近日,GitHub 宣布将无限制地开放私有代码库,这让我们能够在几分钟之内就将那些不想让人别人看到的代码传到云端,还确保我们可以充分利用 GitHub 所提供的诸多功能。
在本文中,我们将研究如何处理文本数据,这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成,文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。因此,在本文中,我们将采用动手实践的方法,探索从文本数据中提取有意义的特征的一些最流行和有效的策略。这些特征可以很容易地用于构建机器学习或深度学习模型。
介绍了一些传统但是被验证是非常有用的,现在都还在用的策略,用来对非结构化的文本数据提取特征。
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vim 的优点纯文字编辑和 Linux 完美的融合提供了命令行。只能假设 ssh 至server进行操作,那么这样的情况就仅仅能使用 vim 了。vim 也是最为强大的通用文本编辑器之中的一个,对于须要编辑不同文本的情景,vim 也是相当有优势的。所以,熟练掌握一下 vim 的基本使用还是非常有必要的。
在当今时代,编写代码并不困难。然而,编写干净且可伸缩的代码并不容易。在本文中,我们将讨论一些为我们的项目编写干净C#代码的技巧。乍一看,任何以前从未见过您的代码的开发人员都必须尽可能地理解它,它帮助我们更好地理解代码。
研发线上使用最多的编辑器,就是vi。无论是最快查看某个文件内容,还是快速编辑某个文件,vi都能帮上忙。
题目汇总 以下链接均为我博客内对应博文,有解题思路和代码,不定时更新补充。 目前范围:Leetcode前150题 BFS广度优先题目 Word Ladder/Word Ladder II/单词接龙/单词接龙 II 难 给定一个起始字符串和一个目标字符串,现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标字符串,求最少要进行多少次转换。转换规则为每次只能改变字符串中的一个字符,且每次转换后的字符串都要在给定的字符串集合中。 给定一个起始字符串和一个目标字符串,现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标
GLUE 榜单链接:https://gluebenchmark.com/leaderboard
Grafana是一个开源指标分析和可视化套件。 它最常用于可视化基础设施和应用程序分析的时间序列数据,但许多应用于其他领域,包括工业传感器,家庭自动化,天气和过程控制。
+/PATTERN:打开文件后,直接让光标处于第一个被PATTERN匹配到的行的行首 vim + file 直接打开file,光标在最后一行
HTML(英文Hyper Text Markup Language的缩写)中文译为“超文本标签语言”。是用来描述网页的一种语言。
译自:https://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/ 发布于2014年7月7日 神经网络,深度学习,表征,NLP,递归神经网络 介绍 在过去的几年里,深度神经网络主导了模式识别。它们将先前的艺术状态浮出水面,用于许多计算机视觉任务。语音识别也在以这种方式发展。 但是,尽管有这样的结果,我们不得不怀疑,为什么它们工作得这么好? 这篇文章回顾了将深层神经网络应用于自然语言处理(NLP)的一些非常显著的结果。 在这样做的过程中,我希望
CSS引入方式: 1. 行内式: (使用最少,因为会产生冗余,而且不符合W3C规定) 2. 内嵌式: <style> ... (写的是样式)... </style>(不会有冗余) 3. 外链式:<link href = "style.css"> (用的最多)
前两天给大家带来了Linux常用的命令,有小伙伴想要vim相关命令备忘单,那么今天瑞哥安排。
又清晰又简洁的代码当然是最好的了,但简洁不如清晰重要。总的讲不要使用单词的简写,除了非常常用的简写以外,尽量使用单词全称。API的名称不要有歧义,一看你的API就知道是以什么方式做了什么事情,不要让人有疑问!
:set wm=10 设置与右边界的距离。右边界为10个字符。 o 移到一行的开头 s 移到一行的结尾 w 移到下一个单词的 b 退后一个单词 S 更改一行文本 ~更改大小写 d 删除 dw 删除单词 dd 删除一行 p 放置命令 yy拖拽 . 重复动作 u 撤销 J 合并两行 编辑命令 文本对象 更改 删除 复制 一个单词 cw dw yw 两个单词 2cW/c2W 2dW/d2W 2yW/y2W 后退三个单词 3cb 3db 3yb 一整行 cc dd yy 到一行的结尾 C D y$ 到一行的
编写一个函数,其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。 不要给另外的数组分配额外的空间,你必须原地修改输入数组、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。 你可以假设数组中的所有字符都是 ASCII 码表中的可打印字符。 具体题目链接
能够手不离键盘快速的书写,代码,文件等,但是要练熟了才能形成战斗力,否则几乎寸步难行。。
|--- vim [file1 file2 file3 ...]|打开单个或多个文件 :open file|在vim窗口中打开一个新文件 :split file|在新窗口中打开文件(split打开的窗口都是横向的,使用vsplit可以纵向打开窗口。) Ctrl+ww| 移动到下一个窗口 Ctrl+wj |移动到下方的窗口 Ctrl+wk |移动到上方的窗口 :close |最后一个窗口不能使用此命令,可以防止意外退出vim。 :only|关闭所有窗口,只保留当前窗口 :bn|切换到下一个文件 :bp|切换到上一个文件 :args|查看当前打开的文件列表,当前正在编辑的文件会用[]括起来 :e ftp://192.168.10.76/abc.txt| 打开远程文件,比如ftp或者share folder
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.ht
输入两行字符串,以空格为分隔,将每行字符串存储为列表形式。将第一个列表的元素值作为键,将第二个列表中对应顺序的元素作为值,构建一个字典,按键升序排列后输出字典的所有键值对列表。
六、基本编辑 插入、删除、剪切、复制等构成了基本的文本编辑操作,vi 也以其特殊的方式支持这些操作。 0.撤销-u命令 同时 vi 还支持有限形式的撤销操作,在命令模式下按 U 键(u命令)就
选自Apple 机器之心编译 作者:Differential Privacy Team 参与:李诗萌、Nurhachu Null、刘晓坤 了解人们如何使用他们的设备有助于改善用户体验。但是,访问此类数据(例如用户在键盘上键入过的内容以及访问的网站)可能会损害用户的隐私。苹果开发了一个系统架构,利用客户隐私的本地差异,结合现有的隐私最佳处理做法,实现了规模化学习。 我们设计了高效且可扩展的本地差别隐私算法(local differentially private algorithm),并严格分析了设备效果、用
主要包括结构(Structure)、表现(Presentation)和行为(Behavior)三个方面。
Vim基础操作 说明 C-字母 = Ctrl + 字母 char = 任意字符 开始编辑 insert 按键 功能 说明 i(I) insert 当前位置插入(当前行前) a(A) append 当前字符后面插入(当前行后) o(O) open a line below 当前行的下面(当前行上面) 模式 模式 功能 说明 普通模式(ESC) normal 操作和移动 插入模式(i,a,o) insert 编辑 命令模式(:) command 执行命令 可视模式(v,V,C-v) visual 选择 可视
Wechat & NUS《A Distributed System for Large-scale n-gram Language Models at Tencent》分布式语言模型,支持大型n-gram LM解码的系统。本文是对原VLDB2019论文的简要翻译。
4、最近遇到的一个需求,v-html渲染文本的时候要求,单行里面有数字的时候文字左右对齐,间距自动拉伸
AI 科技评论按:日前,Facebook 提出了新型代码搜索工具——神经代码搜索(NCS),能够基于机器学习直接使用自然语言处理(NLP)和信息检索(IR)技术处理源代码文本,可大大提高代码检索效率。Facebook 在官网博客上对这项新成果进行了介绍,AI 科技评论编译如下。
典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效,例如面部识别,手写识别,对象检测,在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。但是,在某些使用情况下,当v(i)与v(i)之间的关系不仅仅可以由数据点v(i)的特征确定,还可以由其他数据点v(j)的特征确定。j)给出。例如,期刊论文的主题(例如计算机科学,物理学或生物学)可以根据论文中出现的单词的频率来推断。另一方面,在预测论文主题时,论文中的参考文献也可以提供参考。在此示例中,我们不仅知道每个单独数据点的特征(词频),而且还知道数据点之间的关系(引文关系)。那么,如何将它们结合起来以提高预测的准确性呢?
:s/old/new/g 将当前行中查找到的所有字符串“old” 替换为“new”
介绍了一种基于旋转的新颖网络框架,用于自然场景图像中面向任意方向的文本检测。论文的主要思想为旋转区域提案网络(RRPN),该网络旨在生成带有文本方向角度信息的倾斜proposal,并将角度信息用于边界框回归,以使proposal在方向方面更准确地适合文本区域。除此之外,还提出了旋转兴趣区域(RRoI)池化层,以将任意方向的proposal投影到feature map上供分类器进行分类。与以前的文本检测系统相比,基于region proposal的体系结构确保了面向任意方向的文本检测的计算效率。
这篇文章是我之前在自学 MapReduce 的笔记,想着最近再回顾一下 MapReduce 的原理,于是就整理了一下。
前言 正文6道题目来自leetcode––为求职为生的编程网站,目的是工作闲暇之时锤炼代码功底。 没有捷径,但手熟尔; 一步领先,步步领先。 正文 5. Longest Palindromic Substring 题目链接 题目大意: 输入一个回文串,输出长度最长的回文子串; 如果有多个答案,输出任意一个。 Example Input: "babad" Output: "bab" Note: "aba" is also a valid answer. ** 题目解析:** 模板题,
一、文本处理工具 1、文本查看工具less和cat cat -E filename 能看到行的结束符 -A filename 能看到tab键 回车 (hexdump -C win.txt) -n filename 加行号 -s filename 压缩空行(连续相邻的空行)' -b 加行号,但空行不加cat > f3 给文件写入内容(nl==cat -b ) 2、more(分页查看文件) 3、less(支持搜索man的用法来自less) 4、head(查看文件首部,默认10行) head -n 4 -c
J 合并当前代码行到上一行末 [[ 跳到当前函数头 ]] 跳到当前函数尾巴 ctrl + ] 跳到函数定义 ctrl + o(小写字母) 返回 w 按照单词向后移动 b 按照单词向前移动 $ 跳到行末 0 跳到行首 ^ 跳到行首第一个字母处 ctrl + v 按照块选中 V 按行选中 v 进入visual模式 fx 跳到字母x处 ft 跳到字母t处 % 成对括号的另外一个 5g 向下走5行 3x 删除3个字母 [] 上一个函数尾 ][ 下一个函数尾 r 单个字符替换 R 多个字符连续替
首先,我们需要了解传统的正向索引。在正向索引中,文档是按照它们在磁盘上的顺序进行存储的,每个文档都有一个与之关联的文档ID。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。
一、PHP开发部分 1.合并两个数组有几种方式,试比较它们的异同 答:1、array_merge() 2、’+’ 3、array_merge_recursive array_merge 简单的合并数组 array_merge_recursive 合并两个数组,如果数组中有完全一样的数据,将它们递归合并 array_combine 和 ‘+’ :合并两个数组,前者的值作为新数组的键 2.请写一个函数来检查用户提交的数据是否为整数(不区分数据类型,可以为二进制、八进制、十进制、十六进制数字) 答:其实主要还是is_int和 floor 这个方法
原文:https://opensource.com/article/19/10/advanced-awk
我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域,这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后,我们也必须识别它。
问题在于,由于打包动作会将我们的原始代码进行编译、压缩,最后在产物中早已没有我们的原始代码,打开产物,我们可以见到的只有这样的代码:
可以看到,nbsp; 和 可以正常发挥作用,而连续的空格会被缩减成一个(比如This和is之间的三个空格变成了一个),换行符也全都无效。句子超过一行后会自动换行,而长度超过一行的单个单词会超出边界。
如果 git 只是一行行比较,然后把不同的行报成冲突,那么你在合并的时候可能会遇到大量的冲突;这显然不是一个好的版本管理工具。
GraphDB 最近刚刚升级到 8.7 版本,此次特别更新了矢量语义包,直接以插件形式整合到程序中。
学习前端,那么必要的编辑器是不可缺少的,在这里的话,我主要推荐三款编辑器(仅本人觉得好用哈),这三款编辑器分别是HBuilder、VScode、WebStome。
机器学习使我们能够训练一个模型,该模型可以将数据行转换为标签,从而使相似的数据行映射到相似或相同的标签。
MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
一、文本样式 首行缩进 text-indent 首行缩进是将段落的第一行缩进,这是常用的文本格式化效果。一般地,中文写作时开头空两格。[注意]该属性可以为负值;应用于: 块级元素(包括bloc
用于设置文本的首行缩进,适用于段落首行缩进的场景,避免在行内元素上使用。 属性可以接受绝对值或相对值,绝对值单位包括像素 (px)、英寸 (in)、厘米 (cm)、毫米 (mm) 等,相对值单位包括 em、rem、vw、vh 等。
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