自然語言是人類之間相互溝通時使用的語言，但是自然語言是機(jī)器無法理解的（對應(yīng)的，機(jī)器與機(jī)器之間采用的是機(jī)器語言進(jìn)行溝通，通俗的來講，就是零和一）。但是我們又需要機(jī)器能處理自然語言，那么現(xiàn)在的機(jī)器能對自然語言進(jìn)行處理嘛？能，現(xiàn)在的自然語言處理已經(jīng)發(fā)展到了一個比較成熟的階段，以python為例，python處理自然語言已經(jīng)有很多的第三方庫可供調(diào)用了，接下來這篇文章我們就來了解python有哪些第三方庫可以用來做自然語言處理吧。

在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中降維算法是比較常見的一種，而主成分分析是最常用的一種降維方法。使用主成分分析方法的降維算法又被稱為PCA降維算法，接下來的這篇文章我們就來看看什么是PCA降維算法，以及如何用python實現(xiàn)PCA降維算法吧！

在日常使用二維碼的時候我們一般只能看到二維碼本體，不能看到一些對二維碼的介紹，這非常不人性化。能不能在二維碼圖片添加文字以達(dá)到說明效果呢？可以！我們可以使用python圖像處理的那套方式來進(jìn)行二維碼上說明文字的添加。具體怎么做呢？繼續(xù)閱讀文章你會得到答案。

我們知道Django中內(nèi)置支持了ORM框架，orm模型中有著和mysql一致的聚合函數(shù)，那么Django怎么使用這些聚合函數(shù)呢？接下來這篇文章告訴你。

機(jī)器學(xué)習(xí)作為當(dāng)下最火的計算機(jī)行業(yè)應(yīng)用之一，它研究如何讓計算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為。那么機(jī)器是如何實現(xiàn)學(xué)習(xí)行為的呢？答案就是算法，機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過不斷的學(xué)習(xí)和強(qiáng)化，可以達(dá)到很不錯的性能。那么機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些呢，接下來的文章告訴你。

我們知道python的支持復(fù)數(shù)，也知道復(fù)數(shù)矩陣的存在，那么我們可以把復(fù)數(shù)矩陣分離成實部和虛部嗎？接下來這篇文章告訴你python怎么分離復(fù)數(shù)矩陣！

我們知道，python是支持復(fù)數(shù)的，所以它也可以有復(fù)數(shù)的矩陣。有時候我們有兩個實數(shù)的矩陣需要進(jìn)行實數(shù)矩陣合并，那么我們該怎么進(jìn)行python矩陣合并呢？接下來這篇文章告訴你。

有些時候我們需要進(jìn)行word圖片提取的操作。如果用手工的方式去一個一個地打開文件進(jìn)行保存，無疑是一件很累人的事情。實際上我們可以使用python批量提取word圖片，接下來我們就來看看怎么做吧。

我們前后端進(jìn)行交互的時候可以使用JSON進(jìn)行交互，但是python應(yīng)用和python應(yīng)用之間如果使用JSON來傳遞數(shù)據(jù)是一種浪費的行為（JSON傳遞的信息有限）這個時候我們可以通過protobuf庫來將python對象序列化，然后變成二進(jìn)制數(shù)據(jù)傳輸，最后再進(jìn)行python反序列化得到這個對象。接下來就讓我們看看具體怎么操作吧。