摘要 Unicode是一个令人难以置信的有用标准，它能使全世界的计算机、智能手机和智能手表以同样的方式显示相同的信息。不幸的是，它的复杂性使它成为了欺诈分子和恶作剧的金矿。 之前曝出了山寨WhatsA
上周末，曝出了山寨WhatsApp Android应用程序的新闻，看似由相同的开发者提供作为了官方应用程序。欺诈分子通过在开发者名字中包含unicode非输出空格来避免验证。在Play store的维护人员注意到之前，黑客已经欺骗了一百多万人。
如果，现在你用电脑阅读本文，你可以轻松的打开xx PlayGround（xx可以为Js/Java/Rust等）。然后会得到属于自己语言的结果。
前段时间打的SUCTF2019中有一个题目叫Pythongin思路大概来源于黑帽大会
原因在于这个latin1不会对中午编码，所以我们需要处理这个EncodeError,处理如下：
如果您的时间序列数据具有连续的尺度或分布，则在某些机器学习算法将获得更好的性能。
上一篇 LeetCode 面试题中，我们分析了一道相对轻松的字符串面试题 - 最后一个单词的长度。今天，我们接着来看另一道字符串的算法题吧。
由于一开始接触的就是 Python3，所以一些在 Python2 上的编码上的坑我没遇到，甚至在 Python3 上都很少遇到编码问题，因为 Python3 默认的编码是 utf-8，而之前又从 Windows 转到了 Arch，编码问题已经很少遇到了。
描述：Unicode（中文：万国码、国际码、统一码、单一码）是计算机科学领域里的一项业界标准。它对世界上大部分的文字系统进行了整理、编码，使得计算机可以用更为简单的方式来呈现和处理文字。 Unicode至今仍在不断增修，每个新版本都加入更多新的字符。目前最新的版本为2019年5月公布的12.1该版本只新增了一个字符即日本新年号令和的合字。
还记得Meta在Code Llama论文中出现的能够全面持平GPT-4的神秘版本Unnatural Code Llama吗？
https://github.com/kavgan/nlp-text-mining-working-examples/tree/master/text-pre-processing
在实际工作中，尤其是web数据的传输，我们经常会遇到json数据。它不像常见的文本数据、数值数据那样友好，而且它和Python中的字典类型数据又很相像，给很多人造成了困扰。
题目：给定一个整数，写一个函数来判断它是否是 4 的幂次方。如果是，返回 true ；否则，返回 false 。
嗨，我是猫头虎！今天我们来探索Go语言中一个重要但经常被忽视的主题：文本规范化。在处理多语言文本时，理解和实现文本规范化是至关重要的。让我们一起深入了解Go中如何处理这一挑战吧！🚀
Gatys等人最近引入了一种神经算法，该算法以另一幅图像的风格渲染内容图像，实现了所谓的风格转换。然而，他们的框架需要缓慢的迭代优化过程，这限制了其实际应用。已经提出了使用前馈神经网络的快速近似来加速神经风格的转移。不幸的是，速度的提高是有代价的：网络通常局限于一组固定的风格，无法适应任意的新风格。在本文中，我们提出了一种简单而有效的方法，首次实现了实时的任意风格转移。我们方法的核心是一个新的自适应实例归一化（AdaIN）层，它将内容特征的均值和方差与风格特征的均值、方差对齐。我们的方法实现了与现有最快方法相当的速度，而不受预先定义的一组样式的限制。此外，我们的方法允许灵活的用户控制，如内容风格权衡、风格插值、颜色和空间控制，所有这些都使用单个前馈神经网络。
机器翻译类应用-Encoder和Decoder共同使用 只使用Encoder端-文本分类BERT和图片分类VIT 只使用Decoder端-生成类模型
《汉密尔顿》这部红极一时、创造票房奇迹的音乐剧，不仅让奥巴马全家观看了两次，也影响了整个美国百老汇。今年的“GEN数据新闻奖”中的年度数据可视化奖，就被来自《华尔街日报》的作品“汉密尔顿的韵律”（The Rhymes Behind Hamilton）获得。DT君今天就来解析：这部神作是如何对rap复杂押韵结构进行识别和可视化处理的。
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
每一个昨天在成为昨天之前都曾有一个今天，每一个今天在成为今天之前都曾是我们的明天。今天，无论你是快乐还是痛苦、是成功还是失败、是得意还是失意，一切终将过去！因为，今天只有一天。昨天再好，已成永恒。 如何让搜索引擎知道什么是重要的？ 时本文总计约 2200 个字左右，需要花 8 分钟以上仔细阅读。 如何让搜索引擎知道什么是重要的？ 当一个搜索引擎程序抓取网站时，其实我们可以通过相关文件进行引导的。 简单的理解搜索引擎蜘蛛会通过链接来了解您网站上的信息。但他们也在浏览网站代码和目录中的特定文件，标签和元素。接下
【题目】 编写一个函数，以字符串作为输入，反转该字符串中的元音字母。 示例 1: 输入: "hello" 输出: "holle" 示例 2: 输入: "leetcode" 输出: "leotcede" 说明: 元音字母不包含字母"y"。 【思路】 从左右两边分别找到元音字母，进行交换即可。 注意：python不能直接修改字符串。 【代码】 python版本 class Solution(object): def reverseVowels(self, s): """
元音字母包括 ‘a’、‘e’、‘i’、‘o’、‘u’，且可能以大小写两种形式出现。
@朱嘉盛大佬考虑到当前在国内华为较为主流，也用 Windows 系统，尝试用华为的真机或者 eNSP 模拟器，把书中提及的实验做一做，方便大家学习记录，方便交流。
相对开音节构成的结构为辅音+元音(aeiou)+辅音(r除外) 常见的单词有bike cake 给定一个字符串，以空格为分隔符 反转每个单词的字母 若单词中包含如数字等其他非字母时不进行反转 反转后计算其中含有相对开音节结构的子串个数 (连续子串中部分字符可以重复)
1913 年，俄国数学家安德烈·安德烈耶维奇·马尔科夫（Andrey Andreyevich Markov）坐在他圣彼得堡的书房里，手里拿着当时的文学巨著——普希金（Alexander Pushkin）在 19 世纪创作的诗歌小说《尤金·奥涅金》（Eugene Onegin）。
总所周知，Windows 操作系统和 Linux 系统存在很多不兼容的地方。文件路径就是一个明显的例子。在 Linux 中，路径的分割采用正斜杠 "/"，比如 "/home/monkey"；而在 Windows 中，路径分隔采用反斜杠 "\"，比如 "C:\Windows\System"。
题目描述： Write a function that takes a string as input and reverse only the vowels of a string. Example 1: Given s = "hello", return "holle". Example 2: Given s = "leetcode", return "leotcede". Note: The vowels does not include the letter "y". 要完成的函数： string
第十一课 元组与字典 欢迎回来。上一期的如何学python里，我们讨论了函数。我们今天将要学习的是两种类似于列表(list)类型的数据类型。我们先介绍’元组’(tuple),然后是’字典‘ (dictionary)。如果你还记得我们曾经讲过的列表类型，那么今天的内容对你来说应该挺简单的。如果你不记得了，请回去看看第七课。 元组 我们可以简单的把元组理解为不能被改变的列表类型。如果你去看别人写的文档，你会发现元组被描述为‘不可改变’(immutable)。 如果你还有印象，应该能记得列表类型里的值(们)是被
ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。
给你一个整数数组 nums，将 nums 中的的所有偶数元素移动到数组的前面，后跟所有奇数元素。
本文介绍了一种特征工程方法，该方法通过将特征进行扩展和组合，从而生成新的特征，并采用特定的编码方式对特征进行规范化处理，以提高机器学习模型的性能。
所有的 Python 脚本文件都应在文件头标上 #-*- coding:utf8 -*- 。设置编辑器，默认保存为 utf8 格式。
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。数据可视化是指以图形或图表格式通过人工或以其他方式组织和显示数据，以使受众能够更清楚地查看分析结果、简化正在使用的数据中的复杂性、了解并掌握正在使用的数据制作方法。
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时间把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。本人是keras的忠实粉丝，可能是因为它实在是太简单易用了，不用多少代码就可以将自己的想法完全实现，但是在使用的过程中还是遇到了不少坑，本文做了一个归纳，供大家参考。
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个子领域，涉及计算机与自然语言之间的交互。它围绕着如何训练一个能够理解和实现自然语言任务使用的数据科学模型展开。
如果服务器数量较少，我们可以通过idrac或现场安装，但是服务器几十台甚至上百台可能就不适用了，此时我们就需要无人值守安装。不管数量多少，彻底和人工说88，在此推荐Cobbler;
本应该之前整理好的，又拖到现在，不管怎么样继续坚持看下去，从二章开始就越来越不好理解了
在Windows上使用open打开utf-8编码的txt文件时开头会有一个多余的字符\ufeff，它叫BOM,是用来声明编码等信息的,但python会把它当作文本解析。
本篇译文的原文是Excess XSS: A comprehensive tutorial on cross-site scripting。在前一阵解决一个XSS相关bug时读到了这篇文章并且感觉受益匪浅。加之它通俗易懂，于是决定翻译出来分享给大家。 作者｜李翌 原文｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/21308080 第一部分：概述 什么是XSS 跨站点脚本（Cross-site scripting，XSS）是一种允许攻击者在另一个用户的浏览器中执行恶意脚本的脚本注入式攻击。 攻击者
本篇正文部分约10000字，分模块解读并实践了Transformer，建议收藏阅读。
在对话式AI系统中，语音交互是主要的输入输出方式。对语音输出而言，有两种主要的方法，一种是事先制作好音频，然后根据用户的请求，播放音频；另一种是通过语音合成中的TTS技术，将文本转化为语音。在很多情况下，制作的音频往往要比语音合成的用户体验要好，因为人的声音中有更多的“色彩”，语音语调中可以有更多的情绪。
给定一个字符串，“1 2 2 3”，数字中间由空格隔开，保证字符串最少有一个字符，返回字符串中字符数值的最大值，最小值
在sql语句中，除了select、from等关键字以外，其他大部分元素都可以理解为expression，比如：
在自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）领域，“词”构成了语言的基础单位。与此同时，它们也是构建高级语义和语法结构的基石。在解决各种NLP问题，如机器翻译、情感分析、问答系统等方面，对“词”的全面了解不仅有助于我们设计更高效的算法，还能加深我们对语言本质的认识。
数据是新的石油，文本是我们需要更深入钻探的油井。文本数据无处不在，在实际使用之前，我们必须对其进行预处理，以使其适合我们的需求。对于数据也是如此，我们必须清理和预处理数据以符合我们的目的。这篇文章将包括一些简单的方法来清洗和预处理文本数据以进行文本分析任务。
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