你可以使用数字转换函数,如 uint8 或 uint16 字符串中的字符转换成数字代码。
本文中介绍 Python 中 5 个高阶内置函数,它们不仅能够帮助我们了解 Python 的数据结构,同时也能加快数据处理的速度,体会到 Python 的强大。
对于在线文档的难点,大部分同学的第一反应都是协同编辑,如何解决多人协作的冲突的问题。
以往的长度可控摘要模型大多在解码阶段控制长度,而编码阶段对指定的摘要长度不敏感。这样模型倾向于生成和训练数据一样长的摘要。在这篇论文中,作者提出了一种长度感知注意机制(LAAM,length-aware attention mechanism)来适应基于期望长度的编码。
这道题合并多个有序链表,结合之前做过的合并两个有序链表,这道题可以被拆成一个主线:遍历所有存在的链表,一个支路:用双指针合并合并两个有序链表。
年前本人在找工作面试时在Redis相关问题上可栽了跟头。在面试前按常规套路准备了一下,比如 Redis 的常用5种数据结构,Redis持久化策略,Redis实现分布式锁,简单发布订阅等等都准备了,当时不知天高地厚以为十拿九稳了,可是万万没想到我终究还是在Redis的被问的第一个问题上翻船了~~
面试官 :看你简历上写了熟悉常用数据结构,都有哪些说说 本人 :常用有5种,string,list,set,zset,hash(内心很得意)
1. 图示过程 (1) 归并排序的流程 (2) 合并两个有序数组的流程 2. 动图展示 3. Java代码实现 public static void mergeSort(int[] arr) {
关于空间复杂度,有可能有的朋友会觉得用到了m+n长度的链表?所以空间复杂度也是O(m+n)?
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的,并在Java虚拟机(JVM)中运行,但它附带了Python绑定,也称为PySpark,其API深受panda的影响。在功能方面,现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能,例如groupby、聚合等等。
合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量,比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并,张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩,此时对应的shape就是[4,50,9],张量B记录了5-10班的成绩,此时的shape就是[6,50,9],我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9],此时张量合并的用处就得以体现了。
这道题出自codeforces,链接:https://codeforces.com/gym/102646/problem/A1
让我们从一个问题开始,你能理解下面这句英文的意思吗?“working love learning we on deep”,答案显然是无法理解。那么下面这个句子呢?“We love working on deep learning”,整个句子的意思通顺了!我想说的是,一些简单的词序混乱就可以使整个句子不通顺。那么,我们能期待传统神经网络使语句变得通顺吗?不能!如果人类的大脑都感到困惑,我认为传统神经网络很难解决这类问题。
刚开始看到这段代码的时候,python基础薄弱的我还在想,难道是列表推导式写的有问题?然后自己写代码去验证了下,这个写法没问题,然后我又在最后加了一个print()随便打印点内容试了下,然后发现也没问题,最后怀疑是zip那里有什么特殊的操作。
来源:量子位 1. Awkward Array 根据官方介绍,Awkward Array用于嵌套的、大小不一的数据,包括任意长度的列表、记录、混合的类型和缺失数据,使用起来类似NumPy。 看起来像是升级版的NumPy呀。 果然,不同长度的数组可以直接放在一起运算。 并且,官方表示Awkward Array不仅使用起来更简便,在速度和内存上也有量级的优势。 看看是不是可以安排上了~ https://pypi.org/project/awkward/ 2. Jupytext 相信大家对Jupyter No
ShapeNet_A Shapelet-Neural Network Approach for Multivariate Time Series Classification(AAAI21)
给你两个整数数组 source 和 target ,长度都是 n 。 还有一个数组 allowedSwaps ,其中每个 allowedSwaps[i] = [ai, bi] 表示你可以交换数组 source 中下标为 ai 和 bi(下标从 0 开始)的两个元素。 注意,你可以按 任意 顺序 多次 交换一对特定下标指向的元素。
看到这题的时候,我会心一笑,这道题不是很容易嘛,最让人想到的就是枚举字符串循环匹配,估计你们第一眼想到的也是这么个思路。具体实现思路如下:
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MD5加密全程是Message-Digest Algoorithm 5(信息-摘要算法),它对信息进行摘要采集,再通过一定的位运算,最终获取加密后的MD5字符串。
给定一些标记了宽度和高度的信封,宽度和高度以整数对形式 (w, h) 出现。当另一个信封的宽度和高度都比这个信封大的时候,这个信封就可以放进另一个信封里,如同俄罗斯套娃一样。
解释一下图片:这里feature可以指一篇文档分词后的某个词,即将文档中的某个词作为一个特征。weight是这个词的权重,这里可以是这个词在这个句子中出现的次数。
在大型公司的面试过程中,排序是必问的知识。本篇内容来自《算法(第4版)》 — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne 概念 归并排序的实现我是这样来描述的:先对少数几个元素通过两两合并的方式进行排序,形成一个长度稍大一些的有序序列。然后在此基础上,对两个长度稍大一些的有序序列再进行两两合并,形成一个长度更大的有序序列,有序序列的的长度不断增长,直到覆盖整个数组的大小为止,归并排序就完成了。 递归和循环 归并排序有两种实现方式: 基于递归的归并排序和基于循环的归并排序。(也叫自顶向下的
NumPy中有一个非常方便的特性:broadcasting。当我们对两个不同长度的numpy数组作二元计算(如相加,相乘)的时候,broadcasting就在背后默默地工作。本文我们就来介绍下numpy的broadcasting。 什么是broadcasting 我们通过一个简单的例子来认识一下broadcasting,考虑下面的代码 import numpy as np a = np.array([0, 1, 2]) b = np.array([5, 5, 5]) c = a + b a+b其实是把
这道题是给一个字符串s和一个单词数组,找到数组里面最长的单词,该单词可以通过删除s的某些字符来得到。如果答案不止一个,返回长度最长且字典序最小的单词。如果答案不存在,返回空字符串。
今年各大公司和研究小组都推出了一系列方便使用的高性能开源库,其中还不乏一些国产的优秀作品。
题目链接:http://poj.org/problem?id=1064 题目大意:多根电缆切成指定段数(每段相同长度),求每段线缆的最大长度(精确到0.01) 这题精度控制是难点,方法很简单,二分查找
1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意,不能这样子递减 seq(10, 1, by=0.1) #注意,你可以这样子递减 seq(10, 1, by=-0.1) #除了设置步长,还可以设置均分的步数 seq(10, 1, length.out=10) seq(10, 1, length.out=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中
科普一个冷门的,但是很强的技术:MessagePack,简称msgpack。msgpack不是软件,是一个标准,可以先把它看成二进制的json,“二进制json”容易让人联想到一个更流行一点的标准:BSON。如果你不知道bson是啥可以去查一下,总之msgpack和bson是同类型的竞争产品,但是msgpack无论从速度还是体积上都秒杀bson,至少在网络传输上是这样的。
Go 语言里面的数组其实很不常用,这是因为数组是定长的静态的,一旦定义好长度就无法更改,而且不同长度的数组属于不同的类型,之间不能相互转换相互赋值,用起来多有不方便之处。
二维数组是数组的数组。 二维数组基础 基本的定义方式有两种形式,如: int [][] i = new int[2][3];(推荐) int i[][] = new int[2][3]; 变长的二维数组 public static void main(String[] args) { int[][] a = new int[3][]; a[0] = new int[2]; a[1] = new int[3]; a[2] = n
上篇文章,我已经讲解绘制图像大致步骤,接下来的系列文章将分别对各种图形做讲解。其实就是了解各个图种的绘图 API。文章就讲解第一种图形,柱状图。
数字在声明时是一定需要指定长度的,如果是任意长度的数组,也得是在方括号里面用三个点 ... 来声明,比如这样:
上一期我们聊到光纤布拉格光栅与环行器或其他隔离组件配合,可以实现分合波功能。//光纤布拉格光栅是怎样的?//
今天要介绍的是清华大学交叉信息研究院曾坚阳教授在Bioinformatics发表的一篇关于多肽与MHC I类的结合预测的论文。在癌症治疗疫苗的开发中预测与主要组织相容性复合体(MHC,Major Histocompatibility Complex)结合的多肽有至关重要的作用。作者提出了一种基于注意力机制的深度神经网络预测框架 - ACME。作者在ACME的网络框架引入了注意力机制模块,使模型具有很好的可解释性,为多肽与MHC的结合偏好分析提供有用的见解。实验结果表明,ACME显著优于其他现有的预测方法。
Python的最基本的循环技术是for语句,它可以遍历任何序列(列表或字符串)中的项目,按照它们在序列中出现的顺序。本文将全面介绍for循环的技术以及实战用法。
1、是二进制安全的,也就是说,你可以使用任何形式的二进制序列来作为key,比如一个string,或者一个jpg图片的数据,需要说明的是,空字符串也是一个有效的key。
对数据集进行分类,并在每组数据上进行聚合操作,是非常常见的数据处理,类似excel里的分组统计或数据透视表功能。pandas提供了比较灵活的groupby分组接口,同时我们也可以使用pivot_table进行透视处理。
这段时间在研究自然语言处理的相关问题,主要是学习如划分数据,尝试过利用机器学习中的相关知识建立模型对数据进行评分后加以划分,但是由于语料库的不足导致训练出的模型对数据的区分度不够,另一方面也是因为部分数据比较‘刁钻’难以以正常方法区分。后来尝试过调用百度的词法分析,利用百度平台现成的技术对数据做初步处理,然后再进一步处理,这样会大大降低数据划分的难度。做到后面发现百度的词法分析存在太多不足,许多作品、名人以及地名都不能很好得到识别,基于百度词法分析得出数据划分结果正确率只能维持在85%上下,很难再得到提高。后面也试过利用boson平台的相关技术,和百度一样也存在很多不足。经过一番思考决定建立一套自己的数据划分流程,写下这篇博客用以记录。
归并排序,是创建在归并操作上的一种有效的排序算法,效率为O(nlogn)。1945年由约翰·冯·诺伊曼首次提出。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用,且各层分治递归可以同时进行。速度仅次于快速排序,为稳定排序算法,一般用于对总体无序,但是各子项相对有序的数列,归并排序的比较次数小于快速排序的比较次数,移动次数一般多于快速排序的移动次数。
设计一个使用单词列表进行初始化的数据结构,单词列表中的单词 互不相同 。如果给出一个单词,请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。
将两个单声道的音频文件叠加成一个新的音频文件。 实现:a + b = c(新) 同理,如果用 c - b 可以得到文件a 同理,也可以将多个单声道音频文件叠加到一起。
Transformer模型在很多不同的领域都取得了SOTA,包括自然语言,对话,图像,甚至音乐。每个Transformer体系结构的核心模块是注意力模块,它为一个输入序列中的所有位置对计算相似度score。
题目链接 题目大意: 有基础的三角图案(如下图-左边),需要填充到3xN的大矩形中,要求: 1、不留空隙; 2、没有重叠;
前言 可能很多移动端编程的同学听到算法就感到恐惧,认为我不会算法也能开发呀。确实,不会算法,也能应对一般的工作。但是和大牛之间的差距就是,可能别人3行代码实现的东西,你却要写10多行,并且性能比别人差。那么,让我们来学习一些算法吧。 算法学习 算法的学习最简单的方式就是多练习,找一个提供算法练习的网站,思考,编码,验证,最后再看看别人的思路。 本系列的题目来自LeetCode。IDE采用的Xcode,笔者使用的是swift。 (ps:以下练习中代码实现部分并不是唯一解答方法,仅供参考) Two Sum 题
自然语言中意义最小的单位就是单词,其次是句子,再是段落,最后一整篇文章。 通常来说,提取单词的特征是最常用的提取方法。当然,特征提取也是根据你看问题的角度的来决定,也就是说你要解决的问题以及解决问题的模型所决定的。 下面我们仅仅从单词角度来看问题来说说两种常见的特征表示的方法。 词袋: 最简单的是一种叫做词袋的特征。对于一篇文章,每个单词都收入一个词袋中并计数,比如在一篇介绍狗的百度百科文章中,“狗”出现10次,“犬”出现8次。则词包是{“狗”:10,“犬”:8}。 词袋的用途可以在文章分类时,相同类型的文
其中int[] a = new int[]{1,2,3,4};的第二个方括号中不能加上数组长度,因为元素个数是由后面花括号的内容决定的。
字符串类型通过修剪utf8的Huffman树,让所有的叶子成为独立的编码对象,虽然牺牲了一定的时间,却让minUTF8成为信息论上最优的字符编码。接下来研究研究实数类型的压缩方案,没错,压缩数字!
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