记录下最近两天散仙在工作中遇到的有关Pig0.12.0和Solr4.10.2一些问题,总共有3个,如下: (1)问题一: 如何在Pig中使用ASCII和十六进制(hexadecimal)的分隔符进行加载,和切分数据? 注意关于这个问题,在Pig中,会反应到2个场景中, 第一: 在Pig加载(load)数据时候 。 第二: 在Pig处理split,或则正则截取数据的时候。 先稍微说下,为啥使用十六进制的字段分隔符,而不是我们常见的空格,逗号,冒号,分号,#号,等,这些字符,虽然也可以使用,但是
现在我有10亿条微博正文,并从同事手上拿到了15000条需要过滤的垃圾信息正则表达式,只要微博正文符合任何一条正则表达式,就删除这条微博。
在Python2.X及Python3有时经常碰到各种中文乱码的情况,这里整理了相关各种情况汇总。
借助大型语言模型(LLMs)的力量,无需网络连接,即可对文档提出问题。100%私有化,数据在任何时候都不会离开您的执行环境。您可以摄入文档并提出问题,而无需网络连接!
作为数据科学家,快速处理海量数据是他们的必备技能。有时候,这包括大量的文本语料库。例如,假设要找出在 Panama Papers(https://en.wikipedia.org/wiki/Panama_Papers) 泄密事件中邮件的发送方和接收方,我们需要详细筛查1150万封文档!我们可以手工完成上述任务,人工阅读每一封邮件,读取每一份最后发给我们的邮件,或者我们可以借助Python的力量。毕竟,代码存在的一个至关重要的理由就是自动处理任务。
在上面的例子中,我们先定义了一个名为traverse的函数,用于递归地遍历文件和目录。我们使用ls命令获取指定路径下的所有文件和目录,并在循环中处理每一个文件和目录。如果某个文件是一个目录,则会递归调用traverse函数来遍历子目录。在打印文件和目录时,我们根据不同的缩进级别使用printf命令实现缩进效果。最后,我们调用traverse函数并传入待遍历的路径作为参数,即可开始文件系统的遍历。
知乎用户@Manjusaka在阅读了我的文章《Python正则表达式,请不要再用re.compile了!!!》以后,写了一篇驳文《驳 Python正则表达式,请不要再用re.compile了!!!》
mitmproxy(Man-in-the-middle attack,中间人攻击代理)是一款提供交互能力的抓包工具,可以用来拦截、修改、保存 HTTP/HTTPS 请求,对于爬虫尤其是基于APP的爬虫来说,是必不可少的一款神器。mitmproxy 基于Python开发,可以通过Python代码对请求和响应进行自定义过滤和修改。
本文主要介绍如何使用Caffe进行FCN目标检测,包括数据集准备、模型选择、训练过程、测试和结果分析。作者使用VGG16网络进行预训练,并通过FCN网络进行目标检测。实验结果表明,该方法能够有效地检测出图像中的目标物体,准确率达到了66.4%。
最近在系统学习Python,以MOOC上面的一套Python3的课程为基础。本文主要总结一下基础部分的关键点。
例如我们已经安装Python,但是还需再下载一个文本编辑器来编写代码。常见的编辑器有:Geany。
正则表达式通常缩写为 regex,是处理文本的有效工具。本质上,它们由一系列建立搜索模式的字符组成。该模式可用于广泛的字符串操作,包括匹配模式、替换文本和分割字符串。
这篇文章我们介绍一下Python的变量,赋值及其数据类型。我们本次文章使用jupyter notebook进行演示,juypter notebook可以保存程序运行结果,十分适合用作教学。
某天领导report了一个问题:线上的CPU自从上一个版本迭代后就一直处于居高不下的状况,领导看着这段时间的曲线图判断是有两条线程在不停的死循环。
PrettyTable是一个Python库,它可以用于创建和打印漂亮的文本表格。在数据分析、数据可视化和命令行应用程序开发中,表格是非常常见和有用的一种数据展示形式。PrettyTable提供了简单而功能丰富的API,使得创建美观的表格变得非常容易。 在本文中,我们将探索PrettyTable的一些基本用法,包括创建表格、添加数据、修改样式和打印表格。
tail -n 2000 表示的是显示文件最后2000行,差别很大,注意灵活使用。
Elasticsearch 查询语言(ES|QL)为我们提供了一种强大的方式,用于过滤、转换和分析存储在 Elasticsearch 中的数据。它设计简单易学易用,非常适合熟悉 Pandas 和其他基于数据框的库的数据科学家。实际上,ES|QL 查询产生的表格具有命名列,这就是数据框的定义!
本章中我们进一步介绍,大家在学习和工作中使用Frida的实际场景,比如动态查看安卓应用程序在当前内存中的状态,比如指哪儿就能hook哪儿,比如脱壳,还有使用Frida来自动化获取参数、返回值等数据,主动调用API获取签名结果sign等工作实际高频场景,最后介绍一些经常遇到的高频问题解决思路,希望可以切实地帮助到读者。
导读:近日,微软研究院发文称,NLP即将迎来“黄金十年”。他们认为,各领域对NLP的需求会大幅度上升,对NLP质量也提出更高要求。如果你想赶上这“黄金十年”,现在好好学习还来得及!
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。其中因为包含了大量的科学包。这样就不需要我们在使用某些包的时候再一个个安装啦!
由于业务上的需求,重新改写了校验email的正则表达式,同时DB里又迁移了其他数据库的数据,现在需要重新对DB里的所有email再校验一次,以排除掉不合法的email。
Java使用正则表达式搜索文本内所有的email地址并打印出来 import java.io.BufferedReader; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class SearchAddress {//TODO 创
本节将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具: find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk; 提供的例子和参数都是常用的; 我对shell脚本使用的原则是命令单行书写,尽量不要超过2行; 如果有更为复杂的任务需求,还是考虑python吧;
前几天线上一个项目监控信息突然报告异常,上到机器上后查看相关资源的使用情况,发现 CPU 利用率将近 100%。通过 Java 自带的线程 Dump 工具,我们导出了出问题的堆栈信息。
任何参与过机器学习比赛的人,都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性,它决定了你在比赛排行榜中的位置。
最近遇到一个巨坑的bug,mybatis打印出来sql日志显示数据入库成功,但是数据库查询却怎么也查询不到数据,debug日志打了一堆,硬是没发现任何问题。
想知道一部没看过的影视剧能否符合自己口味,却又怕被剧透?没关系,我们可以用情绪分析来了解故事情节是否足够跌宕起伏。本文一步步教你如何用Python和R轻松愉快完成文本情绪分析。一起来试试吧。
自然语言处理是机器学习的一个领域,涉及到对人类语言的理解。与数字数据不同,NLP主要处理文本。探索和预处理文本数据需要不同的技术和库,本教程将演示基础知识。
re.search():此方法返回None(如果模式不匹配),或者返回re.MatchObject,其中包含有关字符串的匹配部分的信息。此方法在第一个匹配项后停止,因此它最适合测试正则表达式,而不是提取数据。
Dataset数据结构应用非常灵活,因为它本质上是一个Sequece序列,其每个元素可以是各种类型,例如可以是张量,列表,字典,也可以是Dataset。
C++11标准支持正则表达式后,使用正则表达式查找、提取、替换字符串就无需使用第三方开源库。
函数open(filename,mode)用于读取文件,返回一个file object。 所以现在我们的f是一个文件对象
在Python中,yield是一个重要的关键字,它与生成器和懒惰计算密切相关。
1 . ** 不能太依赖debug,应该多依赖日志输出** 2 . 代码开发测试完成之后不要急着提交,先跑一遍看看日志是否看得懂 3 . 这些地方必须打印日志: – 分支语句的变量必须打印日志,重要参数必须打印(比如订单code等); – 修改(包括新增)操作必须打印日志(出问题,做到有证可查); – 数据量大的时候需要打印数据量,及耗时(用于分析性能。比如查询一个列表,要打印结果列表大小)
用Caffe框架训练图像相关的视觉任务时候,在预处理的时候会先求图像的均值,这个均值其实是整个数据集的图像均值,Caffe中提供了一个工具来计算数据集的均值,该工具就是compute_image_mean,只要调用一下,就会生成一个mean.binaryproto文件。
首先跟大家简单唠叨两句为什么要学习正则表达式,为什么在网络爬虫的时候离不开正则表达式。正则表达式在处理字符串的时候扮演着非常重要的角色,在网络爬虫的时候也十分常用,大家可以把它学的简单一些,但是不能不学。
Linux Shell是一种基本功,由于怪异的语法加之较差的可读性,通常被Python等脚本代替。既然是基本功,那就需要掌握,毕竟学习Shell脚本的过程中,还是能了解到很多Linux系统的内容。
随着深度学习算法的不断发展和应用,研究者们不断提出新的网络结构来解决各种问题。其中,分层聚类网络(Hierarchical Clustering Networks)是一种基于分层聚类思想的深度学习算法,能够有效地处理复杂的数据集和任务。本文将介绍分层聚类网络的基本原理、优势以及应用领域。
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
本文大部分内容翻译自我开始学习AWK时看到的一篇英文文章 AWK Tutorial ,觉得对AWK入门非常有帮助,所以对其进行了粗略的翻译,并对其中部分内容进行了删减或者补充,希望能为对AWK感兴趣的小伙伴提供一份快速入门的教程,帮助小伙伴们快速掌握AWK的基本使用方式,当然,我也是刚开始学习AWK,本文在翻译或者补充的过程中肯定会有很多疏漏或者错误,希望大家能够帮忙指正。 本文将会持续修正和更新,最新内容请参考我的 GITHUB 上的 程序猿成长计划 项目,欢迎 Star。 概述 AWK是一门解释
本文大部分内容翻译自我开始学习AWK时看到的一篇英文文章 AWK Tutorial ,觉得对AWK入门非常有帮助,所以对其进行了粗略的翻译,并对其中部分内容进行了删减或者补充,希望能为对AWK感兴趣的小伙伴提供一份快速入门的教程,帮助小伙伴们快速掌握AWK的基本使用方式,当然,我也是刚开始学习AWK,本文在翻译或者补充的过程中肯定会有很多疏漏或者错误,希望大家能够帮忙指正。
正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。要在python中使用RegEx,首先我们应该导入名为 re 的模块。
python 最大的优点之一是它可以广泛地选择模块和包。它们将 python 的功能扩展到许多流行的领域,包括机器学习、数据科学、web 开发、前端等等。其中最好的一个优点是 python 的内置 collections 模块。
WRITE选项将会写一条消息到名为filename的文件中。如果文件已经存在,该命令会覆盖已有的文件;如果文件不存在,它将创建该文件。
人脸识别已经成为生活中越来越常见的技术,其中最关键的问题就是安全,而活体检测技术又是保证人脸识别安全性的一个重要手段,本文将向大家简单介绍活体检测,并动手完成一个活体检测模型的训练,最终实现对摄像头或者视频中的活体进行识别。
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