实现一个单词搜索游戏，给定一个二维网格和一个单词列表，找到单词列表中出现在网格中的所有单词（提示：Trie树 + DFS）。...简介：实现一个单词搜索游戏，给定一个二维网格和一个单词列表，找到单词列表中出现在网格中的所有单词（提示：Trie树 + DFS）。...算法思路 算法思路： 本题要求我们查找单词列表中所有在二维网格中出现的单词。由于单词可以出现在网格中的任意位置，因此需要从每个单元格开始遍历整个网格。...，在程序中我们定义一个 Trie 树来储存单词列表。...首先将所有的单词插入到 Trie 树中，然后遍历整个网格，在每个位置开始 DFS 流程，向四周不断扩展字符串，如果该字符串在 Trie 树中查询到，则将其加入结果的列表中。
在 Python 中，列表是一种非常常见且强大的数据类型。但有时候，我们需要从一个列表中删除特定元素，尤其是当这个元素出现多次时。...本文将介绍如何使用简单而又有效的方法，从 Python 列表中删除所有出现的元素。方法一：使用循环与条件语句删除元素第一种方法是使用循环和条件语句来删除列表中所有特定元素。...具体步骤如下：遍历列表中的每一个元素如果该元素等于待删除的元素，则删除该元素因为遍历过程中删除元素会导致索引产生变化，所以我们需要使用 while 循环来避免该问题最终，所有特定元素都会从列表中删除下面是代码示例...具体步骤如下：创建一个新列表，遍历旧列表中的每一个元素如果该元素不等于待删除的元素，则添加到新列表中最终，新列表中不会包含任何待删除的元素下面是代码示例：def remove_all(lst, item...结论本文介绍了两种简单而有效的方法，帮助 Python 开发人员从列表中删除所有特定元素。使用循环和条件语句的方法虽然简单易懂，但是性能相对较低。使用列表推导式的方法则更加高效。
标签：VBA,用户窗体,列表框 有时候，我们想从数据表中搜索指定的内容，但匹配项往往不只一项，而我们想要将匹配项全部显示出来，如下图1所示。...图1 在Excel中，有很多方法可以实现，这里使用用户窗体和VBA代码来完成。 示例数据如下图2所示。 图2 单击“查找”按钮，弹出我们所设计的用户窗体如下图3所示。...图3 其中，最主要的“查找”按钮对应的代码如下： Private Sub SearchBtn_Click() Dim SearchTerm As String Dim SearchColumn...，即如果某人正在搜索位置，则仅在位置列中搜索 With Range("Table1[" &SearchColumn & "]") ' 查找第一个匹配项 Set RecordRange...FirstAddress = RecordRange.Address RowCount = 0 Do ' 设置匹配值行中的第一个单元格
给定一组 互不相同 的单词， 找出所有 不同 的索引对 (i, j)，使得列表中的两个单词， words[i] + words[j] ，可拼接成回文串。...for i := 0; i < len(words); i++ { // i words[i] // findAll(字符串，在i位置，wordset) 返回所有生成的结果返回
我从初中开始基本上就是一个英语很烂的人，数理化再好有什么用，工作了，结果发现数理化都没啥用，最有用的还是当年学的最烂的英语。...词汇，基本满足日常词汇需要），得到该单词的中文解释，如果词典中查不到这个词，那么就忽略，查的到就显示出来。...5.用户根据显示出来的所有词，再选择哪些是认识的，如果认识就可以标记为认识，以后也不会被注释。如果是不认识的，那么可能这个词存在多种注释，用户可以选择哪种注释在这个句子中更合理。...我目前的做法简单粗暴直接，维护了一个常见的人名列表，如果首字母大写的，那么就查询这个人名列表，存在则说明是人名，不存在就当普通词汇处理。地名目前没有维护，没有处理，毕竟地名出现的频率没有人名高。...一个是看是否变形，如果是booking或者booked，那么这是动词的变形，所以必然取动词的解释：预定。 二是看前后单词的词性，如果book的前面是adj.那么这里的book就是名词。
这种聊天机器人使用对话的消息和上下文从预定义的机器人消息列表中选择最佳回答。上下文可以包括对话树（dialog tree）中的当前位置，对话中所有的先前消息和先前保存的变量（例如，用户名）。...句子标记器（Sentence tokenizer）可用于查找句子列表，单词标记器（Word tokenizer）可用于查找字符串中的单词列表。 NLTK数据包包括一个预训练的英语Punkt标记器。...删除噪声 – 即不是标准数字或字母的所有内容。 删除停止词。有时，一些极为常见的单词在帮助选择符合用户需求的文档时没什么价值，所以被排除在词汇表之外。这些词被称为停止词（stop words）。...这些之间的主要区别在于，词干提取通常可以创建不存在的词，而词汇还原都是实际的词。所以，你词干提取的词根，意思是你最终得到的词，不是你只查字典就可以查找的，但词形还原可以查找。...cosine_similarity 它会用于查找用户输入的单词与语料库中的单词之间的相似度。
题目 实现一个带有buildDict, 以及 search方法的魔法字典。 对于buildDict方法，你将被给定一串不重复的单词来构建一个字典。...对于search方法，你将被给定一个单词，并且判定能否只将这个单词中一个字母换成另一个字母，使得所形成的新单词存在于你构建的字典中。...为了便于竞赛，测试所用的数据量很小。你可以在竞赛结束后，考虑更高效的算法。 请记住重置MagicDictionary类中声明的类变量，因为静态/类变量会在多个测试用例中保留。...来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/implement-magic-dictionary 著作权归领扣网络所有。...解题 建立原始字典的哈希表，以及单词长度的记录表 查找时，长度必须相等，且变形词在哈希表中，且变形词不为原词 class MagicDictionary { unordered_set
中文纠错分为两步走，第一步是错误检测，第二步是错误纠正； 错误检测部分先通过结巴中文分词器切词，由于句子中含有错别字，所以切词结果往往会有切分错误的情况，这样从字粒度和词粒度两方面检测错误， 整合这两种粒度的疑似错误结果...，形成疑似错误位置候选集； 错误纠正部分，是遍历所有的疑似错误位置，并使用音似、形似词典替换错误位置的词，然后通过语言模型计算句子困惑度，对所有候选集结果比较并排序，得到最优纠正词。...意图理解之后，槽位填满了，根据槽来填错的POI ---- 腾讯：基于语义关联的中文查询纠错框架 一个好的纠错系统能够将用户输入查询词进行纠错提示, 或者将正确结果直接展示给用户，提高了搜索引擎的智能化。...文献研究传统文本纠错包含两种类型： 一种是“单词”错误的纠错类型 另外一种是“词条搭配”的错误类型 早期的纠错一般是第一种,使用编辑距离进行相近查找； 第二种错误类型，通过探测query中词条的上下文搭配来判定是否存在错误...分析原因应该是用户输入多个片段是为了得到一条明确的结果，而不愿意拿到一个结果列表； 而错误比例较高应该是用户记忆比较模糊，希望使用两个或多个资源片段的关联关系得到明确的结果。
如果我们要查找某个词在哪些文档中出现，就需要遍历整个文档集合，这显然是非常低效的。 倒排索引则解决了这个问题。在倒排索引中，有一个单词列表，对于列表中的每个单词，都有一个包含它的文档的列表。...当用户在Elasticsearch中执行一个搜索查询时，查询会被解析成一个或多个查询词。 对于每个查询词，Elasticsearch首先在单词词典中查找它。...词项字典（Term Dictionary） 词项字典是一个包含文档集合中所有唯一单词的列表。每个单词在词项字典中都有一个唯一的条目，这个条目指向倒排表中与该单词对应的条目。...Trie树是一种树形数据结构，用于高效地存储和查找字符串（或其他类型的数据）。在Trie树中，从根到任何一个节点，按照路径上的标签字符顺序连接起来，就是一个相应的字符串。...当我们在Elasticsearch中执行一个搜索查询时，以下是发生的主要步骤 查询被解析成一个或多个查询词。 对于每个查询词，Elasticsearch在单词词典中查找它。
最近，我的一位博客读者为相似性查找任务训练了一个嵌入单词的模型。他发现有着不同大小写变化方式（比如“Canada”和“canada”）的输入产生了不同类型的输出，或者根本没有输出。...同一个单词的不同大小写变化都映射到同一个小写形式 另一种小写转换非常管用的情况是，想象一下，你在查找含有“usa”的文档，然而，查找结果为空因为“usa”被索引为“USA”。现在我们该怪谁呢？...词形还原 表面上的词形还原与词干还原非常相似，其目标是删除变形并将单词映射到其根形式。唯一的区别是，词形还原试图以正确的方式去做。它不只是切断单词，它实际上将单词转换为实际的根。...，你希望搜索系统专注于呈现谈论文本预处理的文档，而不是谈论“什么是“。这可以通过对所有在停用词列表中的单词停止分析来完成。停用词通常应用于搜索系统，文本分类应用程序，主题建模，主题提取等。...W W clean W W 停止词列表可以来自预先建立的集合，也可以为你的域创建自定义单词列表。
在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。...是”文档–》词” ---- 当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时，假设只存在正向索引（forward index），那么就需要扫描索引库中的所有文档，找出所有包含关键词“华为手机”的文档，再根据打分模型进行打分...得到倒排索引的结构如下： “关键词1”：“文档1”的ID，“文档2”的ID，…………。 “关键词2”：带有此关键词的文档ID列表。 从词的关键字，去找文档。...总结：倒排索引是把所有的文档的关键词统计出来放到索引库中，然后根据用户输入的词到索引库中查找该词，进而找到该词所在的那些文档中。最后按模型评分大小，先后展示给用户。...倒排列表(PostingList)：倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息，每条记录称为一个倒排项(Posting)。
在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。...例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置 得到正向索引的结构如下： “文档1”的ID > 单词1：出现次数，出现位置列表；单词2：出现次数，出现位置列表...当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时，假设只存在正向索引（forward index），那么就需要扫描索引库中的所有文档，找出所有包含关键词“华为手机”的文档，再根据打分模型进行打分，排出名次后呈现给用户...倒排列表(PostingList)：倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息，每条记录称为一个倒排项(Posting)。...单词词典 单词词典是倒排索引中非常重要的组成部分，它用来维护文档集合中出现过的所有单词的相关信息，同时用来记载某个单词对应的倒排列表在倒排文件中的位置信息。
该项目有一个简单的摘要：选取您选择的任何单词并查找其定义，然后查找所有这些单词的定义，依此类推，直到您拥有可以完全定义该集合中所有其他单词的有限封闭单词集....我们获取种子词，查找它并将这些新词添加到列表中。跟踪新词、您已经定义的词和您还剩下的词，最终您会得到所有定义的词，这些词来自单个种子词。...从网络生成器的示意输出 第一层包含种子词的定义，在这个例子中是“meaning”。 第二部分包含了这些词的定义。 第三层包含任何新单词的定义。仅显示前几个关联，这一层包含28个单词的定义。...这需要花费一些精力来找到正确的方法，但GraphicsComplex能够完成这项工作。从生成器获得关联表之后，使用嵌入算法将其转换为点和线的列表。...由于集合中的每个单词都是在集合中完全定义的，所以这个core中的所有单词也可以是种子单词，集合的大小不会改变。新的种子词可以被看作是这个核心的扰动，因为大多数的差异仅仅出现在第一个定义中，如果有的话。
在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。...当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时，假设只存在正向索引（forward index），那么就需要扫描索引库中的所有文档，找出所有包含关键词“华为手机”的文档，再根据打分模型进行打分，排出名次后呈现给用户...得到倒排索引的结构如下： “关键词1”：“文档1”的ID，“文档2”的ID，…………。 “关键词2”：带有此关键词的文档ID列表。 ? 从词的关键字，去找文档。...倒排列表(PostingList)：倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息，每条记录称为一个倒排项(Posting)。...单词词典 单词词典是倒排索引中非常重要的组成部分，它用来维护文档集合中出现过的所有单词的相关信息，同时用来记载某个单词对应的倒排列表在倒排文件中的位置信息。
每当我们听到“AI”一词时，我们的第一个想法通常是电影中的未来机器人，如终结者和黑客帝国。...对于字典中的每个单词，模型根据它看到的前一个单词分配概率。 在我们的例子中，“house”或“car”这个词比“river”或“dinner”这样的词有更高的概率。...“为了正确预测下一个单词为”西班牙语“，该模型在前面的句子中侧重于”西班牙“一词，并使用单元格的记忆”记住“它。该信息在处理序列时由单元存储，然后在预测下一个字时使用。...该模型通过使用注意力集中于先前在模型中看到的与预测下一个单词相关的单词来学习预测句子中的下一个单词。 使用变形金刚生成文本的基础与机器翻译所遵循的结构类似。...如果我们采用一个例句“她的礼服有粉红色，白色和___点。”该模型将预测蓝色，通过使用自注意力分析列表中的前一个单词作为颜色（白色和粉红色）并理解期望的词也需要是一种颜色。
为了检测假新闻，从真实新闻文章中传递了GPT-2模型的种子。从该种子中，模型生成长格式的文本，最多可包含500多个令牌（可以将标记视为单词和标点符号。）。...该语言模型有一个简单的目标：给定文本中的所有先前单词，从而预测下一个单词。...温度越高，模型获得的“创意”就越多，这意味着它不会添加最可能的下一个单词，而会从更大的池中采样。我们选择了0.7作为此超参数的值，这提供了看似最一致的内容创建。...本文有几个可预测的词，但也包含许多生成模型将不太可能选择的词。这是因为人类在写作时不会考虑最可能出现的下一个单词。他们考虑哪个词最适合写作的上下文以及他们试图传达的想法。 ?...使用这两种区分器，在生成器和人类创造的结果中这两个词之间有明显的区别。这支持了我们的推论，即生成器将仅基于单词的概率而非上下文来构造文本。
MRF模型包含了一个无向图，无向图的每个节点都和一个随机变量Yi关联，作为它的状态（状态数目有限）。而在成对MRF中，一个节点的标签可看做只依赖它的邻居和与图中其他所有节点独立。...标签的联合概率可以写作： 其中y表示对所有节点的一种标签标注方法，yi是节点分配的标签，Z是一个标准化常量。...人脑的思维方式让我们能够非常自然地发现这些变形词，因为这些变形词在句子中是“异常”的部分，这种“异常”的感觉会将我们的注意力聚集到这一区域，进而逐渐发现完整的变形词。...而机器在直接面对这些变形词（包括间杂特殊符号，同音变换，形近变换，简繁转换，偏旁拆分等）时就显得稍微力不从心，变形词识别是解决中文垃圾内容过滤的一个重要问题。...3.3.2 词嵌入方法 将单词转化为词向量，计算上下文语义重心，计算单词的词向量与上下文文本语义重心向量的相似度。正常文本里面的词语跟上下文文本语义接近，所以对应的词向量在空间上也是比较接近的。
最后，我们使用 split（）函数创建一个列表，该列表包含文本文件中所有的单词，并用空格字符分隔。...「计数器」列表，该列表中存储在数据集中找到一个单词的次数。...但该列表不是由独立单词组成的单词列表，而是个整数列表——在字典里由分配给该单词的唯一整数表示每一个单词。...然后从单词的 span 范围中随机选择其他单词，确保上下文中不包含输入词且每个上下文单词都是唯一的。...embedding_size 是隐藏层的大小，也是新的更小的单词表示的长度。我们也考虑了可以把这个张量看作一个大的查找表——行是词汇表中的每个词，列是每个词的新的向量表示。
1-3 深入理解倒排索引 倒排索引 = 词典 + 倒排文件 从倒排索引中查找单词 如何查找同时包含了多个单词的文档呢？...查找时只 需要先从词典中找出各个单词，然后分别获取这些单词的倒排列表并加 在一起，由此计算出包含在各个倒排列表中的文档编号的交集。 将单词的位置信息加入倒排文件中 文档级别的倒排文件。...但是相比于词 素解析，在同一个文档中使用 N-gram 产生的词元通常较多。 1-5 实现倒排索引 实现词典 为了能够快速地获取到对应着单词的倒排列表，通常 都会使用哈希表、树等数据结构。...④ 如果所有词元都出现在同一个文档中，并且这些词元的出现位置都是相邻的，那么就将该文档添加到检索结果中。...使用具体示例加深对检索处理流程的理解 如果能 够找到一个在所有倒排列表中都出现过的文档编号，那么就将它所指向 的文档加入到候选检索结果中。
可以使用暴力破解： 1、定义一个集合 set，初始为空，用于记录访问过的点； 2、遍历列表，从中选出第一个访问点 [x1, y1]； 3、遍历 set，从 set 中选出第二个点 [x2, y2]（...给一个单词列表，找一个词链，使得词链后一个单词由前一个单词增加一个字符得到，求最长词链长度。 1、根据词链的定义，短的单词可以由长的单词减去单词中一个字符得到。...因此可以先对单词列表，按照单词的长度从大到小排序。...2、单词的最大长度为 16，因此可以对于每个单词 word（已经按长度从大到小排好序了），遍历 word 所有长度减 1 的子串（共有 len(word) 个）。...4、对于单词 word 的每一个子串 sub，如果 sub 在单词列表中能够找到（这里为了加快查找速度，要先将单词列表转化为集合 set，查找速度为 O(1)），则该子串 sub 的最长词链长度取决于原来
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