输入一行或多行字符串密码,验证每行密码是否符合规范,符合提示“OK”,否则“NG”。密码规范为: 1.长度超过8位 2.包括大小写字母.数字.其它符号,以上四种至少三种 3.不能有相同长度超2的子串重复
从论文标题中可以看出,应该是对4月份丹琦女神发表的新作SimCSE的增强版(Enhance),并且也用到了对比学习来构建正负样本,那么效果是否优于SimCSE呢?
创建一个队列,该队列以先入先出的顺序将元素从队列中取出。FIFOQueue具有有限的容量;支持多个并发的生产者和消费者;并提供准确的一次交货。FIFOQueue包含一个包含最多容量元素的列表。每个元素都是一个定长张量元组,张量的d类型由d类型描述,其形状由shapes参数可选地描述。如果指定了shapes参数,则队列元素的每个组件必须具有各自的固定形状。如果未指定,则不同的队列元素可能具有不同的形状,但是不允许使用dequeue_many。
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;
摘要:本篇从理论到实践分享了当前NLP中对比学习SOTA模型ESimCSE。首先回顾了无监督SimCSE以及存在的两个问题;然后重点详解了ESimCSE,包括ESimCSE介绍、通过词重复优化正例构建、通过动量对比优化负例构建和模型实验效果展示;最后源码实践了ESimCSE。对于想将对比学习应用到NLP场景的小伙伴可能有帮助。
ShapeNet_A Shapelet-Neural Network Approach for Multivariate Time Series Classification(AAAI21)
题目大意就是给出n个不同长度的木板,要求将一条整的木板分割成这n个小木板。每次分割的cost就是【分割成的两个子木板】的长度相加。
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。
哈希(Hash)是将目标文本转换成具有相同长度的、不可逆的杂凑字符串(或叫做消息摘要),而加密(Encrypt)是将目标文本转换成具有不同长度的、可逆的密文。
作为一名服务端工程师,工作中你肯定和 Redis 打过交道。Redis 为什么快,这点想必你也知道,至少为了面试也做过准备。很多人知道 Redis 快仅仅因为它是基于内存实现的,对于其它原因倒是模棱两可。
Redis 是基于内存的数据库,那不可避免的就要与磁盘数据库做对比。对于磁盘数据库来说,是需要将数据读取到内存里的,这个过程会受到磁盘 I/O 的限制。
给定一个长度为n的字符串S,还有一个数字L,统计长度大于等于L的出现次数最多的子串(不同的出现可以相交),如果有多个,输出最长的,如果仍然有多个,输出第一次出现最早的。
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
春招临近,无论是要找工作的准毕业生,还是身在职场想要提升自己的程序员,提升自己的算法内功心法、提升 Python 编程能力,总是大有裨益的。今天,红色石头发现了一份好资源:Python 实现的面试题集锦!
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。
本题的重点在于如何构建一个适合search的MagicDictionary结构,并且在search时怎么搜索才能符合条件。
拷贝数异常与疾病表型密切关联,当鉴定出患者的CNV之后,如何从其中挖掘出具有临床意义,即可能致病的CNV是数据挖掘中的关键一步。本文解读的文献标题如下
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
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:
'''程序功能: 给定一个含有多个整数的列表,将这些整数任意组合和连接, 返回能得到的最小值。 代码思路: 将这些整数变为相同长度(按最大的进行统一),短的右侧使用个位数补齐 然后将这些新的数字升序排列,将低位补齐的数字删掉, 把剩下的数字连接起来,即可得到满足要求的数字''' def mergeMinValue(lst): # 生成字符串列表 lst = list(map(str, lst)) # 最长的数字长度 m = len(max(lst, k
现在的服务器大部分都是运行在Linux上面的,所以,作为一个程序员有必要简单地了解一下系统是如何运行的。对于内存部分需要知道:
现在的服务器大部分都是运行在Linux上面的,所以,作为一个程序员有必要简单地了解一下系统是如何运行的。对于内存部分需要知道: 地址映射 内存管理的方式 缺页异常 先来看一些基本的知识,在进程看来,内
底层实现 String底层是动态字符串SDS(simple dynamic string) SDS结构有五种header定义,为了满足不同长度字符串可以使用不同大小的header,节省内存。
欧拉恒等式用Pi把5个最重要的数连在一起。海森堡测不准原理包含圆周率,它表明物体的位置和速度不能同时精确测量。在许多公式中Pi是一个正态常数,包括高斯/正态分布。Reimann zeta函数取2时,收敛到一个因子Pi。
汉明重量是一串符号中非零符号的个数。因此它等同于同样长度的全零符号串的汉明距离。在最为常见的数据位符号串中,它是1的个数。
1 字符串距离 题目: 给出两个相同长度的由字符 a 和 b 构成的字符串,定义它们的距离为对应位置不同的字符的数量。如串”aab”与串”aba”的距离为 2;串”ba”与串”aa”的距离为 1;串”baa”和串”baa”的距离为 0。下面给出两个字符串 S 与 T,其中 S 的长度不小于 T 的长度。我们用|S|代表 S 的长度,|T|代表 T 的长度,那么在 S 中一共有|S|-|T|+1 个与T长度相同的子串,现在你需要计算 T 串与这些|S|-|T|+1 个子串的距离的和。 输入描述: 第一行包
哈希表基于键值;并且直接访问数据结构。也就是说,它通过将键值映射到表中的某个位置来访问记录,以加快搜索速度。这个映射函数叫做哈希函数,存储记录的数组叫做哈希表。
Hash,一般翻译做散列,也有直接音译为哈希,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。
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。
对于长度为 n 的数字,第一位取值有 1~9 一共 9 种情况,而后面 n - 1 位可以从 0~9 中随机取出 n - 1 个不同数字,然后随机排列。因为要和第一位不同,所以后面的数字选择只有 9 种情况,所以方案数是排列数 。
"bowtie2 -p 10 -x genome_index -U input.fq | samtools sort -O bam -@ 10 -o - > output.bam
可以说,无论是R(data.frame)还是Python(Pandas)中的表格都是统计计算中最重要和最常用的数据类型。这是因为真实世界中的数据大多是表格式的,不能用简单的DataArray来表示。
给你一个整数数组 nums 和一个正整数 k ,返回长度为 k 且最具 竞争力 的 nums 子序列。
输入一个字符串,返回其最长的数字子串,以及其长度。若有多个最长的数字子串,则将它们全部输出(按原字符串的相对位置)
对于不同的查找需求场景,会采用不同的查找类型,最终采用的查找方式(查找算法)也有所不同,具体如下
题意:有一个长为n的数列ai,需要求出这个序列的最长上升子序列的长度。上升子序列指的是对于任意i<j都满足ai<aj的子序列。
霍夫曼编码是一种用于数据压缩的技术,通过构建霍夫曼编码树(Huffman Tree)来实现。这篇博客将详细讲解霍夫曼编码树的原理、构建方法和使用方式,并提供相应的Python代码实现。
本发明涉及转录组测序领域,具体涉及一种在miRBase数据库中无本物种参考miRNA数据的miRNA测序的数据分析方法。
今天给大家介绍阿里在CIKM2021上发表的一篇关于Embedding的论文,本文的标题是从阿里妈妈技术复制过来的(共有6篇论文入选,可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/401520358)。论文设计了孪生的自适应掩码层(AMTL)来计算每个特征保留的Embedding长度的大小,在提升精度的同时,还能有效节省Embedding的存储空间并很好的支持模型特征向量的热启动,一起来看一下。
bar()函数用来绘制柱状图(垂向的),barh()函数用来绘制条形图(水平的)。
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。
今天给大家介绍的是来自佐治亚理工学院的Le Song课题组发表在ICML2020上的关于逆合成规划的一篇文章。在本文中,作者提出了一种基于神经的类A*算法,称为Retro*,它能有效地找到高质量的合成路线。在基准USPTO数据集上进行的实验表明,作者提出的方法在成功率和解决方案质量方面均优于现有的最新技术,同时效率更高。
一.八数码问题 八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格,与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是:给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。 所谓问题的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。棋子移动后,状态就会发生改变。解八数码问题实际上就是找出从初始状态到达目标状态所经过的一系列中间过渡状态。 八数码问题一般使用搜索法来解。 搜索法有广度优先搜索法、深度优先搜索法、A*算法等。这里通过用不同方法解八数码问题来比较一下不同搜索法的效果。
while(1) { cout<<”Never Give Up”<<endl; }
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