《韩国电影《私人瑜伽教练》》高清不卡在线观看 - 全集剧情...
在人们对于未来生活的无限憧憬中，厨房作为家庭的核心区域，它不再只是单纯做饭的地方，而是一个展示个人品味和生活个性的居家场所。有人把它设计成开放式的，有人把它设计成全白、全黑色调，还有人用各种艺术饰品来装扮它......每个人对于厨房的想象，都各不相同。
2024年12月18日，要实现如此卓越的续航力，东风风神尝7在电池组方面自然也是下足了功夫。它搭载了一块90办奥丑的大容量电池组，不仅为车辆提供了充足的动力，更能确保长途行驶中的电量储备充裕。该车还支持30分钟快充，可在短时间内恢复80%的电量，极大缩短了充电等待时间，提高了出行效率。这套电池组的设计不仅为东风风神尝7赢得了出色的续航力，更增强了它的实用性。
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藏在金庸作品里的秘密终于被揭开最佳男主角竟然是……2018-11-02 12:21·DT财经题图 | 网络说起武侠小说不得不提中国武侠小说三大宗师——金庸、梁羽生、古龙从上世纪七八十年代开始大量的武侠经典出现在荧幕之中数据侠奔跑的鳄鱼用Python和数据分析探索了武侠小说的世界~本文转自公众号菜鸟学Python（ID：cainiao_xueyuan）▍谁是金庸小说的主角天龙八部是一部多主角小说萧峰、虚竹、段誉三兄弟各有际遇曾经还因谁才是第一主角的问题引发过一阵争论现在我们已经懂得用数据思维来考虑问题看看怎样对中文小说进行数据分析吧出场率是评价一个小说人物的重要指标我们就先来对《天龙八部》中人物的出场情况进行一下统计分析吧分词中文分词是中文信息处理的基础但是由于汉语的博大精深中文分词的难度比英文要高出一大截好在python有很多用于中文分词的库jieba就是其中受欢迎程度比较高的一款下面我们就来体会一下它的妙用因为文件太大每次只读取固定长度的字符串jieba用起来非常简单短短几行代码就完成了分词工作（下图）可是...仔细一看发现哪里不对了段誉作为一个姓名没有被单独分出来而是和其他一些动词连在一起另外也有一些角色名字被拆分成了两个甚至更多的单词例如神仙姊姊被分成了神仙和姊姊两个词不过这也难怪中文的灵活性太强一个词往往有多层含义和多种用法看来直接使用jieba分词还是会有不小的误差我们得想办法来解决这个问题不然会对分析结果造成干扰优化jieba本身带有词库而且具备很强大新词识别的功能但是为了获得更高的准确率我们必须载入自定义词库因为这次的目的是对人物姓名进行分析我们先从网上找一份热心网友整理的《天龙八部》人物大全然后参照jieba/dict.txt的格式（一个词占一行每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略）用空格隔开顺序不可颠倒）做成词典文件my_dict.txt使用 jieba.load_userdict()函数加载到程序中如果在程序运行过程中发现其他问题还可以使用add_word()、suggest_freq()等函数对词典和词频进行动态调整用load_userdict导入自定义字典?le_name 为文件类对象或自定义词典的路径add_word()可在程序中动态增加词典del_word()可在程序中动态删减词典suggest_freq()可调节单个词语的词频使其能（或不能）被分出来现在我们已经成功解决了人名被意外分割的问题而对于段誉听、段誉见这类包含姓名但分割不彻底的单词我们可以使用suggest_freq函数调整词频进行强制分割不过我感觉这样做毕竟麻烦还是决定用正则表达式的方法把我们需要的人名单独取出来同时将我们不需要的信息（不包含人名的单词）过滤掉制图经过上面两步操作获得了一份仅包含《天龙八部》人名的文本我们可以很轻易地将它读取并转换为list格式现在是不是有一种我为刀俎它为鱼肉的感觉了经过简单的数据处理我们得到了每个人物的名字在小说中出现的频次由于萧峰和乔峰是同一个人为了方便统计将两个名字的出场次合并然后取出场率排名前30位的角色数据用图表的形式展示出来虽然在很多人心中萧峰的形象更适合本书主角但从分析结果来看段誉这个名字在小说中的出场频率是最高的萧峰（乔峰）紧随其后难怪有人为谁是第一主角的事发起过争论不过人物的重要性也不能只看戏份多少像慕容博萧远山玄慈段正淳这些人的出场率虽然不是特别高但正是这几个人上一代的宿命恩怨引发了萧峰虚竹段誉三兄弟的江湖故事实实在在是另一条暗线的主角对于主角的问题我们就不展开讨论了从图中还可以看到其他一些角色的出场频率仔细琢磨一下还是蛮有意思的其实《天龙八部》的中心思想就是求不得：段誉不想学武功却练成了绝世神通一心追求王语嫣最终美人对慕容复不离不弃萧峰立志保卫大宋没想到自己居然是契丹人决定与阿朱塞外牧马然而造化弄人心爱的人却死在自己手上世间种种往往难以掌控所以我们平时阅读、学习的过程中也不必过于心浮气躁、急功近利还是要平心静气、踏实苦练即使目标无法完全实现也可能遇到有心栽花花不开、无心插柳柳成荫的境遇▍小说里的用词习惯每个人写作都会有自己的风格而写作风格很大程度上可以在用词习惯上体现出来刚才我们分析了金老的作品 这次我们来看下被誉为新派武侠小说开山祖师梁羽生的两部部代表作品——《萍踪侠影录》和《云海玉弓缘》取词既然是中文语言分析那第一步当然还是分词了考虑到说、走、开始、平常等简单词语使用频率通常很高且难以体现写作风格这里我们仅提取词长度不小于4的成语、俗语和短语进行分析同时考虑到某些人名（例如：上官婉儿、澹台灭明）等专有名词会对分析结果造成干扰在分词取词的时候可以一并过滤掉最终得到这样一份词语文件：云图对用词习惯的分析更倾向于定性分析我们这里使用词云图来作展示首先绘制《萍踪侠影录》的词云图我们可以看到在这篇小说中微微一笑、哈哈大笑、大吃一惊、非同小可等词语使用频率非常高再来看另一部作品《女帝奇英传》词云图如下：我们很容易就发现这部小说中使用频率最高的还是微微一笑、哈哈大笑、大吃一惊、非同小可这几个词 继续查看其他一些使用频率较高的词也会发现类似的规律看来梁老先生写作的用词习惯还是有迹可循的有兴趣的朋友也可以拿其他大师的文学作品或者网络小说来进行分析说不定会发现很有趣的规律哈▍小结中文分词其实是一个非常有意思的事情特别是对这些武侠小说的探索我自己也是一个武侠迷超级喜欢金庸的小说飞雪连天射白鹿 笑书神侠倚碧鸳每一本书都是非常经典除了上面两个维度我们还有一个人物关系的分析文章正在创作中大家敬请期待如果对于本篇有啥建议欢迎留言交流对于中文分词和语言分析笔者也是初学乍道对于文中涉及的技术理解和小说见解如有不当之处欢迎大家批评指正▍后记少年子弟江湖老梁羽生去世时金庸曾送挽联同行同事同年大先辈亦狂亦侠亦文好朋友如今先生已去一个时代的告别不确切每时每刻都是终结今番良晤豪兴不浅他日江湖相逢再当杯酒言欢咱们就此别过《神雕侠侣》结局处杨过如此向江湖告别你看这些白云聚了又散散了又聚人生离合亦复如斯先生走好注：内容仅为作者观点不代表DT数据侠立场期待更多数据侠干货分享、话题讨论、福利发放在公众号DT数据侠（ID：DTdatahero）后台回复数据社群可申请加入DT数据社群▍数据侠门派本文数据侠是一个爱好数据分析的鳄鱼▍加入数据侠数据侠计划是由第一财经旗下DT财经发起的数据社群包含数据侠专栏、数据侠实验室系列活动和数据侠联盟旨在聚集大数据领域精英共同挖掘数据价值了解数据侠计划详情请回复数据侠计划投稿、合作请联系datahero@dtcj.com
电商平台上多个商家也在售卖“乌梅汤2.0”我可以追究对方的拒绝执行判决、裁定罪吗？