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python的常用关键词解读_c++和python先学哪个(2024年12月精选)

内容来源：我赢网所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

python的常用关键词

多语种关键词提取：4种方法大比拼【需求】需要从文本中自动提取关键词，包括短文本（一句话）和长文本（几百字），支持多种语言。【Python库选项】有几种常见的关键词提取方法，如TF-IDF、RAKE、TextRank和keybert。以下是两种方法的详细介绍： TF-IDF：这是一种经典的关键词提取方法，基于词频统计。它的优点是速度快，但需要依赖文档集，适用于语料库。对于短文本，可以通过设置停用词来提高提取效果。在设备配置较低的情况下，TF-IDF是一个不错的选择。 Keybert：这是一种基于BERT的关键词提取方法，通过向量化和余弦相似度来提取关键词。它的优点是准确度高，关键词长度可控，但缺点是速度较慢。Keybert在短句和长语篇中都有较好的表现。如果使用内置的停用词列表，可能会遇到问题，因此建议使用自定义的停用词列表。此外，还有其他几种方法值得了解： TextRank：这种方法与PageRank算法类似，基于权重算法。它不需要依赖文档集，但更适合长文本。 RAKE：这种方法比TextRank更快，但效果有待考量。如果对关键词的数量没有特别要求，可以多提取一些关键词，总会有有用的信息。希望这些方法能帮到你！

五年测试工程师的总结 𐟓Š 作为一个测试工程师，五年的工作经验让我积累了不少宝贵的经验。今天，我想和大家分享一些常用的测试工具和技巧，希望能对你们有所帮助。测试用例工具 𐟓‹ 首先，测试用例管理工具是每个测试工程师的好帮手。常见的工具有Xmind、Excel、TAPD、Testlink和禅道等。在实际工作中，我发现Xmind因为简单便捷，使用频率最高。项目管理工具 𐟓Š 项目管理工具也是必不可少的。常见的有禅道、TAPD、Teambition、Coding和Jira。每个工具都有自己的特色，选择适合自己的最重要。 Bug管理工具 𐟐œ Bug管理工具用来追踪和管理Bug。常见的有Jira、禅道和TAPD。这些工具可以帮助我们更好地管理Bug的生命周期。自动化测试工具 𐟤– 自动化测试是现代测试的关键词。常见的自动化测试工具有Jmeter、Appium、Postman、Selenium、Robot Framework和Python+unitest/pytest。Jmeter主要用于压力测试，Appium用于移动端自动化，Postman用于接口测试，Selenium用于Web应用自动化，Robot Framework和Python+unitest/pytest则用于UI或接口自动化。抓包工具 𐟔 抓包工具可以帮助我们更好地了解网络请求和响应。常见的有Fiddler、Charles和Wireshark。通过抓包，我们可以快速定位前端问题（如未发送请求或传参错误）或后端问题（如接口返回报错）。辅助工具 𐟛 ️ 还有一些辅助工具，如Navicat、Xshell和Wiki。Navicat用于连接数据库，Xshell用于远程连接Linux服务器，而Wiki则用于团队知识管理。基本SQL语句 𐟓Š 在实际测试过程中，我们需要用到一些基本的SQL语句，如增删改查。掌握这些基础语句对于数据报表和列表展示的测试非常有帮助。基础Linux命令 𐟖寸在部署Linux环境或进行压测时，熟悉一些基础的Linux命令是非常必要的。包括文件管理、压缩与解压、性能监控、系统管理、用户管理和软件安装等命令。希望这些总结能对你们有所帮助！如果你有任何问题或经验分享，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

Python英文单词？多看多用就行！想学Python但被一堆英文单词吓到？别担心，其实你不需要特意去背这些单词。以下是一些Python编程中常见的英文单词，帮你快速上手。 𐟌ˆ 编程中的常用英文单词变量：variable 函数：function 循环：loop 条件语句：if-else statement 列表：list 字典：dictionary 文件操作：file operation 异常处理：exception handling 𐟐🙤𚛥•词其实都是符号，看得多了用得多了，你就会形成一种条件反射，知道它们的作用。就像小时候玩FC上的《霸王大陆》，虽然一开始完全看不懂日文，但玩久了就知道每个选项的作用。 𐟌ˆ 现在学习Python比以前方便多了，手机上、电脑上都能查英文单词的意思，还能直接翻译。即使你不明白这些英文单词的意思，但看多了写多了，你也会形成一种条件反射，知道它们的作用。 𐟑‘ 当然，如果你英文好，那在学习Python的过程中会节省很多时间，减少代码编写中关键词拼错的概率，遇到问题也能更快地从英文提示中找到问题所在。所以，别被那些英文单词吓到，多看多用，你也能成为Python编程高手！

0基础如何快速入门数据分析？很多朋友问我，如何从零开始学习数据分析？特别是文科生，担心自己理科思维跟不上。其实，没有什么知识是天生就会的，最好的方法就是勇敢尝试。数据分析入门其实很简单𐟚€ 初学阶段：Excel 首先，掌握Excel的基本功能是关键。以下这些关键词你一定要掌握：透视表、筛选、多列排序、折线图、直方图、双坐标图、数据导入分隔设置、VLOOKUP、SUM、COUNT函数、冻结首行。这些功能足够你应付日常的数据分析工作。进阶学习：Sql Sql语言相对容易上手，但精通需要时间。建议先去w3school看看基本语法，然后自己练习。牛客网上有各种学习阶段的大厂面试题，可以巩固和加强你的学习。业务指标了解一些基本的业务指标，比如PV/UV、日活/月活、次日留存、ARPU、转化率。这些指标是数据分析师必须掌握的。常用分析方法掌握一些基本的分析方法，比如对比、细分、漏斗、RFM。这些方法可以帮助你更好地理解数据。再进阶学习：Python Python的学习需要花一些时间，但并不难。入门可以看看《利用Python进行数据分析》，然后跟着廖雪峰老师的教程边做边练。熟悉基本语法后，再学习pandas、numpy、matplotlib。 Shell命令掌握一些常用的Shell命令，比如cat、wc、grep、sed、sort、uniq、awk。这些命令在数据分析中非常实用。常用统计指标了解平均值、中位数、p值等基本的统计指标。这些指标可以帮助你更好地理解数据的分布和变化。数据挖掘常用算法学习一些数据挖掘的常用算法，比如线性回归、kmean聚类、逻辑回归、贝叶斯。这些算法可以帮助你进行更深入的数据分析。总结最难的不是怎么学，而是你有没有从现在开始行动。如果你自学一段时间后发现比较吃力，可以考虑报个班。总之，有付出才会有收获，希望大家都能早日成功！

如何高效科研：提升SCI论文发表效率 𐟌Ÿ 寻找合适的期刊高质量论文的来源：关注本专业顶尖期刊，特别是那些影响力较大的核心期刊。同门或同专业同学的推荐：他们的经验往往能提供宝贵的参考。搜索方法：利用数据库，输入关键词，选择最近三年的论文，限定学科范围，最后筛选核心期刊。常用数据库：CNKI、万方、Web of Science、Elsevier、Scopus、SpringerLink、Wiley。 𐟓š 文献阅读泛读：先看题目、摘要和关键词，快速了解文章大意。精读：先看数据分析和结果，再看讨论与结论，深入理解文章内容。打印重要文章：将有意义的文章打印出来，仔细阅读，模仿其框架和写作逻辑。阅读笔记：记录文献来源、研究领域、研究方法、重要发现和创新点。管理工具：使用Zotero进行文献管理，XMIND整理研究思路，印象笔记记录阅读笔记。 𐟒𛠦•𐦍†析及时整理和分析数据，避免拖延。常用分析方法：描述性统计、单因素分析、多因素分析、回归分析等。数据可视化工具：Excel、Python、Origin。 𐟤 交流与讨论论文写作问题：及时向导师和师兄师姐请教。跨领域交流：与不同研究方向的人交流，获取新的创意。学术会议：参加学术会议，获取本专业领域的最新前沿信息。 𐟓 论文框架摘要：包括研究目的、方法、结果和讨论，重点明确。引言：阐述政策背景、研究意义和必要性，指出现有研究不足。正文：通过调查研究、实验等方法，分析数据结果，得出结论。参考文献：至少15条以上，近三年的参考文献，外文参考文献占一定比例。 𐟌 英语水平提升对于SCI论文，英语水平至关重要。利用碎片化时间学习规范化的学术英语表达，提升英语水平。通过以上方法，可以有效提升科研效率，助力SCI论文的发表。

两个免费学习神器，数学和编程都能搞定！ 1. 𐟓ˆ 绘制一元函数图像：这个工具可以自动帮你画出各种一元函数的图像，非常方便。 𐟓š free版的mathematics：这个工具几乎可以进行所有的数学运算，虽然free版的算力有限，但已经足够应付大部分需求。如果你需要更强大的功能，可以考虑使用pro版本。 𐟖寸 Python的numpy工具包：虽然图形界面不太友好，但numpy里面有大量免费的工具包，可以帮你进行各种复杂的数学计算。通过查询图中出现的关键词，你就能找到相关的在线工具，方便快捷地辅助你的学习。

𐟌Ÿ手把手教你如何快速找到Stata命令𐟓š 最近有不少朋友问我如何找到Stata命令，其实我自己也在不断摸索中。虽然自己用的都是现成的命令，没有编过新命令，而且以前学的命令也大部分都忘了，但我还是想分享一些实用的方法，特别是适合新手的。 𐟌Ÿ利用好公主号微信其实是个找资源的宝地。你可以在搜索栏里输入关键词，就能找到很多相关的公主号。推荐几个：计量经济圈计量经济学 stata连享会 stata and python数据分析医咖会 𐟌Ÿ关注Stata连享会这是连玉君老师团队创办的，微信、CSDN、简书都有。特别是CSDN的界面比较舒服，而且这里还做了个Stata连享会的链接汇总、视频教程、常用软件、精彩推文等等。此外，微博也可以关注连老师@连玉君。 𐟌Ÿ期刊论文的附件很多论文会附带附件，上面有数据及处理过程。你可以找用同种方法的论文，然后学习它的do文件。比如，中国工业经济的附件是全部公开的，可以进它的官网找相应论文，然后下载附件学习。 𐟌Ÿ利用经管之家等网站经管类的同学应该都知道这个网站。你可以在上面搜索之前的回答，也可以自己提问题。数据、计量等问题都可以在上面找到答案。此外，简书、CSDN、小破站上也有很多计量文章，可以进行搜索。 𐟌Ÿ陈强老师的高级计量经济学及Stata应用这本书里基本能找到大部分的基础命令。经管之家和CSDN都能下载到这本书。希望这些方法能帮到大家，找到自己需要的Stata命令！𐟓–𐟒𛀀

博士必备5大学术工具推荐在读博期间，掌握一些高效的学术工具可以大大提升研究和学习效率。以下是一些博士生常用的学术工具，希望能帮助到你：学术搜索引擎 𐟔 学术搜索引擎如Google 学术、Scopus和IEEE Xplore等，提供了丰富的学术文献资源。通过关键词搜索，你可以快速找到相关的研究论文、期刊文章和会议论文。这些工具还能帮助你查找引用和相关的文献。参考管理工具 𐟓š 参考管理工具如EndNote、Zotero和Mendeley等，可以帮助你组织和管理文献库。你可以使用这些工具导入、整理和注释文献，自动生成参考文献列表和引文，方便进行学术写作。数据分析工具 𐟓ˆ 数据分析工具如MATLAB、R和Python等编程语言，具有强大的数据处理和分析功能。你可以使用它们进行统计分析、数据可视化和模型建立，以支持你的研究工作。文献写作工具 ✍️ 文献写作工具如Microsoft Word和LaTeX等，用于撰写学术论文和论文稿件。这些工具提供了专业的排版和格式设置功能，使你的论文符合学术规范。学术社交平台 𐟌 学术社交平台如ResearchGate和Academia.edu等，是学术界的社交网络平台。你可以通过这些平台与其他研究人员分享你的研究成果、获取反馈和建立学术合作关系。使用这些学术工具，可以帮助你更好地组织、分析和撰写你的研究工作。记得根据自己的研究需求，选择适合自己的工具，并熟练掌握它们的使用，以提高你的研究效率和成果质量。

深度学习入门指南：从零开始到实战 𐟌Ÿ 同学们应该都知道，现在神经网络可是火得不行。作为本专业的小透明，我自然也是眼热心动，磨刀霍霍向网络。然而，理想很丰满，现实却很骨感……不知道从哪儿开始，是看书还是直接看论文？这种学习方式真的有效吗？作为一个踩过不少坑的小白，我总结了一套干货理论，如果有兴趣，就和我一起看下去吧。语言是基础，推荐Python 首先，语言是基础，尤其是Python。虽然其他语言也能用，但Python的生态圈和易用性真的让人爱不释手。工具是手段，推荐几个好用的工具也很重要，推荐几个常用的：PyCharm、Xshell和Jupyter。这些工具能大大提高你的工作效率。框架是载体，主流框架推荐深度学习的框架主要有两种：PyTorch和TensorFlow。两者各有千秋，PyTorch相对来说更方便，而TensorFlow则是用的人多。其实，选择哪个框架不是最重要的，重要的是入门！决定好后，网上找课程（比如小破站），关键词就输入“基于TensorFlow（或PyTorch）的深度学习入门”。论文要看，但别急很多人说要多看论文，可看什么论文呢？学长学姐可能会给你几篇论文或者综述。但在我看来，在研究方向未确定之前，这种看论文的方式纯属浪费时间！划重点！既然目标是深度学习，那就有“通用区域”。以下是一些推荐的论文： AlexNet、VGG、GoogLeNet/Inception、ResNet、U-Net……这些是常用网络，尤其是VGG和ResNet，医学领域则推荐U-Net。把这些论文看完，怎么搜论文、看论文的基本套路你就掌握了。论文小工具翻译软件（推荐有道），解读论文的博客和论文算法代码（GitHub）。这些工具能帮你更好地理解论文。总结万事开头难，可能会经历焦虑。只要坚持这1~2个月，之后虽然不能说顺风顺水，但至少你是掌舵人。加油吧！𐟒ꀀ

酷狗Top500，Python爬取 𐟓Œ本文通过Python爬取了酷狗音乐排行榜中TOP500的歌曲数据，并进行了一系列可视化分析。 𐟓Š主要内容包括：爬虫技术：使用Python爬取酷狗音乐Top500排行榜数据。描述性统计：对爬取的数据进行描述性统计分析。可视化分析：通过6个图表展示歌曲时长分布、歌手排名、词云图等。 𐟖娿行环境：Jupyter Notebook 𐟓ˆ歌曲时长分布情况：通过直方图展示歌曲时长的分布情况。 𐟓Š各歌手歌曲时长分布情况（前10位）：展示排名前10位歌手的歌曲时长分布。 𐟎𖦭Œ曲词云图：通过词云图展示歌曲中的关键词。 𐟓ˆ排名和时长的分布情况：展示排名与歌曲时长的关系。 𐟎�’名区间内的前10位歌手分布：展示不同排名区间内前10位歌手的数量分布。 𐟓‘运行步骤：首先，使用Python爬取酷狗音乐Top500排行榜数据。然后，对爬取的数据进行描述性统计分析。最后，通过图表展示歌曲时长分布、歌手排名、词云图等。

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