给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。 说明： 分隔时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。
这个诅咒在去年9月首次被发现，一时间引起LeCun、Karpathy、马库斯等一众大佬的惊呼。
“给定一个字符串s和字符串列表wordDict作为字典，在字符串s中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中，以任意顺序返回这些句子。”
选自Medium 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 尽管词嵌入（Word2Vec）技术目前主要用在自然语言处理的应用中，例如机器翻译；但本文指出，该技术还可以用于分类特征处理，把文本数据转换成便于机器学习算法直接使用的实值向量，从而提供了一种看待词嵌入（Word2Vec）应用的新视角。 当使用机器学习方法来解决问题的时候，拥有合适的数据是非常关键的。不幸的是，通常情况下的原始数据是「不干净」的，并且是非结构化的。自然语言处理（NLP）的从业者深谙此道，因为他们所用的数据都是文本的。由于
https://leetcode-cn.com/problems/word-break-ii/
使用VBA时，有可能需要根据分隔符将字符串拆分为不同的部分。此时，就可以使用VBA的Split函数。
当我使用 GPT 模型编写我的前几行代码时是 2021 年，那一刻我意识到文本生成已经到了一个拐点。在此之前，我在研究生院从头开始编写语言模型，并且我有使用其他文本生成系统的经验，所以我知道让它们产生有用的结果是多么困难。作为我在 Azure OpenAI 服务中发布 GPT-3 的公告工作的一部分，我很幸运能够及早使用 GPT-3，并且我尝试了它以准备它的发布。我让 GPT-3 总结了一份长文档，并尝试了少量提示。我可以看到结果比以前的模型先进得多，这让我对这项技术感到兴奋，并渴望了解它是如何实施的。而现在后续的 GPT-3.5、ChatGPT 和 GPT-4 模型正在迅速获得广泛采用，该领域的更多人也对它们的工作原理感到好奇。虽然其内部运作的细节是专有且复杂的，但所有 GPT 模型都共享一些不太难理解的基本思想。我这篇文章的目标是解释一般语言模型的核心概念，特别是 GPT 模型，并针对数据科学家和机器学习工程师进行解释。
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 动态规划题目 一维DP 一维DP需要的就是清晰的思路，每个题都变化很大 Longest Valid Parentheses/最长有效括号 找出一个只包含”(“和”)”的字符串中最长的有效子字符串的长度。有效的意思是指该子字符串中的括号都能正确匹配。 Maximum Subarray/ 最大子序和 由 N 个整数元素组成的一维数组 (A[0], A[1],…,A[n-1], A[
给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典，判定 s 是否可以由空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
// 递归，自身调用自身的迭代就是递归。 // 但是正式定义好像不是这么说的。这只是我个人理解
“给定一个字符串s和字符串列表wordDict作为字典，判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出s。”
在AI盛起的当下，各类AI应用不断地出现在人们的视野中，AI正在重塑着各行各业。ChatGPT一直这股AI浪潮的引领者，在各类不断涌现的大模型中，目前还没有出现能与ChatGPT比肩的。笔者前前后后看了很多篇介绍GPT的文章，看到这篇文章时有种眼前一亮的感觉。一篇收获颇多的文章，翻译整理如下，感兴趣的请点赞收藏。
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。
我们看两道关于动态规划的算法题。第一题的题目如下：在某些语言例如拉丁语，泰语，他们没有空格将不同意思的单词分开，因此有些字处理软件在处理这样语言时，给定一串字符串，它必须有办法将他们分割成有意义的单词组合。我们有一个单词对照表，例如[“cat”, “cats”, “eat”, “mice”, “seat”], 同时给定一个字符串”catseatmic”,那么根据单词对照表，它可以分解成句子如下：cat seat mice, 或者 cats eat mice ，请给出算法，在给定对照表和字符串后，将它分解成对应单词组合。
reverse-words-in-a-string 一、描述 151. 翻转字符串里的单词 给定一个字符串，逐个翻转字符串中的每个单词。 说明： 无空格字符构成一个单词。 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格，但是反转后的字符不能包括。如果两个单词间有多余的空格，将反转后单词间的空格减少到只含一个。 进阶： 请选用 C 语言的用户尝试使 ,意思是说原地反转。 输入: " hello world! " 输出: "world! hello" 解释: 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格，但
字符串是 Python 中最常用的数据类型 1.#字符串的定义 a = 'westos' b = "what's" c = """ 用户管理管理系统 1.添加用户 2.删除用户 3.显示用户 .....
数组基本操作可以归纳为增、删、改、查，需要留意的是哪些方法会对原数组产生影响，哪些方法不会
作者 | Adherer 编辑 | NewBeeNLP 面试锦囊之知识整理系列，持续更新中 写在前面 以下是关于ELMo的若干问题整理记录，自己在网上找了一些问题，对每个问题收集了一些资料，并做了整
选自Learndatasci 机器之心编译 参与：李泽南 来自 Glassdoor 的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。首先有一个令人惋惜的结论：根据统计，几乎所有的公司都有着自己的不同风格。由于 Glassdoor 允许匿名提交内容，很多乐于分享的应聘者向大家提供了 Facebook、谷歌、微软等大公司的面试题。我们把其中的一部分列出以供大家参考。另外，如果你想转行成为一名数据科学家，这里也有一份实践指南（如何转行成为一名数据科学家？） 通用问题 苹果 1. 如果你
来自 Glassdoor 的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。首先有一个令人惋惜的结论：根据统计，几乎所有的公司都有着自己的不同风格。由于 Glassdoor 允许匿名提交内容，很多乐于分享的应聘者向大家提供了 Facebook、谷歌、微软等大公司的面试题。我们把其中的一部分列出以供大家参考。
给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出 s 。
DSL是Domain Specific Language的缩写，指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决，因而比通用编程语言更有效率。
今天为大家介绍的是来自Guotong Xie和 Zhiyuan Liu团队的一篇关于分子探索论文。在大型语言模型时代，自然语言被期望成为各种人机交互的关键媒介。在生物化学领域，围绕分子的一系列任务具有重要意义，同时也具有较高的技术门槛。将自然语言中的分子表达与化学语言相结合，不仅可以极大提高这些任务的可解释性和操作难度，还可以整合散落在各种辅助材料中的化学知识，以深入理解分子。基于这些好处，作者提出了对话式分子设计，这是一项采用自然语言描述和编辑目标分子的新任务。为了更好地完成这项任务，作者设计了ChatMol，一个生成式预训练模型，通过注入实验性质信息、分子空间知识以及自然语言与化学语言之间的关联来增强模型。
BERT是双向转换器（Bi-Transformer）的缩写。这是谷歌在2018年末开发并发布的一种新型语言模型。BERT等经过预处理的语言模型在问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等自然语言处理任务中发挥着重要作用。
网址：https://blog.csdn.net/am290333566/article/details/81187124
给定一个目标字符串和一组字符串，判断目标字符串能否拆分成数个字符串，这些字符串都在给定的那组字符串中。
1.机器学习常用的分类算法，Logistic回归，SVM，Decision Tree，随机森林等相关分类算法的原理，公式推导，模型评价，模型调参。模型使用场景
分割字符串，把字符串和索引合成一个 pair<string, int>，放在容器 vector 里面进行排序，最后合成答案即可
大家如果能坚持独立思考完成以下题目，一定可以帮大家轻松 get Python 的编程技能。目前，这个项目已经获得了 3994 Stars，2952 Forks。
我经常被 NLP 领域的入门者问到的一个问题就是，当系统输出文本而不是对输入文本的一些分类时，该如何去评价这些系统。在模型中输入文本然后模型输出其它文本的这类问题，就是我们都知道的序列到序列（sequence to sequence）或者字符串转导（string transduction）问题。
去年谷歌发布了Transformer，这是一种新的机器学习模型，在现有的机器翻译算法和其他语言理解方面取得了显著成功。在Transformer之前，大多数基于神经网络的机器翻译方法依赖于循环运算的递归神经网络（RNN），它使用循环（即每一步的输出都进入下一步）按顺序运行（例如，一个接一个地翻译句子中的单词）。虽然RNN在建模序列方面非常强大，但它们的顺序性意味着它们训练起来很慢，因为较长的句子需要更多的处理步骤，并且它们的重复结构也使得它们难以正确训练。
不论是各处霸榜的谷歌BERT、OpenAI最近的强大NLP模型GPT-2，还是DeepMind击败星际2顶尖职业玩家的AlphaStar，背后都有 Transformer的身影。
· 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；
但是在自然语言处理中，之前的研究认为，在泛化到新的结构输入时，以Transformer为代表的神经序列模型似乎很难有效地捕捉到这种句子的层级结构。
正文来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/86965595
简单介绍下变量的概念，详细记录下Python基础数据类型中字符串的有关内容，反正以后也会比较常用到！
别像我刚开始解决问题时那样天真。尽管我认为时不时地破解几个算法很有趣，但我从来没有花太多时间去实践，只为解决问题，其他什么都不顾，可能有时候马马虎虎解决了问题，但不明白为什么这样。对于我自己，我一直在想，在一天结束时，整天求解算法有点太呆板了，它在实际的日常工作环境中并没有实际的用途，从长远来看，它也不会给我带来多少好处。
获取字符数是一个有用的实用程序，在许多情况下都很有用，我们可以使用它来获取空格数和随后的单词数，或者这可用于获取字符串中某个分隔符的计数。
给你一个字符串 columnTitle ，表示 Excel 表格中的列名称。返回该列名称对应的列序号。
秋招接近尾声，我总结了 牛客、WanAndroid 上，有关笔试面经的帖子中出现的算法题，结合往年考题写了这一系列文章，所有文章均与 LeetCode 进行核对、测试。欢迎食用
最近，NLP上又开发出了一种新的范式：Prompt。它通过定义模板来提醒下游任务模型学习的特定目标，在更少的更新参数场景下达到了和fine-tuning方法一样的效果。
在稀疏上下文信息的情况下，很难得到较高质量的低频单词嵌入，“模仿”被认为是一种可行的解决方案：通过给定标准算法的词嵌入，首先训练模型出现频次高的单词的嵌入，然后再计算低频单词的词嵌入。在本文中，我们引入了注意模仿模型，该模型不仅仅能够可以体现单词的表面形式，同样还可以访问所有可用的上下文，并学会使用最有用和最可靠的上下文来计算词嵌入。在对四项任务评估中，我们发现对于低频和中频单词，注意力模仿比以前的工作更出色。因此，注意力模仿可以改进词汇中大部分包括中频词的嵌入。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
作者：Vikash Singh 编译：肖依月、吴双、钱天培 “当遇到一个文本处理问题时，如果你在第一时间想到了正则表达式，那么恭喜你，你的问题从一个变成了俩！“ 如果你曾参与过文本数据分析，正则表达式（Regex）对你来说一定不陌生。词库索引、关键词替换……正则表达式的强大功能使其成为了文本处理的必备工具。然而， 在处理大文本的情境下，正则表达式的低效率却常常让人抓耳挠腮。今天，文摘菌将为你介绍一款比正则表达式快数百倍的Python库——FlashText。 让人抓狂的数据清洗工作 即便是最简单的文本分析，
AI 科技评论按：在自然语言处理任务中，循环神经网络是一种常见的方法，但近来，一种只依赖于注意力机制的特定神经网络模型已被证明它对于常见的自然语言处理任务的效果甚至优于循环神经网络模型，这个模型被称为变换器（Transformer）。同时，数据科学家 Maxime Allard 发表了相应的文章对变换器的原理机制作了介绍与讲解，并用相应的实验帮助大家更好的理解这种神经网络模型，AI 科技评论将其编译如下。
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