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正则表达式匹配 - 题解

克莱尼星号(算子) Kleene 星号算子,或称Kleene 闭包,德语称Kleensche Hülle,在数学上是一种适用于字符串或符号及字元集合一元运算,通常被称为自由幺半群结构(free monoid...---- 方法1:递归 如果没有Kleene星号(正则表达式 * 通配符),问题会更容易一些 - 我们只需从左到右检查text每个字符是否与模式pattern匹配。...当存在*时,我们可能需要检查text许多不同后缀,看它们是否与模式pattern其余部分匹配。 递归解法是表示这种关系直接方法。...然后,我们可以忽略模式pattern这一部分,或删除text匹配字符。 如果在任何这些操作之后我们剩余字符串上能匹配上,则初始输入是匹配。...---- 方法2:动态规划 由于该问题具有最优子结构 ,因此缓存中间结果是很自然我们探索如何表示dp(i, j) :text[i:]和pattern[j:] 能否匹配上?

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DFA和NFA

具体地说,Kleene归纳了前述神经生理学研究,一篇题为《正则集代数》论文中定义了“正则集”,并在其上定义了一个代数系统,并且引入了一种记号系统来描述正则集,这种记号系统被他称为“正则表达式”。...直到把正则式吃完,心满意足往上报告说成功匹配了 ‘perlman’。 由此可知,要让NFA正确工作,应该使用 /perlman|perl/ 模式。...有时增加补算子 ~ ;~R 指示 Σ* 上不在 R 所有字符串集合。补算子是多余,因为它使用其他算子来表达(尽管计算这种表示过程是复杂,而结果可能指数性增大)。...我们还要在这种形式化研究表达力。如下面例子所展示,不同正则表达式可以表达同样语言: 这种形式化存在着冗余。...我们可以找到仍有完全表达力正则表达式有趣子集吗? Kleene 星号和并集明显是需要,但是我们或许可以限制它们使用。这提出了一个令人惊奇困难问题。

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亲手制作一个《哈利·波特》人物图谱,原来罗恩和赫敏姻缘从第一部就已注定?

但是这些模型都不能很好地满足我要求。因此,作者决定使用SpaCy基于规则模式匹配特性,而不是自己训练模型。...根据第一步从网站上搜集数据,现在已经知道我们需要在寻找哪些角色,下面只需要找到一种方法,文本尽可能完美地匹配他们。 首先必须为每个字符定义文本模式。...这需要添加全名作为我们正在寻找模式,然后我们使用空格将名称分开,并创建一个模式,将这个,名字每个单词分开。...举个例子,如果我们定义了matcher模式我们最终会得到3个不同文本模式来表示给定字符: 全名: 阿不思·邓不利多(Albus Dumbledore) 名: 阿不思(Albus) 姓: 邓布利多(...最后,可视化结果,我们就能得到最终的人物关系图谱。

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Flink面试八股文(上万字面试必备宝典)

Flink 世界观,一切都是由流组成,离线数据是有界流;实时数据是一个没有界流:这就是所谓有界流和无界流。 2....Flink任务延时高,如何入手 Flink 后台任务管理我们可以看到 Flink 哪个算子和 task 出现了反压。最主要手段是资源调优和算子调优。...Flink 使用了高效有界分布式阻塞队列,就像 Java 通用阻塞队列(BlockingQueue)一样。下游消费者消费变慢,上游就会受到阻塞。 12. 如何排查生产环境反压问题 1....3. flink反压实现方式 Flink任务组成由基本“流”和“算子”构成,“流”数据算子”间进行计算和转换时,会被放入分布式阻塞队列。... Flink CEP处理逻辑,状态没有满足和迟到数据,都会存储一个Map数据结构,也就是说,如果我们限定判断事件序列时长为5分钟,那么内存中就会存储5分钟数据,这在我看来,也是对内存极大损伤之一

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Apache Flink:数据流编程模型

在实践,很多应用程序不需要上述低级抽象,而是针对Core APIs编程,如DataStream API(有界/无界流)和DataSet API(有界数据集)。...尽管通过迭代结构允许特殊形式循环,但为了简单起见,我们将在大多数情况下对其进行掩盖。 ? 通常,程序转换与数据流算子之间存在一对一对应关系。但是,有时一个转换可能包含多个转换算子。...执行期间,流具有一个或多个流分区,并且每个算子具有一个或多个算子子任务。算子子任务彼此独立,并且可以不同线程执行,并且可能在不同机器或容器上执行。 算子子任务数量是该特定算子并行度。...流可以一对一(或转发)模式或在重新分发模式两个算子之间传输数据: 一对一 流(例如,在上图中Source和map()算子之间)保留元素分区和排序。...容错内部描述提供了有关Flink如何管理检查点和相关主题更多信息。 | 流地批处理 Flink流程序上执行批处理,其中流是有界(有限数量元素)。DataSet在内部被视为数据流。

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【Kaggle微课程】Natural Language Processing - 1. Intro to NLP

模式匹配 练习:食谱满意度调查 1 评论中找到菜单项 2 对所有的评论匹配 3 最不受欢迎菜 4 菜谱出现次数 learn from https://www.kaggle.com/learn/natural-language-processing...文本处理 有几种类型预处理可以改进我们如何用单词建模。 第一种是 "lemmatizing",一个词 "lemma"是它基本形式。...因此,您应该将此预处理视为超参数优化过程一部分。 4. 模式匹配 另一个常见NLP任务:文本块或整个文档匹配单词或短语。...可以使用正则表达式进行模式匹配,但spaCy匹配功能往往更易于使用。 要匹配单个tokens令牌,需要创建Matcher匹配器。...当你想匹配一个词语列表时,使用PhraseMatcher会更容易、更有效。 例如,如果要查找不同智能手机型号某些文本显示位置,可以为感兴趣型号名称创建 patterns。

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将卷积神经网络视作泛函拟合

但是如果我们回到卷积神经网络,我们会发现我们输入是一个有界信号(准确说是满足一定分布一族有界信号),输出也是一个有界信号,我们需要拟合是函数族到函数族一个变换,即存在有界函数和有界函数,其中...本身也是有界我们需要是一个变换 ,这其实是一个泛函,也就是函数函数,(如果我们把所有分辨率32x32图像信号当成一族函数(另外,如果使用0延拓或者随机延拓,这个函数可以被当成定义全空间上函数...),那么边缘提取正是一阶微分算子,它就是一个泛函,图像,它几乎是最重要泛函,它离散形式是sobel算子,它作用在图像上,得到边缘响应,这也是一族有界函数,响应经过限制后依然有界), ?...原图像值域是有界(0—255),那么sobel算子输出也是有界 另外传统cnn不需要采样,这样输入和输出函数定义域就是相同,也就是说输入输出函数被定义同一定义域上, 这一点见我知乎文章...(至少图像识别是如此),同时,随着阶数提升,训练精度是逐个增加,说明确实有过拟合。

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数据中心互联光网络之数据实时计算

处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件,例如事件发生顺序,以便能够推断结果完整性。有界流 有定义流开始,也有定义流结束。有界流可以摄取所有数据后再进行计算。...请注意一个 task slot 可以执行多个算子(请参考Tasks 和算子链)。Tasks与算子链对于分布式执行,Flink 将算子 subtasks 链接成 tasks。...通过调整 task slot 数量,用户可以定义 subtask 如何互相隔离。...通过 slot 共享,我们示例基本并行度从 2 增加到 6,可以充分利用分配资源,同时确保繁重 subtask TaskManager 之间公平分配。...,但两组数据值可能不会相等,但都是命中了出光纤劣化事件逻辑,这样我们得到comareResult2就是⼀个光纤正常或光纤有事件数据流,这样做是为了防⽌数据因素或系统性问题带来了频繁出事件或事件逻辑计算不准确影响

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数据中心互联光网络之数据实时计算

处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件,例如事件发生顺序,以便能够推断结果完整性。 有界流 有定义流开始,也有定义流结束。有界流可以摄取所有数据后再进行计算。...Client 不是运行时和程序执行一部分,而是用于准备数据流并将其发送给 JobManager。之后,客户端可以断开连接(分离模式),或保持连接来接收进程报告(附加模式)。...请注意一个 task slot 可以执行多个算子(请参考Tasks 和算子链)。 Tasks与算子链 对于分布式执行,Flink 将算子 subtasks 链接成 tasks。...通过调整 task slot 数量,用户可以定义 subtask 如何互相隔离。...通过 slot 共享,我们示例基本并行度从 2 增加到 6,可以充分利用分配资源,同时确保繁重 subtask TaskManager 之间公平分配。

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Flink 内部原理之编程模型

(2) 实际,大多数应用程序不需要上述描述低级抽象,而是使用如DataStream API(有界/无界流)和DataSet API(有界数据集)核心API进行编程。...尽管通过迭代构造允许特殊形式环,但是为了简单起见,大部分我们都会这样描述。 ? 程序转换与数据流算子通常是一一对应。然而,有时候,一个转换可能由多个转换算子组成。 3....并行数据流图 Flink程序本质上是分布式并发执行执行过程,一个流有一个或多个流分区,每个算子有一个或多个算子子任务。...算子子任务之间相互独立,并且不同线程执行,甚至有可能在不同机器或容器上执行。 算子子任务数量是该特定算子并发数。流并发数总是产生它算子并发数。...同一程序不同算子可能具有不同并发级别。 ? 两个算子之间流可以以一对一模式或重新分发模式传输数据: (1) 一对一流(例如上图中Source和map()算子之间流)保留了元素分区和排序。

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大数据入门:Flink状态编程与容错机制

大数据技术发展历程当中,Flink框架可以说是新一轮热点技术框架,主打流批一体计算模式,成为更适应当下需求技术框架,因此再也技术领域得到更多重视。...Flink,状态始终与特定算子相关,总的来说有两种类型状态:算子状态(operator state)和键控状态(keyed state)。...联合列表状态(Union list state):将状态表示为一组数据列表,它与常规列表区别在于,发生故障时,或者从保存点(savepoint)启动应用程序时如何恢复。...Flink为每个键值维护一个状态实例,并将具有相同键所有数据,都分区到一个算子任务,这个任务会维护和处理这个key对应状态。...一致性实际上是“正确性级别”另一种说法,也就是说成功处理故障并恢复之后得到结果,与没有发生任何故障时得到结果相比,前者到底有多正确。

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全网最详细4W字Flink入门笔记(上)

有界流Bounded streams 有界流有定义流开始,也有定义流结束。有界流可以摄取所有数据后再进行计算。有界流所有数据可以被排序,所以并不需要有序摄取。有界流处理通常被称为批处理。...代码设置 我们代码,可以很简单地算子后跟着调用 setParallelism()方法,来设置当前算子并行度: stream.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).setParallelism...所以我们也可以认为FlinkTask也是根据宽依赖拆分(尽管Flink并没有宽依赖概念),这样会更好理解,如下图: Operator Chain(算子链) Flink,为了分布式执行,Flink...分区是实现并行计算和数据流处理基础机制。Flink 分区决定了数据作业流动方式,以及并行任务之间如何分配和处理数据。...数据从源算子流向下游算子,这些算子可能并行地处理输入数据,而分区就是决定数据如何从一个算子传递到另一个算子机制。

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全网最详细4W字Flink入门笔记(上)

有界流Bounded streams 有界流有定义流开始,也有定义流结束。有界流可以摄取所有数据后再进行计算。有界流所有数据可以被排序,所以并不需要有序摄取。有界流处理通常被称为批处理。...代码设置 我们代码,可以很简单地算子后跟着调用 setParallelism()方法,来设置当前算子并行度: stream.map(word -> Tuple2.of(word, 1L))....所以我们也可以认为FlinkTask也是根据宽依赖拆分(尽管Flink并没有宽依赖概念),这样会更好理解,如下图: 图片 Operator Chain(算子链) Flink,为了分布式执行,...分区是实现并行计算和数据流处理基础机制。Flink 分区决定了数据作业流动方式,以及并行任务之间如何分配和处理数据。...数据从源算子流向下游算子,这些算子可能并行地处理输入数据,而分区就是决定数据如何从一个算子传递到另一个算子机制。

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案例简介flink CEP

实时处理关键问题是检测数据流事件模式。 复杂事件处理(CEP)恰好解决了对连续传入事件进行模式匹配问题。 匹配结果通常是从输入事件派生复杂事件。...一旦系统看到匹配序列所有事件,结果就会立即发出。 这方面有效地带来了CEP实时分析能力。 因此,CEP处理范例引起了人们极大兴趣,并在各种用例得到了应用。...这会强制我们模式匹配事件都具有相同机架ID。 PatternStream 使我们能够访问成功匹配事件序列。 可以使用select API调用访问它们。...我们模式选择函数为每个匹配模式生成一个TemperatureWarning事件。...路线图上下一步是支持正则表达式模式规范,包括Kleene星 (Kleene star),下限和上限( lower and upper bounds)以及否定(negation)。

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CVPR 2018 | Spotlight论文:解耦神经网络DCNet,性能优于标准CNN

解耦算子),幅度函数(magnitude function)h(||w||, ||x||) 建模类内差异,而角度函数(angular function)g(θ_(w,x)) 则建模语义差异。...但这个建模方法并非在所有任务中都是最优,而通过解耦学习框架,我们可以根据任务本身设计解耦算子,或者直接从数据「学习」出来。...具体而言,研究者提出了两种不同解耦卷积算子有界算子和无界算子,并利用两种算子完成多个实例。结果显示,有界算子具有更快收敛速度,且在对抗攻击中具有更好稳健性;而无界算子则具有更好表征能力。...图 1:CNN 学得特征天然是解耦。图中 2D 特征是通过将 CNN 特征维度设置为 2 直接得到输出。 ? 图 2:解耦卷积算子几何解释。绿线表示原始向量,红线表示投影向量。 ?...表 1:加权算子(TanhConv) CIFAR-100 上评估结果。 ? 表 2:未使用反向传播原始 CNN-9 CIFAR-100 上测试误差(%)。

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全网最详细4W字Flink全面解析与实践(上)

有界流可以摄取所有数据后再进行计算,有界流所有数据可以被排序,所以并不需要有序摄取。 有界流处理通常被称为批处理。所以Flink里批计算其实指就是有界流。...代码设置 我们代码,可以很简单地算子后跟着调用 setParallelism()方法,来设置当前算子并行度: stream.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).setParallelism...所以我们也可以认为FlinkTask也是根据宽依赖拆分(尽管Flink并没有宽依赖概念),这样会更好理解 如下图: Operator Chain(算子链) Flink,为了分布式执行,Flink...这是当前集群资源下能执行最大并行度,计算资源得到了充分利用。 另外再考虑对于某个算子单独设置并行度场景。...分区是实现并行计算和数据流处理基础机制。Flink 分区决定了数据作业流动方式,以及并行任务之间如何分配和处理数据。

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NLPer入门指南 | 完美第一步

你是否正在寻找处理这些文本数据方法,但不确定从哪里开始?毕竟,机器识别的是数字,而不是我们语言中字母。机器学习,这可能是一个棘手问题。 那么,我们如何操作和处理这些文本数据来构建模型呢?...2.使用正则表达式(RegEx)进行标识化 让我们理解正则表达式是什么,它基本上是一个特殊字符序列,使用该序列作为模式帮助你匹配或查找其他字符串或字符串集。...这里,我们相比split()方法上有一个优势,因为我们可以同时传递多个分隔符。在上面的代码我们使用了re.compile()函数,并传递一个模式[.?!]。...注意到NLTK是如何考虑将标点符号作为标识符吗?因此,对于之后任务,我们需要从初始列表删除这些标点符号。...spacy.io/usage 所以,让我们看看如何利用spaCy神奇之处来进行标识化。

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伪排练:NLP灾难性遗忘解决方案

这一点Hal Daumé博客文章得到了很好体现,最近在Jason EisnerTwitter上重申了这一点。...默认spaCy模式在这种类型输入上表现不佳,因此我们想在一些我们要处理文本类型用户命令例子更新模型。...为了解决这个问题,spaCy v2.0.0a10引入了一个新标志:update_shared。此标志默认设置为False。 如果我们对这个例子进行了一些更新,我们得到一个正确标记它模型。...保留以前行为一种方法是编码一个反对过多改变参数偏见。然而,这种类型正则化惩罚并不总能很好接近我们需求。深层神经网络,模型权重与其预测行为之间关系是非线性。...此时,spaCy将教学模式提供分析与任何其他类型黄金标准数据相同。这看起来很不现实,因为模型使用了日志丢失。

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Tweets预处理

() spaCy对tweets有多好 定制spaCy之前,我们可以看看spaCy如何用默认规则标识tweet。...spaCy标识器按以下顺序排列规则优先级:标识匹配模式、前缀、后缀、中缀、URL、特殊情况(请参阅spaCy标识器是如何工作):https://spacy.io/usage/linguistic-features...#how-tokenizer-works 我们例子我们将通过添加“#\\w+”来修改标识器模式匹配regex模式(在这里阅读有关regex更多信息:一个用Python编写regex简单介绍...,因此我们将修改spaCy模型tokenŠmatch import re # 检索匹配regex模式默认标识 re_token_match = spacy.tokenizer....以下预处理函数,每条tweet: 改为小写 是用我们修改spaCy模型标识标识词形集与我们features集联合 字典构造了它词袋表示法 对它标签,提及和网址计数 # 为每个tweet

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Flink实战(六) - Table API & SQL编程

这些流畅API提供了用于数据处理通用构建块,例如各种形式用户指定转换,连接,聚合,窗口,状态等。在这些API处理数据类型相应编程语言中表示为类。...该 Table API遵循(扩展)关系模型:表有一个模式连接(类似于关系数据库表)和API提供可比 算子操作,如选择,项目,连接,分组依据,聚合等 Table API程序以声明方式定义应该执行逻辑...Table API和SQL接口彼此紧密集成,就如FlinkDataStream和DataSet API。我们可以轻松地基于API构建所有API和库之间切换。...例如,可以使用CEP库从DataStream中提取模式,然后使用 Table API分析模式,或者可以预处理上运行Gelly图算法之前使用SQL查询扫描,过滤和聚合批处理表数据。...此API核心概念是Table用作查询输入和输出。本文档显示了具有 Table API和SQL查询程序常见结构,如何注册Table,如何查询Table以及如何发出Table。

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