from keybert import KeyBERT # 初始化KeyBERT模型 # 默认使用'all-MiniLM-L6-v2'模型，也可以指定其他SentenceTransformer模型 kw_model = KeyBERT() # 示例文本 document = """ KeyBERT is a minimal and easy-to-use keyword extraction technique. It leverages BERT embeddings and a simple cosine similarity to find the most representative words and phrases in a document. The core idea is to create document embeddings, word embeddings for candidates, and then find the words that are most similar to the document itself. This method is highly effective for quickly identifying key topics and concepts within text. """ # 提取关键词 # top_n: 返回关键词的数量 # diversity: 控制关键词的多样性，0表示不考虑多样性，1表示最大多样性 keywords = kw_model.extract_keywords(document, keyphrase_ngram_range=(1, 1), stop_words='english', top_n=5) print("提取到的关键词：") for keyword, score in keywords: print(f"- {keyword}: {score:.4f}") # 提取短语（ngram_range=(1, 2)表示提取单个词或两个词的短语） keyphrases = kw_model.extract_keywords(document, keyphrase_ngram_range=(1, 2), stop_words='english', top_n=5) print("\n提取到的关键词短语：") for keyphrase, score in keyphrases: print(f"- {keyphrase}: {score:.4f}")示例输出：提取到的关键词： - keybert: 0.7303 - keyword: 0.6970 - bert: 0.6277 - extraction: 0.6033 - document: 0.5878 提取到的关键词短语： - keybert: 0.7303 - keyword extraction: 0.6970 - bert embeddings: 0.6277 - document embeddings: 0.5878 - cosine similarity: 0.54895. 注意事项 虚拟环境： 强烈建议在独立的Python虚拟环境（如venv或conda环境）中安装Python包。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 使用Composer安装Yii2基础模板： composer create-project yiisoft/yii2-app-basic yii-basic 如果没有安装Composer，请先下载并安装。
测试覆盖率与性能测试 Go提供基本的覆盖率统计功能。
每个连接独立运行，不会影响其他连接 协程开销小，适合高并发场景 注意控制资源，避免内存泄漏（比如未关闭连接） 发送与接收数据的细节 TCP是字节流协议，没有消息边界，因此需要自己定义协议来区分每条消息。
每个进程都有自己独立的Python解释器实例和内存空间。
基本上就这些。
与 griddata 不同，RBFInterpolator 专门设计用于处理散乱数据，并且可以方便地进行外推。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 在执行层面，对于PHP动态网站，数据库迁移往往是重头戏。
然而，对于结构复杂、包含多个包和子目录的大型项目，我们往往需要一次性运行整个项目或其中特定部分的测试，而非逐个目录执行。
基本用法 调用 os.system() 时传入要执行的 CMD 命令字符串即可： import os os.system('dir') # Windows 下列出当前目录文件 os.system('ping www.baidu.com') os.system('ipconfig') 常见用途与示例 以下是一些常见的使用场景： 查看网络状态：os.system('ping google.com') 清理屏幕：os.system('cls')（Windows）或 os.system('clear')（Linux/macOS） 创建目录：os.system('mkdir new_folder') 运行其他程序：os.system('notepad.exe') 返回值说明 os.system() 会返回一个整数，表示命令执行的退出状态： 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； 行者AI 行者AI绘图创作，唤醒新的灵感，创造更多可能 100 查看详情 0 表示命令执行成功 非 0 表示出错或命令未成功执行 例如： exit_code = os.system('dir') if exit_code == 0: print("命令执行成功") else: print("命令执行失败") 注意事项 虽然 os.system() 使用方便，但也有一些限制和潜在问题： 无法直接获取命令输出内容（只能看到打印在终端的内容） 存在安全风险，避免拼接不可信的用户输入（可能引发命令注入） 跨平台兼容性差，不同系统命令语法不同 如果需要捕获输出或更精细控制，建议使用 subprocess.run() 等更强大的工具。
不复杂但容易忽略。
注意 priority_queue 不支持遍历，也不支持查找中间元素，只关注顶部。
106 查看详情 <?php class Fruit { protected $name; protected $color; public function describe($name, $color) { $this->name = $name; $this->color = $color; } public function intro() { echo "Name: {$this->name}"."\n"; echo "Color: {$this->color}"."\n"; } } // Strawberry is inherited from Fruit class Strawberry extends Fruit { public function getfruit() { $this->intro(); } public function assignfruit($name, $color){ $this->describe($name, $color); } }使用示例 现在，可以使用 FruitService 类来创建和删除水果对象。
在数据处理过程中，经常会遇到需要根据特定规则替换字符串中的参数的情况。
这种技巧在处理需要特定格式或转换的字符串数据时非常有用。
对于一个 N 维切片，我们需要从最外层维度开始，逐步分配内部维度的空间。
PHP_CodeSniffer：检测代码是否符合PSR标准，支持PSR-1、PSR-12等 PHP-CS-Fixer：不仅能检查还能自动修复格式问题，集成到CI流程中很实用 IDE配置：如PhpStorm、VS Code可通过插件实时提示或格式化代码 例如使用PHP-CS-Fixer快速格式化整个项目： <font face="Courier New">php-cs-fixer fix src/ --rules=@PSR12</font> 基本上就这些。
正确使用const不仅能提高代码安全性，还能帮助编译器优化程序。
可以使用 json_last_error() 和 json_last_error_msg() 函数获取详细的错误信息，以便进行适当的错误处理。
通过编写XSL模板，可以将源XML+数据转换为新的动态XML结构。

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