中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别,不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成,因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式,中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
python实现word转成自定义格式的excel文档(解决思路和代码)支持按照文件夹去批量处理,也可以单独一个文件进行处理,并且可以自定义标识符。
根据D3单元格的值,到“图书定价!$A$3:图书定价!$B$19”范围内进行匹配,根据精确匹配到的行,最终显示第二列的值。
本专栏旨在快速了解常见的数据结构和算法。在需要使用到相应算法时,能够帮助你回忆出常用的实现方案并且知晓其优缺点和适用环境。
今天是LeetCode专题的第24篇文章,我们一起来看LeetCode的44题——Wildcard Matching,这是一道Hard难度的问题,会稍稍有点难,但是好消息是没有出现我们之前没见过的算法。
根据表、列、索引和WHERE子句中的条件的详细信息,MySQL优化器考虑了许多技术来有效地执行SQL查询中涉及的查找。对一个巨大表的查询可以在不读取所有行的情况下执行;涉及多个表的联接可以在不比较每个行组合的情况下执行。「优化器选择执行最有效查询的操作集称为“查询执行计划(query execution plan)”,也称为EXPLAIN计划。」
mysql认为可能还用到了唯一索引,但实际并没有用到,还是只用到了联合索引, 再看key_len的长度和情况1一样,所以验证结论,where后只有第一个范围查 找才生效(如果第一个索引失效,则顺延)。如果有联合索引,仅最左侧的索引字段生效. 范围查询+等值匹配 优先有索引的等值查询
哈希表其实是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组称为稀疏数组)。它是一种根据关键码值(Key-value)直接访问在内存存储位置的数据结构。
Hash,一般翻译做散列、杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
merge()方法是Pandas中的合并操作,在数据处理过程中很常用,本文介绍merge()方法的具体用法。
双序列比对可以采用是基于动态规划算法的Needleman-Wunsch(NW)和Smith-Waterman algorithm(SW)算法,虽然精度高,但计算消耗大。当与数据库比对的时候,该算法就显得不切实际。因此TASTA,blast采用启发式算法使得通过大幅度丢失灵敏度来减少运行时间。与FASTA软件相比,blast通过把搜索限制在狭隘的矩阵对角线条带上,来改进FASTA进行数据库搜索的速度。
针对索引失效的排查,关键步骤包括确定需要分析的SQL语句,并通过EXPLAIN查看其执行计划。主要关注type、key和extra这几个字段。
HMAC 算法可用于验证在应用程序之间传递或存储在潜在易受攻击位置的信息的完整性。基本思想是生成与共享密钥组合的实际数据的加密散列。然后,可以使用所得到的散列来检查所发送或存储的消息以确定信任级别,而不发送秘密密钥。
Excel是我们工作中经常使用的一种工具,对于数据分析来说,这也是处理数据最基础的工具。
之前我一直使用 Python 来处理 Linux 的一些文本,但是对于一些大文本的简单处理,Python 麻烦而且慢,于是现在慢慢改用awk来处理,很多时候一行命令就能解决,因此非常方便。针对使用是过程的一些心得,写个小小的教程,awk太强大了,需要慢慢长时间的学习,我尽量保持更新这个教程吧。
索引管理 索引是什么? 索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容; 让获取的数据更有目的性,从而提高数据库检索数据的性能; 索引建立在表的列上(字段)。 索引的设计理念 数据库索引的设计原则:
Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些。 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn, pyga, folium 和 networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有些有其他一
中文分词:指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程,这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法:基于词典规则和基于机器学习
在使用Python进行数据分析和处理时,我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)。这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。 虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩,但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。在解决这个错误之前,我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。
问大家一个问题 。如果手机上存储了 1000 个联系人 ,现在要你给小詹打个电话 ,跟他说 ,他老婆喊他回家吃饭 。你会怎么做 ?
下面的题目来自一份商品专员的面试题,其中有涉及到条件格式、自定义排序、数据验证制作下拉菜单、查找引用类函数、文本提取函数等等技能。
网上找了好多文章都没有提到这个东西,没有说明 wavedec2 函数各个返回值究竟是什么意思
Python基础语法(五)—常用模块的使用和模块的安装和导入,本文介绍的Python模块有:os、sys、time、datetime、random、pickle、json、hashlib、shutil、re。
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库,没有之一。——笛卡儿没说过这句话!
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
NoSQL 数据库是非关系数据库,不使用结构化查询语言 (SQL) 进行数据操作。相反,他们使用其他数据模型进行访问和数据存储。SQL 数据库通常用于处理结构化数据,但它们可能不是处理非结构化或半结构化数据的最佳选择。
下面是我做的几个用列: 1 #python中的函数定义,使用和传参 2 def_str = '''\ 3 python中的函数以如下形式声明: 4 5 def 函数名称([参数1,参数2,参数3......]): 6 执行语句 7 8 如: 9 10 def helloWorld(): 11 print('hello') 12 13 if __name__ == '_main__': 14 he
还在自己吭哧吭哧打算法平台Leetcode的周赛?为什么不试试神奇的ChatGPT类AI呢!
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为在搜索子句中使用通配符,必须使用LIKE操作符。LIKE指示MySQL,后跟的搜索模式利用通配符匹配而不是直接相等匹配进行比较。
一、功能实现: 1.搜索按钮功能是否实现; 2.点搜索后,原先的搜索条件是否清空;
DataFrame简介: DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引)。跟其他类似的数据结构相比(如R的data.frame),DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。其实,DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。 导入基本python库: import numpy as np
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
系统发育相关的基因组之间既存在保守性又存在可变性。有些序列片段的数目以及顺序具有保守性,这种保守性可以使用共线性(synteny)或同线性(colinearity)来进行描述。共线性主要强调两方面,一是序列的同源性,二是序列片段的排列顺序。同时即使很近缘的基因组也可能存在大量的变异和多态性,这种变异可能构成了不同个体与群体性状差异的基础。单核苷酸多态性(single-nucleotide polymorphism,SNP)是指由于单个核苷酸位置上存在转换或颠换等变异所引起的DNA序列多态性,常用来研究近缘物种基因组的进化。
原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/84645055
最后是今天的分享:Author、Article、ArticleDetail三张表一键建表SQL语句
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引:而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息,您可以在索引中查找一个条目,该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中,B树(特别是InnoDB存储引擎使用的B+树)是索引的常用数据结构。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具,其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力,Pandas 离这个目标已经越来越近了。
这些范式的设计目的是为了减少数据冗余、提高数据完整性,并简化数据结构,从而使数据库更加稳定和高效。遵守这些范式可以让数据库设计得到结构化,但也应当注意,在某些情况下,为了提高查询效率,开发者会有意识地违反这些范式来进行数据库的反规范化设计。
作为学院派的数据库,postgresql在底层的架构设计上就考虑了很多算法层面的优化。其中在postgresql9.6版本中推出bloom索引也是十足的黑科技。
使用python进行数据分析时,经常会用Pandas类库处理数据,将数据转换成我们需要的格式。Pandas中的有两个数据结构和处理数据相关,分别是Series和DataFrame。
接上一篇《Tcpdump流量自动化测试上篇》讲到通过自动化的方式获取到Pcap文件,今天来讲讲怎么用Wireshark来自动分析统计Pcap包中指定的流量。
python数据分析主要处理的是结构化数据(structured data)例如:
在我们日常接触到的Python中,狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话,可以分为三种。
和其它数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。
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