第1章 搜索引擎是如何工作的 搜索引擎的基础是应用于信息检索、数据库等领域的信息技术。 1-1 理解搜索引擎的构成 1-2 实现了快速全文搜索的索引结构 利用全扫描进行全文搜索 grep就是从头到尾扫
爬虫工程师在做加密参数逆向的时候,经常会遇到各种各样的加密算法、编码、混淆,每个算法都有其对应的特征,对于一些较小的网站,往往直接引用这些官方算法,没有进行魔改等其他操作,这种情况下,如果我们能熟悉常见算法的特征,通过密文就能猜测出使用的哪种算法、编码、混淆,将会大大提高工作效率!在 CTF 中通常也会有密码类的题目,掌握一些常见密文特征也是 CTFer 们必备的技能!
本书的目标是研究各种重要和有用的算法——解决问题的方法适合计算机实现。算法与数据结构——组织数据的方案密切相关。本章介绍了我们研究算法和数据结构所需的基本工具。
在许多应用程序中,数据可能分布在许多文件或数据库中,或者以不便于分析的形式排列。本章重点介绍帮助组合、连接和重新排列数据的工具。
选自Lilian Weng的博客 作者:Lilian Weng 机器之心编译 编辑:赵阳 本文是一篇综述性的博客,探讨总结当下常用的大型 transformer 效率优化方案。 大型 Transformer 模型如今已经成为主流,为各种任务创造了 SOTA 结果。诚然这些模型很强大,但训练和使用起来代价非常昂贵。在时间和内存方面存在有极高的推理成本。概括来说,使用大型 Transformer 模型进行推理的难点,除了模型的规模不断扩大外,还有两个不可忽略的地方: 内存消耗大:推理时,需要把模型参数和中间状
本文介绍一篇来自于苏黎世联邦理工大学的Gisbert Schneider等人的关于几何深度学习的综述《Structure-based Drug Design With Geometric Deep Learning》。
假设我们有一个表orders,其中有一个定点数列total_price,存储订单的总价格。
Python在数据科学生态系统中占据主导地位。我认为,占据主导地位的两大原因是相对容易学习和数据科学库的丰富选择。
数据集中的数据类型有很多种,除了连续的特征变量之外,最常见的就是类目型的数据类型了,常见的比如人的性别,学历,爱好等。这些数据类型都不能用连续的变量来表示,而是用分类的数据来表示。
Julia有一个用于将数学运算符的参数提升为通用类型的系统,在其他各个部分中都提到了该系统,包括整数和浮点数,数学运算和基本函数,类型和方法。在本节中,我们将说明此提升系统如何工作,以及如何将其扩展为新类型并将其应用于除内置数学运算符之外的函数。传统上,就促进算术参数而言,编程语言分为两个阵营:
有几个 Python 库提供一系列机器学习算法的实现。最著名的是 Scikit-Learn,一个提供大量常见算法的高效版本的软件包。 Scikit-Learn 的特点是简洁,统一,流线型的 API,以及非常实用和完整的在线文档。这种一致性的好处是,一旦了解了 Scikit-Learn 中一种类型的模型的基本用法和语法,切换到新的模型或算法就非常简单。
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问题描述 百度面试题: 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。
花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割
在我看来,对于Numpy以及Matplotlib,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy(会在接下来的帖子中提及)当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库,但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
Python 是一种功能强大、灵活且易于学习的编程语言。它是许多专业人士、爱好者和科学家的首选编程语言。Python 的强大之处来自其庞大的软件包生态系统和友好的社区,以及其与编译扩展模块无缝通信的能力。这意味着 Python 非常适合解决各种问题,特别是数学问题。
Python中,数字并不是一个真正的对象类型,而是一组类似类型的分类。Python不仅支持通常的数字类型(整数和浮点数),而且能够通过常量去直接创建数字以及处理数字的表达式,还通过模块和第三方库提供更多的数字类型支持。Python数字类型的完整工具包括:
一、如何读取一个文档下,多个txt文件? 一般读取的文件,命名都具有一定的规律,除去相同部分,剩下的变化按照时间、序号、某一特定的标志符等进行排列。 下面我们举个例子来操作。
先说一段题外话。我是一名数据科学家,在用SAS做分析超过5年后,我决定走出舒适区,寻找其它有效的数据分析工具,很快我发现了Python!
这个警告信息通常在调用Matplotlib的某些函数时出现,会提醒我们传递给函数的参数应该使用布尔值(True/False),而不是字符串 'on' 或 'true'。虽然这个警告并不会影响绘图结果,但在某些情况下,我们可能希望消除这个警告信息。
散列表,又叫哈希表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法。顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙。
面向对象编程关乎接口。在 Python 中理解类型的最佳方法是了解它提供的方法——即其接口——如 “类型由支持的操作定义”(第八章)中所讨论的。
OCR,或光学字符识别,是最早的计算机视觉任务之一,因为在某些方面它不需要用到深度学习。因此,早在2012年深度学习热潮之前,OCR就有了各种不同的应用,有些甚至可以追溯到1914年 。
这是一篇技术文,但又不是一篇技术文,今天分享的是,当笔者获取了微信小程序英文取名的3500多个微信用户昵称、年龄段后,分析得到下面结果。
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。
计算机世界中定义的数据类型其实就是为了描述现实世界中存在的事实而定义的。比如我们用人来举例:
Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。
于刊老师担心我准备的内容不够讲两节课的,如果我讲完这一章的内容还没有结束的话我就讲一讲我最近捣鼓的东西
本部分主要是 CavsZhouyou 在练习《剑指 Offer》时所做的笔记,主要涉及算法相关知识和一些相关面试题时所做的笔记,分享这份总结给大家,帮助大家对算法的可以来一次全方位的检漏和排查,感谢原作者 CavsZhouyou 的付出,原文链接放在文章最下方,如果出现错误,希望大家共同指出!
随着大数据的兴起以及信息技术的快速发展,数据传输对总线带宽的要求越来越高,并行传输技术的发展受到了时序同步困难、信号偏移严重,抗干扰能力弱以及设计复杂度高等一系列问题的阻碍。与并行传输技术相比,串行传输技术的引脚数量少、扩展能力强、采用点对点的连接方式,而且能提供比并行传输更高带宽,因此现已广泛用于嵌入式高速传输领域。
工具类它是一种特殊的类,它的成员变量和成员方法,基本都是静态的,使用起来特别方便,直接用类名就可以调用,不用创建对象。
sort()方法是js中对于数组进行排序的函数。其可以方便快捷的实现对于数组的排序而不用我们自己编写排序方法。注:sort()函数会直接改变原数组。
导读:制作提供信息的可视化(有时称为绘图)是数据分析中的最重要任务之一。可视化可能是探索过程的一部分,例如,帮助识别异常值或所需的数据转换,或者为建模提供一些想法。对于其他人来说,构建网络交互式可视化可能是最终目标。Python有很多附加库可以用来制作静态或动态的可视化文件,但是我将主要关注matplotlib和以它为基础的库。
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
除了直接申请面试以外,一般说来,还有两种途径来获得面试的机会:由现在的雇主推荐,或者通过LinkedIn。虽然前者会快一些、更尊敬一些,但后者很可能是大部分应聘者所走的路径。事实上,每天都有无数的招聘人员趴在LinkedIn上,他们唯一的工作就是寻找和接触有可能换工作的员工,所以一定要保证自己的信息是最新的,而且要多交人脉、多请别人来认可自己的技能,并且要把你所具备的技能、做过的个人项目或者对开源软件所做的贡献加到个人页面里去。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中,这个任务包括两个步骤:首先选择一种数据结构来存储数据,然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
绘图图例标识离散点的离散标签。对于基于点,线条或区域颜色的连续标签,带标签的颜色条可能是一个很好的工具。在 Matplotlib 中,颜色条是一个单独的轴域,可以为绘图中的颜色含义提供见解。原书是黑白打印的,但是在线版本是彩色的,你可以在这里看到全彩的图形。我们首先为绘图配置笔记本,并导入我们将使用的函数:
协作翻译 原文:How to build your first Vue.js component 链接:https://medium.freecodecamp.org/build-your-first-vue-js-component-2dc204bca514 译者:凉凉_ 📷 记得当那天使用 CakePHP 开发的时候,我很喜欢它简易入门的特性。其文档不仅结构严密,详尽,而且对用户友好。多年以后,我在 Vue.js 上找到了同样的感觉。然而,与 Cake 相比,Vue 文档还有一个缺点:(缺乏)真实的项目
NumPy 是一个 Python 包。它代表 “Numeric Python”。它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
Matplotlib 是一个 Python的2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过Matplotlib,开发者可以仅需几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。
导读 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自「Github」,为《PythonDataScienceHandbook[1]》(Python 数据科学手册[2])第四章「Matplotlib」介绍部分。全部内容都在以下环境演示通过: numpy:1.18.5 pandas:1.0.5 matplotli
图例非常容易使用,只要求用户命名图。Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。即使在大多数情况下,一个简单的legend() 调用就足够了,但图例还是提供了几个选项,允许我们自定义图例的各个配置。如使用
什么是变量: 其 值可以发生改变的量, 定义完毕后可以指代某一事物 变量的定义:
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