题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。 例如输入“I am a student.”...由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。...由于单词内的字符被翻转两次，因此顺序仍然和输入时的顺序保持一致。 还是以上面的输入为例子。...翻转“I am a student.”中所有字符得到“.tneduts a ma I”，再翻转每个单词中字符的顺序得到“students. a am I”，正是符合要求的输出。 ...在上述代码的翻转每个单词阶段，指针pBegin指向单词的第一个字符，而pEnd指向单词的最后一个字符。
这里给出几个有效单词的例子：“a-b.”、“afad”、“ba-c”、“a!” 和 “!” 。 给你一个字符串 sentence ，请你找出并返回 sentence 中 有效单词的数目 。...示例 1： 输入：sentence = "cat and dog" 输出：3 解释：句子中的有效单词是 "cat"、"and" 和 "dog" 示例 2： 输入：sentence = "!...输出：0 解释：句子中没有有效单词 "!...stone-game10" 输出：5 解释：句子中的有效单词是 "alice"、"and"、"bob"、"are" 和 "playing" "stone-game10" 不是有效单词，因为它含有数字...输出：6 解释：句子中的有效单词是 "he"、"bought"、"pencils,"、"erasers,"、"and" 和 "pencil-sharpener."
题目 一个 句子 由一些 单词 以及它们之间的单个空格组成，句子的开头和结尾不会有多余空格。 给你一个字符串数组 sentences ，其中 sentences[i] 表示单个 句子 。...请你返回单个句子里 单词的最多数目 。...所以，单个句子中有最多单词数的是第三个句子，总共有 6 个单词。...这个例子中，第二个句子和第三个句子（加粗斜体）有相同数目的单词数。...sentences[i] 的开头和结尾都没有空格。 sentences[i] 中所有单词由单个空格隔开。
翻转一个句子中的单词 比如输入 this is a test 输出 test a is this 输入foobar 输出foobar 1 /* 2 本程序说明： 3 4 翻转一个句子中的单词...比如输入 this is a test 输出 test a is this 输入foobar 输出foobar 5 6 思路：先翻转整个句子，再针对每一个单词翻转之 7 8 */...index_start=++it; 27 } 28 } 29 reverse(index_start,sentence.end());//翻转最后一个单词
本次的练习是：如下图1所示，在单元格A1中有一段英文文本，其中可能包含标点符号或不包含标点符号，在单元格B1中输入一个公式，识别文本中包含五个元音字母的单词，统计出这些单词的个数。 ?...图1 注意，统计的单词应满足： 1. 单词中包含全部五个元音字母 2. 这五个元音字母在单词中从左至右出现的顺序是a、e、i、o、u 3....这五个元音字母在单词中只出现一次 在图1中，红色字体的单词满足条件，而黑色斜体的单词虽然包含全部的五个元音字母但由于顺序不符合要求，因此不满足条件。 先不看答案，自已动手试一试。...Arry2将生成由A1中的单词组成的数组，其运行原理在本系列前面的文章中已作详细讲解，有兴趣的朋友可查阅参考。...数组中，有些单词包含了标点符号，但并不影响最终的结果。
java.io.FileReader; import java.util.HashSet; /** * @ClassName: ReaderComplete * @Author: Tiger * @Title: 找出两个文件中相同的单词...{ String[] strings = string.split("[^a-zA-Z]+"); return strings; } //查询两文件的相同代码...} } } return set.toArray(new String[] {}); } } 第二种比较单词的方法...：将string【】数组转换成集合，通过集合的retainAll()方法 两个集合取交集 public static String[] findTheSameWords2(String[] s1,String...Arrays.asList(s1)); List list2 = new ArrayList(Arrays.asList(s2)); //计算交集 并且把计算结果存入到list中而且
题目 「句子」是一个用空格分隔单词的字符串。给你一个满足下述格式的句子 text : 句子的首字母大写 text 中的每个单词都用单个空格分隔。...请你重新排列 text 中的单词，使所有单词按其长度的升序排列。 如果两个单词的长度相同，则保留其在原句子中的相对顺序。 请同样按上述格式返回新的句子。...示例 1： 输入：text = "Leetcode is cool" 输出："Is cool leetcode" 解释：句子中共有 3 个单词，长度为 8 的 "Leetcode" ， 长度为 2 的...输出需要按单词的长度升序排列，新句子中的第一个单词首字母需要大写。..."keep" 4 个字母，因为存在长度相同的其他单词， 所以它们之间需要保留在原句子中的相对顺序。 "calm" 4 个字母。 "code" 4 个字母。
题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。 例如输入“I am a student.”...分析：由于编写字符串相关代码能够反映程序员的编程能力和编程习惯，与字符串相关的问题一直是程序员笔试、面试题的热门题目。本题也曾多次受到包括微软在内的大量公司的青睐。...由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。...由于单词内的字符被翻转两次，因此顺序仍然和输入时的顺序保持一致。 还是以上面的输入为例子。...翻转“I am a student.”中所有字符得到“.tneduts a ma I”，再翻转每个单词中字符的顺序得到“students. a am I”，正是符合要求的输出。
句子中的有效单词数 如果一个单词是有效单词它需要满足"[a-z]-[a-z]"这样的格式，由小写字母组成、至多在中间有一个连字符、至多有一个'.,!'在末尾、单词间用' '分开。...这样的格式可以使用正则表达式表示出来，常用的正则匹配规则如下： (str)*: 出现若干次(str); (str)+: 出现至少一次(str); (str)?...: 至多出现一次(str); ^(str): 以(str)开头; (str)$: 以(str)结尾; [str]: 出现str中的某个字符; [a - z]: a - z中的任意一个字符 import...则表明该单词无效；再来看遇到连字符的情况，如果连字符已经出现过（flag=True）或者连字符出现在开头或末尾处，又或者连字符连接的左/右端不止有小写字母，以上的所有情况均构不成有效单词。...将上述判断的结果用bool值返回，并统计为True即1的个数，就是最终结果有效单词数。
请找出 a、b 两个文件共同的 URL。 解答思路 每个 URL 占 64B，那么 50 亿个 URL占用的空间大小约为 320GB。...使用同样的方法遍历文件 b，把文件 b 中的 URL 分别存储到文件 b0, b1, b2, ..., b999 中。...这样处理过后，所有可能相同的 URL 都在对应的小文件中，即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999，不对应的小文件不可能有相同的 URL。...那么接下来，我们只需要求出这 1000 对小文件中相同的 URL 就好了。 接着遍历 ai( i∈[0,999] )，把 URL 存储到一个 HashSet 集合中。...然后遍历 bi 中每个 URL，看在 HashSet 集合中是否存在，若存在，说明这就是共同的 URL，可以把这个 URL 保存到一个单独的文件中。
通过机器学习推断任何缺失频率 这种新方法可以让研究人员人工合成隐藏在地震数据中的低频波，然后可以用来更精确地绘制地球内部结构。...现在我们已经证明，深度学习提供了一种解决方案，可以填补这些缺失的频率。” Demanet的合著者是首席作者孙宏宇（Hongyu Sun），麻省理工学院地球、大气和行星科学系的研究生。...他们推断，如果一个神经网络有足够的地震实例，以及由此产生的高频和低频地震波通过地球某一特定组成部分的方式，那么该网络应该能够，正如他们在论文中所写的那样，“挖掘不同频率分量之间隐藏的相关性”，并在仅给出地震的部分地震描述的情况下推断任何缺失频率...他们只包括了地震活动的高频部分，希望神经网络能从训练数据中获得足够的信息，从而能够从新的输入中推断出缺失的低频信号。他们发现神经网络产生的低频值与Marmousi模型最初模拟的相同。...特别是低频，是解决寻找正确物理模型这个大难题的关键因素。Demanet说:“使用这种神经网络将帮助我们找到缺失的频率，从而最终改善地下图像，并找到地球的组成。”
AI 研习社获得官方授权，汉化翻译卡耐基梅隆大学的11-747神经网络自然语言处理（2019春季），今天上线第二讲！...我们先来一睹为快—— 第二讲 简单练习 ：预测句子中的下一个单词 上手视频约 4 分钟 视频内容 翻译 | 孙稚昊 曹云 翻译 | 王和春 孙振维 黄伟聪 看完是不是不够过瘾！
---- 需求 假设你需要从 Redis 实例成千上万的 key 中找出特定前缀的 key 列表来手动处理数据，可能是修改它的值，也可能是删除 key。...那该如何从海量的 key 中找出满足特定前缀的 key 列表来？...它不是从第一维数组的第 0 位一直遍历到末尾，而是采用了高位进位加法来遍历。之所以使用这样特殊的方式进行遍历，是考虑到字典的扩容和缩容时避免槽位的遍历重复和遗漏....高位进位法从左边加，进位往右边移动，同普通加法正好相反。但是最终它们都会遍历所有的槽位并且没有重复。...它会同时保留旧数组和新数组，然后在定时任务中以及后续对 hash 的指令操作中渐渐地将旧数组中挂接的元素迁移到新数组上。这意味着要操作处于 rehash 中的字典，需要同时访问新旧两个数组结构。
与售价相关的特征图 相比之下，Angela 以一种更加客观的方式来描述，她通过相关关系列出了数字特征，也描绘了与售价相关的特征图，从数据中寻找模型。...可能是因为有更多的特征需要处理，也有可能是无效的统计结果会对整体产生更大的影响。 自然语言处理 自然语言或 NLP 数据集包含单词或句子。...他们都构建了词云图来显示出现最频繁的单词: Heads or Tails 根据 50 个最常见词构建的词云 Heads or Tails 也对每位作家的整体句子、单个句子和字词长度进行绘制，并发现作家之间的细微差异...Bukun 和 Heads or Tails 都注意到作家之间性别代词的分类问题，Heads or Tails 也注意到句子的主题、作者的首字母、尾字母以及特殊单词的数量、每一个句子里面特殊单词所占的比重...在这两个竞赛中，他们都用到了 TF-IDF。 在特征工程阶段，他们设计了各种各样新特征。包括每个句子的平均单词数、标点符号的选择、以及单词是否重复等。 via：thekevinscott.com
与售价相关的特征图 相比之下，Angela 以一种更加客观的方式来描述，她通过相关关系列出了数字特征，也描绘了与售价相关的特征图，从数据中寻找模型。...可能是因为有更多的特征需要处理，也有可能是无效的统计结果会对整体产生更大的影响。 自然语言处理 自然语言或 NLP 数据集包含单词或句子。...为了将其转换为适合神经网络的格式，需要对其进行变形。一种流行的技术是 Bag of Words（词袋），其中句子被有效地转换为 0 或 1 的集合，即特定单词是否出现。...Bukun 和 Heads or Tails 都注意到作家之间性别代词的分类问题，Heads or Tails 也注意到句子的主题、作者的首字母、尾字母以及特殊单词的数量、每一个句子里面特殊单词所占的比重...包括每个句子的平均单词数、标点符号的选择、以及单词是否重复等。 via：thekevinscott.com
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
(WE“教练”，WE“领队”) =0.81 Cosine(WE“星期二”，WE“星期四”) =0.93 于是乎，对于输入句子的某个单词，我们可以从所有其它单词中找出和这个单词语义最接近的一部分单词...接下来，通过上述办法，输入句子中的每个单词都找出了对应的语义接近且词性相同的单词列表。下面机器该真正地生成句子了。...假设输入句子包含三个单词“W1 W2 W3”，W1找出了10个语义接近的单词，W2找出了8个，W3找出了10个，那么对这些单词按W1W2 W3原始顺序进行排列组合，那么会有10*8*10=800个可能的组合...机器看到你输入的句子，斜着眼看了看你，对输入句子分词，得到： “林志玲 嗲声嗲气” 第二步，根据Word Embedding的语义相似性，它找出和这两个单词语义最接近的单词，并经过同词性的词性过滤...其实这从思路上跟拼音输入法的做法思路是一脉相承的，区别无非是拼音输入法是从拼音找到汉字然后套上语言模型输出，而这个方法是通过单词的Word Embedding找到语义相关的单词而已。
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