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Python基于匹配子列表列表串联

正常我们使用python爬虫时候,尤其在用python开发时,想要基于匹配将子列表串联成一个列表,我们可以使用列表推导式或循环来实现,这两种方法都可以根据匹配将子列表串联成一个列表。...目标是将键区域匹配子列表进行合并,并将合并后子列表几何形状和名称字段组合成一个字符串。...2、解决方案以下代码实现了基于匹配子列表列表串联:import itertools​def merge_sublists(sublists): """ 合并具有相同键区域子列表。​..., '', '', '']['Aquitards~:#>1', 'Aquitard 9', 1, '9', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']"基于匹配子列表列表串联...具体来说,假设有两个列表,一个是主列表,其中包含多个子列表;另一个是匹配列表,包含一些与主列表子列表相关。现在目标是,根据匹配列表,将主列表相应子列表连接或组合成一个新列表。

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【说站】Matchjava匹配

Matchjava匹配 说明 match用于匹配操作,其返回值为boolean类型。通过match,可以简单地验证list是否存在某种要素。...实例 // 验证 list  string 是否有以 a 开头匹配到第一个,即返回 true boolean anyStartsWithA =     stringCollection         ...string 是否都是以 a 开头 boolean allStartsWithA =     stringCollection         .stream()         .allMatch(...是否都不是以 z 开头, boolean noneStartsWithZ =     stringCollection         .stream()         .noneMatch((s)... -> s.startsWith("z"));   System.out.println(noneStartsWithZ);      // true 以上就是Matchjava匹配,希望对大家有所帮助

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Go: Kubernetes Operator开发检测复杂对象变化高效方法

前言 Kubernetes Operator是自动化管理复杂应用强大工具。开发Kubernetes Operator时,常常需要对复杂结构体对象进行变更检测。...这对于确保对象状态一致性和系统稳定性至关重要。本文将详细探讨如何在Kubernetes Operator中高效地检查复杂结构体对象变化。 1....理解Kubernetes Operator对象管理 Kubernetes Operator,对象管理主要包括以下几个方面: CustomResource(CR):用户定义资源,代表特定应用或服务状态...实践最佳实践 自动化检测:将对象变更检测集成到Controller逻辑,确保每次资源同步时自动检测变化。 日志记录和监控:记录每次检测到变化,方便后续分析和故障排查。...结论 开发Kubernetes Operator时,高效地检查复杂结构体对象变化是保证系统一致性和稳定性关键。

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深度学习视觉搜索和匹配应用

例如,来自挪威计算中心Øivind Due Trier展示了一工作,一个为计算机视觉应用开发标准物体检测网络应用于过滤海拔地图上,为了定位挪威考古遗址。...因此,与哥本哈根市合作,我们朝着一种工具迈进了一步,该工具可以用于匹配所需物体类型,而不需要预先创建训练数据。该工具基于之前一个项目背后技术。...我们没有使用最终分类(1000个类一个),而是从网络为每个片段提取一个所谓描述符,它由2048个数字组成。...从排序到匹配 迭代方法结果是对880万个片段进行排序,基于交互细化过程中选择片段平均相似距离。理想情况下,应该有个边界,前N个片段包含船只,剩下片段是没有的。...然而,我们例子,我们选择测试一种更简单启发式来匹配船:我们排序从M之前选择了100个随机片段(正样本),N之后选择了100个随机片段(负样本)。

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找出字符串第一个匹配下标

给你两个字符串 haystack 和 needle ,请你 haystack 字符串找出 needle 字符串第一个匹配下标(下标从 0 开始)。...示例 1: 输入:haystack = "sadbutsad", needle = "sad" 输出:0 解释:"sad" 在下标 0 和 6 处匹配。 第一个匹配下标是 0 ,所以返回 0 。...示例 2: 输入:haystack = "leetcode", needle = "leeto" 输出:-1 解释:"leeto" 没有 "leetcode" 中出现,所以返回 -1 。...提示: 1 <= haystack.length, needle.length <= 104 haystack 和 needle 仅由小写英文字符组成 我们可以让字符串 与字符串 所有长度为 子串均匹配一次...为了减少不必要匹配,我们每次匹配失败即立刻停止当前子串匹配,对下一个子串继续匹配。如果当前子串匹配成功,我们返回当前子串开始位置即可。如果所有子串都匹配失败,则返回 −1。

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Excel如何匹配格式化为文本数字

标签:Excel公式 Excel,如果数字一个表中被格式化为数字,而在另一个表中被格式化为文本,那么尝试匹配或查找数据时,会发生错误。 例如,下图1所示例子。...图1 单元格B6以文本格式存储数字3,此时当我们试图匹配列B数字3时就会发生错误。 下图2所示是另一个例子。 图2 列A中用户编号是数字,列E是格式为文本用户编号。...图6 我们首先必须创建一个没有文本字符新文本字符串,然后将该新文本字符串转换为数字。这里借助LEFT、MID、RIGHT函数实现,如下图7所示。...图7 这里成功地创建了一个只包含数字新文本字符串,VALUE函数帮助下将该文本字符串转换为数字,然后将数字与列E值进行匹配。...图8 这里,我们同样成功地创建了一个只包含数字新文本字符串,然后VALUE函数帮助下将该文本字符串转换为数字,再将我们数字与列E值进行匹配

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负二分布差异分析应用

无论是DESeq还是edgeR, 文章中都会提到是基于负二分布进行差异分析。为什么要要基于负二分布呢?...从统计学角度出发,进行差异分析肯定会需要假设检验,通常对于分布已知数据,运用参数检验结果假阳性率会更低。转录组数据,raw count值符合什么样分布呢?...count值本质是reads数目,是一个非零整数,而且是离散,其分布肯定也是离散型分布。对于转录组数据,学术界常用分布包括泊松分布和负二分布两种。...通过计算所有基因均值和方差,可以绘制如下图片 ? 横坐标为基因在所有样本均值,纵坐标为基因在所有样本方差,直线斜率为1,代表泊松分布均值和方差分布。...正是由于真实数据与泊松分布之间overdispersion, 才会选择负二分布作为总体分布。 ·end· —如果喜欢,快分享给你朋友们吧—

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C++ OpenCVVisual Studio配置

本文介绍Visual Studio 2022配置、编译C++计算机视觉库OpenCV方法(再介绍一次,上次忘记设置原创了)。...\build\x64\vc15\bin路径放入“系统变量”“Path”我这里这一路径就是C:\opencv\build\x64\vc15\bin。   ...接下来,按照Visual Studio调用已配置好C++方法提到方法,分别进行OpenCV库附加包含目录、附加库目录与附加依赖配置。   ...随后,将这一文件路径复制到附加依赖;如下图所示,我这里准备配置Debug版本OpenCV库,因此就选择了名称最后面带有字母d.lib格式文件。...运行代码后,如果出现如下所示情景,即我们通过pic_path指定图片可以正常显示出来,说明OpenCV库配置没有问题。   至此,大功告成。

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正则表达式密码强度匹配使用

二、解决方法   以第三种为例,这个可以分解为如下需求: 存在数字 存在字母 存在半角符号 长度六位及以上 关键是如何同时满足前三个条件,我有限知识里并不知道怎么搞,然后只好求助于万能百度了,最终找了几个小时后发现如下几个关键词...=pattern) :正向预测先行搜索 名字看着高大上,不明所以,看完示例大概明白什么意思,这个表达式匹配从这个表达式起始字符串(我也不知道咋解释),就是假设这样一个表达式abc(?...=[abc])只会对作用于后面的123,这个显然是不匹配后整个就不匹配了,然后关键来了名字里有预测两个字,这两个字表名了这个表达式特性:不占用字符,匹配后如果匹配成功就继续匹配了好像从来不存在这个东西一样...,匹配失败就立即返回失败了。...pattern) :反向预测先行搜索 概念和上面一样,但是效果是相反,abc(?[abc]),对于abc123是匹配成功,对于abca匹配失败,如下所示: reg = /abc(?!

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干货 | 机器学习1号店商品匹配实践

1、不同于发现相似商品,发现完全匹配商品要求商品中所有信息是一致没有冲突,可见商品匹配难度高。 2、我们通过商品标题进行商品匹配,商品标题文本短,每个词都很重要。...目前各家网站运营规范不一样,有的时候人也无法直接从标题中分辨出两个商品是否是匹配。另外,我们场景,一旦两个商品构成匹配关系,除非商品下架,两个商品匹配关系不大可能会发生改变。...训练技巧 避免失衡正负样本比例。我们场景正负样本比例1:70左右,训练每轮都对负样本进行采样,使得每轮训练使用正负样本比例1:2、1:3; 随机梯度下降需要打乱样本顺序。...优化(1)基础上,优化(2)限定FM模型组合(交叉)部分,组合两个特征需要分别来自两个商品,一个商品下两两特征不进行组合。因为单纯从某个商品下特征组合,无法判断两商品是否匹配。...我们希望相同词特征组合交叉系数要大,这就意味着它们点积要大,两特征隐向量距离要近。优化(4)将两商品相同词使用同一隐向量表示,此时两个特征向量距离最近,构成组合打分要高。

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后缀数组(suffix array)字符串匹配应用

前言 首先抛出一个问题: 给定300w字符串A, 之后给定80w字符串B, 需要求出 B每一个字符串, 是否是A某一个字符串子串. 也就是拿到80w个bool值....Suffix Array 介绍 计算机科学里, 后缀数组(英语:suffix array)是一个通过对字符串所有后缀经过排序后得到数组。...也就是将Sn个后缀从小到大进行排序之后把排好序后缀开头位置顺次放入SA 。...我们目的是, 找ear是否是A四个字符串某一个子串. 求出一个TRUE/FALSE. 那么我们首先求出A中所有的字符串德所有子串.放到一个数组里....需要强调是, 这个”题目”是我在工作真实碰到, 使用暴力解法尝试之后, 由于效率太低, 大佬指点下使用了SA. 30s解决问题.

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携程实践丨深度学习语义匹配模型应用

今天我们将结合携程业务应用案例聊聊如何把这些模型落地旅游场景,同时结合旅游场景做相应模型改进。 问题匹配模型是机器人进行交互基础模型,对匹配要求较高。...但是无监督 Word2vec 句子匹配度计算实用效果上还存在不足,而且本身没有解决短语、句子语义表示问题。因此,研究者开始研究句子级别上神经网络语言模型。...上图所示是直接利用双向 LSTM输出拼接成句子向量,自注意机制则利用加权方法计算句子向量。实验我们发现采用自注意机制模型效果往往优于传统做法。... QA我们常用是 point-wise和 pair-wise,如下图所示。...在这种交互操作,注意力层输入包含两个文本信息,使得标准问题表示包含用户问题上下文信息,如下图所示。改进注意力模型能够在一定程度上缓解基础 QA模型语义表示和特征提取不足。

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探讨匹配算法屏幕监控软件数据流分析

屏幕监控软件世界里,匹配算法就像一名捕风捉影高手,扮演着超重要角色。...以下是屏幕监控软件应用匹配算法进行数据流分析一些关键方面:数据采集与预处理:屏幕监控软件,首先需要收集用户屏幕数据流。这可以包括屏幕截图、视频录制等。...优化算法以提高处理速度和效率是至关重要。用户隐私:设计匹配算法时,需要考虑到用户隐私问题。可能需要对敏感信息进行匿名化或加密,以保护用户个人数据。...误报和漏报:实际应用匹配算法可能会出现误报(将正常行为错误地标记为异常)和漏报(未能检测到真正异常)。这需要不断优化和调整算法,以平衡准确性和可用性。...总的来说,这匹配算法屏幕监控软件里,简直就像是大显身手大侦探,帮你监视各种屏幕上精彩活动,还能给安全监控、看用户行为等等目标平添一把火。

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