 数据处理工具: My SQL数据库 数据分析工具: Stata SPSS(进行信效度分析,易上手) 写作工具 ✍️ 论文选题工具: UBER(经济学常用,收录尚未发表的最新研究) Citespace(常用,领域发展脉络,热点演化,预测未来热点) VOSviewer(领域发展脉络,热点演化,预测未来热点) 图表制作工具: Visio(作图好看) Excel 论文润色工具: grammarly(语法校对、标点修改) QuillBot(英文整句润色与改写) 论文查重: 知网(比较官方) 工具下载渠道:软件管家公主号 工具学习渠道:小破站 白嫖就是香,感谢你的支持、建议与陪伴!
Python电商评论情感分析实战指南 探索电商评论的情感世界!从原始数据到情感洞察,我们带你一步步走过这段旅程。 第一步:数据准备与词云预览芦𐦍𖩛:通过API或爬虫,从电商平台收集用户评论。 词云生成:使用matplotlib和wordcloud库,生成初步词云图,直观感受高频词汇。 第二步:分词与停用词剔除✂️ 分词处理:使用jieba(中文)或NLTK(英文)进行分词。 停用词移除:移除如“的”、“和”、“但是”等常见但对情感分析无贡献的词汇。 第三步:关键词打标 - 正负向词汇表𗯸 构建词库:手动或半自动构建正负向关键词库,例如“好评”、“满意”为正向,“差评”、“失望”为负向。 词语打标:对每条评论进行分词后,检查是否包含关键词,并打上相应的情感标签。 第四步:评论得分计算 权计分:对每条评论中的正负向关键词进行计数,并乘以相应权重,得到总情感得分。 判断情感倾向:设定阈值,如0为中性,大于0为正面评价,小于0为负面评价。 第五步:结果展示与应用✨ 情感分布图:制作柱状图或饼图,展示正面、负面、中性评论的比例分布。 深入分析报告:根据情感得分,挖掘产品或服务的具体问题点与亮点。 实时反馈系统:建立实时监测机制,及时响应消费者情绪变化,提升客户满意度。 通过以上步骤,你可以深入了解消费者的真实声音,高效管理电商平台上产品的市场表现。现在,你已经掌握了从原始评论到深度情感洞察的全过程,快去实践一下吧!갟쀀
研究生数学建模竞赛全攻略 研究生数学建模竞赛是什么? 全国研究生数学建模竞赛是“全国研究生创新实践系列活动”的重要组成部分,由教育部学位与研究生教育发展中心主办。这个比赛通常被称为“上海研究生落户写论文大赛”,因为上海地区的外地应届生落户政策中,这个比赛的加分最多,性价比最高。 奖项设置 研究生数学建模竞赛没有赛区制度,直接颁发国家奖,包括一二三等奖。只要论文入围,就能获奖。因为数学建模的题目通常比较专业,所以找准适合自己的题目非常重要。赛题一般分为六道,每题有4-5个小问,前两个题目多涉及通信领域,中间两个涉及人工智能和大数据,最后两个一般是综合规划类。 如何准备? 数据处理能力:研究生数学建模题目的数据量较大,如何处理和收集数据是关键。Matlab和SPSS基本够用,可能还需要一点Python爬虫。尽量将数据可视化,多使用色彩斑斓的图片,结果一目了然。 专业领域的论文检索:即使是相关专业的同学,拿到赛题后也可能不知道题目中提到的专业模型是什么。因此,抓紧检索相关论文非常重要。建议大家尽量检索SCI文献,虽然大多是英文的,但很多先进的理念和模型首发都在一区二区的期刊中。 专业写作:尽量在排版上做到美观规范,公式过多可以使用LaTeX排版。写作是第一印象,一定要保证最后能拿出两个小时左右的时间通读论文,做到没有遗漏和逻辑错误。 通过以上三点建议,希望对大家准备研究生数学建模竞赛有所帮助!
《SPOT》绘本,孩子科普启蒙 《SPOT》斑点狗科普绘本是一套专为幼儿设计的英文科普启蒙绘本,由美国和加拿大部分公立学校指定为课外阅读书。这套绘本共28册,分为四个系列: Backyard Animals𞠥院动物 Creepy Crawlies 可怕的爬虫 Mighty Machines 重型机械 Sports 体育运动 这套绘本以高质量的图片和生动的英语描述相结合,深受博主们的好评,认为它比国家地理少儿版更适合低龄儿童。它非常适合2~8岁的小朋友作为第一套科普绘本。 支持小蝌蚪、小达人等点读设备,让孩子们在阅读的同时学习英语,寓教于乐。
不会编程?爬虫神器来啦! 嘿,大家好!我是粥粥,一个从编导专业转行做新媒体运营的自媒体人。刚踏入互联网行业的文科妹子们,你们是不是也常常为数据采集和分析头疼不已?䊊以前我总是坚持手动采集数据,直到发现了这些超好用的爬虫工具,工作效率瞬间提升了不止一倍! 今天就来给大家推荐五个非常实用的爬虫工具,各有千秋,赶紧收藏吧! 八爪鱼 八爪鱼有中文版和英文版,国内的小伙伴们用中文版就足够了。这几年他们做了不少营销,用户量也在不断增长。整体评价不错,特别适合小白用户。而且有免费版,付费版的价格也在可接受范围内。 后羿采集器 相比八爪鱼,后羿采集器有时会出现一些莫名其妙的问题,但功能上稍微强一些。最棒的是,导出数据没有限制!不过,虽然有免费版,但付费版的价格比八爪鱼贵一点点。 火车头采集器 这是一个非常老牌的爬虫工具,用户最多,功能也最强大。不过,上手门槛较高,适合有一定知识储备的用户。而且付费版按年收费,对于新手来说不太划算。 web scraper 这是一款非常受欢迎的Chrome插件,作为浏览器插件运行,比前三个工具更轻量。特别适合小白用户。虽然官方网站只有英文版,但可以用浏览器自动翻译(虽然不太准确)。付费版的价格和后羿差不多。 NoCoding Data Scraper 这是一款非常小众的浏览器插件,由网友推荐给我。官方网站支持中文,是这几个工具中最简单的。以前是全免费,但推出付费版之后,免费版的功能就很有限了。付费版的包月价格和八爪鱼一样。 其实不仅仅是站长需要数据搜集,整个互联网行业的数据分析无处不在。连写论文都需要这些工具来提升效率!所以,赶紧试试这些免费工具吧! 如果你有更多经验和想法,欢迎在评论区讨论!
自学Python?这些建议助你! 嘿,朋友们!如果你打算自学Python,先别急着动手。相信我,盲目自学真的很容易浪费时间。我当初也是一头扎进Python的世界,结果学了三个月,连一段简单的代码都写不出来。所以,作为一个过来人,我给大家一些建议,希望能帮你们少走弯路。 网课教程推荐 Python 初学者教程完整版 这套教程一共有547集,真的是非常全面。从搭建环境、学习判断语句,到基础的数据类型、函数掌握,再到文件操作,最后还有实战演练。而且不仅仅涉及Python,还包括Linux操作系统等。如果你对其他部分不感兴趣,可以直接跳到Python部分,从第110集开始看。 微软 Python 入门课程 这是微软推出的一门免费教程,专为初学者设计。一共有44个视频,每个视频时长在2-6分钟之间,极少数超过10分钟。课程由两位讲师讲解,分别是微软的高级项目经理Christopher Harrison和微软的Al Gaming开发经理Susan Lbach。英文配中文字幕,食用起来非常方便。课程的示例代码和PPT也同步到了GitHub上。 北京大学数据结构与算法 Python 版 这门课由陈斌教授主讲,主要介绍常见的数据结构和相关的经典算法,包括线性结构、递归与dp、排序与查找、树及其算法等。特别值得一提的是,这门课非常关注数据结构与算法的时间和空间效率,这是很多课程忽略的地方。学会了这个,你就学会了分析优劣,成长不可同日而语。课程里还有很多案例和习题,建议好好做一些。 Python 爬虫全套课程 这是一套比较全面的Python爬虫教程,一共有100集。内容包括http、requests、正则、bs4、xpath、异步爬虫、selenium和scrapy框架等等。其中还包括一些实战内容。 额外的学习资料 我还整理了一些配套的学习资料,都是高清的pdf版: Python 核心笔记 Python 零基础入门手册 Python 学习手册 Python 编程快速上手 Python 编程从入门到实践 流畅的 Python 像计算机科学家一样思考 Python Python 极客项目编程 Python 核心编程 看漫画学 Python Python 背记手册 希望这些建议和资料能帮到你们,祝大家都能顺利掌握Python!ꀀ
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