前面讲了《环境及项目搭建》《数据模型》,这部分我们终于可以看到些真实的东西了,而不是数据...数据...数据...
1、技术在迭代,有时候你为了生活没有办法,必须掌握一些新的技术,可能你不会或者没有时间造轮子,那么就先把利用轮子吧。
使文章处于审核状态,只要到了设定的时间,一旦有用户访问有触发代码的页面,则自动通过审核,时间不到则不会通过审核。 用户访问最多的一般是文章内页,所以通常我们会把这个触发代码加入统计文章浏览次数的文件中去。
字符串就是一系列字符。在Python中,用引号括起的都是字符串,其中引号包括单引号和双引号。这种灵活性能够在字符串中包含引号和撇号,如:
文本数据需要特殊处理,然后才能开始将其用于预测建模。
搜索引擎实现起来,技术难度非常大,技术的好坏直接决定了产品的核心竞争力。 搜索引擎的设计与实现中,会用到大量的算法。百度、Google 这样的搜索引擎公司,面试时,会格外重视考察候选人的算法能力。
这次我们会逐步讲解 Web Workers,先说个简单的概念,接着讨论不同类型的 Web Workers,他们的组成部分是如何一起工作的,以及不同场景下它们各自优势和限制。最后,提供5个正确使用 Web Workers 的场景。
为了能够有效地识别位置,我们需要提取表征图像的特征,之后将相同的特征分成一组,并搜索相似的图像。当然位置识别也可以应用于其他程序,例如在图像恢复我们也需要查找相似图像。
网页爬虫是一种自动化获取网页数据的技术,可用于数据分析、信息检索、竞争情报等。面临诸多挑战,如动态加载的Javascript内容、反爬虫机制、网络延迟、资源限制等。解决这些问题的高级爬虫技术包括Selenium自动化浏览器、多线程和分布式爬取。
Spark Streaming 是 Spark Core API的一个扩展,它对实时流式数据的处理具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。数据可以从诸如Kafka,Flume,Kinesis或TCP套接字等许多源中提取,并且可以使用由诸如map,reduce,join或者 window 等高级函数组成的复杂算法来处理。最后,处理后的数据可以推送到文件系统、数据库、实时仪表盘中。事实上,你可以将处理后的数据应用到 Spark 的机器学习算法、 图处理算法中去。
给定两个句子 A 和 B 。(句子是一串由空格分隔的单词。每个单词仅由小写字母组成。)
中国程序员容易发错音的单词,像极了学生时代的纠错本,收录着偶尔会忘记的单词。不过,它似乎更新频率跟不上我们的进步速度,至少一半以上的单词读起来是没有压力的。同样没有压力的还有让应用程序动起来的 auto-animate,一行代码轻松搞懂列表排序等等常见动效。还有个非常有意思的项目是 DeepFaceLive 和 dashy,前者让你换脸没压力,当然换个角度你可以让你的对象变成“迪丽热巴”,后者则让你管理服务毫无压力。一个小图标即可访问对应的服务。
面试过程通常从最初的电话面试开始,然后是现场面试,检查编程技能和文化契合度。几乎毫无例外,最终的决定因素是还是编码能力。通常上,不仅仅要求能得到正确的答案,更重要的是要有清晰的思维过程。写代码中就像在生活中一样,正确的答案并不总是清晰的,但是好的推理通常就足够了。有效推理的能力预示着学习、适应和进化的潜力。好的工程师一直是在成长的,好的公司总是在创新的。
SourceWolf是一款功能强大的针对源代码安全的快速响应式爬虫工具,该工具基于Python语言开发,因此具备良好的跨平台性。该工具的当前版本拥有以下功能:
作为一名程序员,您每天都会使用哈希函数。它们在数据库中用于优化查询,在数据结构中用于使速度更快,在安全性中用于保证数据安全。几乎每次与技术的交互都会以某种方式涉及哈希函数。
在这篇文章中,我们将开发一个使用树状数据结构和协同过滤的自动完成组件来为用户选择最佳的图书标题提供建议。值得注意的是,算法、数据结构和机器学习都在朝着最终的解决方案一起工作,完整的代码和工作应用程序与结果一起提供。 问题公式化 我们想要从高层次角度来构建一个自动完成的字段,所以当我们键入一些字符时,它建议从这些图书的标题开始。 从GUI的角度来看,需要的是一个TextField或者ComboBox,它显示了一些像findTitlesThatStartWith(chars [] ch)这样的服务提供的选
Absorb what is useful. Discard what is not. Add what is uniquely your own.
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 免费猜字小游戏Wordle正在席卷全球,火到以数百万美元的价格被收购,全球玩家数量也突破了200万。 如果你在微博、微信等地方看到这些神神秘秘的方块,那就是Wordle玩家在分享自己当日的战绩了。 根据统计,大多数人类玩家需要猜测4次或以上才能取得胜利。 比如,2月5日的题目在当天30多万份晒出战绩的玩家中,只有27%能在三次以内猜中。 这个游戏自然也成了程序员们的新竞技场,他们写出各种算法来比拼谁用的步数最少。 这其中,百万粉数学科普大神3Blue1
HTML5作为新兴领域越来越热。然而在移动设备硬件性能弱于PC的背景下,对性能的需求显得更为重要,而HTML5性能优化前与优化后有着极大的差别,如何优化才能提高性能,对此熟知的人很少。本文以LayaAir引擎为例,通过代码示例详细阐述如何利用引擎对HTML5作出性能的极致优化。
for 循环语句普遍存在多种常见的高级编程语言,在 Python 中地位尤为重要,何以见得?学然后即知。
第一步是收集可能的几个javascript文件(更多的文件=更多的路径,参数->更多的vulns)。
性能一直以来是前端开发中非常重要的话题。随着前端能做的事情越来越多,浏览器能力被无限放大和利用:从 web 游戏到复杂单页面应用,从 NodeJS 服务到 web VR/AR 和数据可视化,前端工程师总是在突破极限。随之而来的性能问题有的被迎刃而解,有的成为难以逾越的盾墙。
本文将为读者提供许多不同 Linux 命令的简要概述。 将特别强调解释如何在执行数据科学任务的上下文中使用每个命令。 我们的目标是让读者相信这些命令中的每一个都非常有用,并且让他们了解每个命令在操作或分析数据时可以扮演什么角色。
文章主要介绍了如何利用机器学习算法对RSS源进行分类和过滤。首先介绍了RSS源的分类和过滤的必要性,然后详细介绍了基于机器学习算法的RSS源过滤方法,包括特征提取、模型训练和过滤策略等。最后,介绍了一个基于机器学习算法的RSS源过滤系统的设计与实现。
神经网络学习笔记-03-循环神经网络-反向传播计算公式的证明 本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 原文的例子 原文中计划实现一个循环神经网络,用于发现自然语言句子中单词出现的模式,最终可以生成一些合理的句子。 数据来源 原文中,从网上下载了很多条句子(英文的)。 数据的前期处理 首先,统计了所有单词(包括标点符号)。 取出最常见的7997单词,并且编号,每个单词有一个token。 设置了3个特殊的token: UNKNOWN_
为了处理语言,需要将文本信息用向量的形式表达。词向量(Word Vector)或称为词嵌入(Word Embedding)就是将词语向量化。常见的生成词向量的神经网络模型有NNLM模型,C&W模型,CBOW模型和Skip-gram模型。
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> <form action=""> <form action=""> 用户名:<input type="text" name="userName"> 密码:<input type="password" name="userPwd">
朴素贝叶斯分类是贝叶斯定理最有用的应用之一。贝叶斯分类是一种可用于分类的机器学习技术,比如将文本文档等对象分为两类或更多类。通过分析一组训练数据来训练分类器,以此给出正确的类别。
练习写作是我们学习知识有效的一种方式,通过写作可以检验你对知识点的掌握,是一种对自己内心世界的推演,因此你也会得到一些结论。而这些结论正是你身体力行、复盘总结、升华提炼后的结果。你把文字写出来的时候,也许你会想,又或者会有告诉你,某本书上早写了这些。于是你可能会茫然,想着既然书上早就写了,那我折腾的意义在哪里?
一、前言 1.1.环境 python版本:3.6 Django版本:1.11.6 1.2.预览效果 最终搭建的blog的样子,基本上满足需求了。框架搭好了,至于CSS,可以根据自己喜好随意搭配。 二、
django1.4 or later html 页面从数据库中读出DateTimeField字段时,显示的时间格式和数据库中存放的格式不一致,比如数据库字段内容为2012-08-26 16:00:00,但是页面显示的却是Aug. 26, 2012, 4 p.m. 为了页面和数据库中显示一致,需要在页面格式化时间,需要添加
接下来我们就应用技术手段,基于Python,建立一个工具,可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
标星★公众号 爱你们♥ 作者:Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译:公众号进行了全面整理 如你所见,我们手动复制了Trump的一条Twitter,将其分配给一个变量,并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表,我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中,我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后,在第9行中,我们循环遍历tweet_words:也就是说,我们逐个遍历tweet
本文为机器之心编译:该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准
翻译:疯狂的技术宅 原文:https://www.smashingmagazine.com/2019/04/webassembly-speed-web-app/
机械硬盘的磁盘主体是一块金属薄片(也有用其他材料的),上面涂覆一层磁性材料,可以理解为一层小磁针。
这种任务常见于文本处理、数据分析和文本挖掘领域。通过统计单词出现的次数,可以分析文本的关键词、词频分布等信息,有助于对文本数据进行更深入的分析。
它们是一个烹饪比赛的电视系列节目,享有盛名的厨师们撸起袖子,争相做出完美的菜肴。基于一个设定的主题,结合厨师们的经验,创造力和想象力,将可能有问题的食材转化为最终的菜肴。
ECMAScript 2020 是我们最喜欢的编程语言的第 11 版,其中包含一些新功能。有些是小特性,但有些将会有可能永远改变我们编写 JavaScript 的方式。
侯策:硕士毕业于法国国立高等电信学校。曾任职于BePATIENT集团,负责互联网+医疗平台的研发。曾任职于法国能源和苏伊士集团,参与欧洲天然气运输和费用系统的研发。2015年回国加入百度知识搜索部,负责多个产品线的大型技术迭代。行业之外是一名国家二级运动员(足球项目),曾组织过赴北非撒哈拉地区看望孤儿等慈善活动。
DT数据侠与纽约数据科学院(New York City Data Science Acadamy)合作的第一期数据侠Python训练营10月结营,在完成对数据爬取、数据分析与数据可视化的训练之后,DT君选取一些训练营成员的作品供大家欣赏。
以键值对形式存储数据的数据结构,在Javascript中更多地是直接使用对象,一般只在有排序需求的场景下会用到本篇中构造的Dictionary类,因为对象属性是无序的。
选自adventuresinmachinelearning 机器之心编译 参与:李诗萌、刘晓坤 本文详细介绍了 word2vector 模型的模型架构,以及 TensorFlow 的实现过程,包括数据
Asynchronous Javascript And XML是 "异步Javascript和XML"。即使用 Javascript 语言与服务器进行异步交互,传输的数据为XML。
大家好!欢迎来到我们精心准备的文字游戏世界。今天,我将向大家介绍一款有趣而又考验智力的游戏——猜单词游戏。在游戏中,你将面临一个神秘的单词,你需要凭借自己的智慧和运气来猜测这个单词是什么。每猜错一次,你将失去一条生命线,当生命线用尽时,你将面临失败。但只要你成功猜对了整个单词,那么胜利就属于你!现在,让我们开始挑战吧!
作者|vorshen 原文|http://www.alloyteam.com/2017/05/webgl-performance-optimizations-first-taste/ 上次文章介绍了如何用webgl快速创建一个自己的小世界,在我们入门webgl之后,并且可以用原生webgl写demo越来越复杂之后,大家可能会纠结一点:就是我使用webgl的姿势对不对。因为webgl可以操控shader加上超底层API,带来了一个现象就是同样一个东西,可以有多种的实现方式,而此时我们该如何选择呢?这篇文章将稍
神经网络学习笔记-02-循环神经网络 本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 循环神经网络 循环神经网络适用于处理序列化信息,比如:语言翻译,语音识别等。 如果,我们要实现一个翻译功能。首先需要理解原句中每个单词的含义。 这就需要根据上下文来理解。 假如:原句中的每个单词,以此对应神经网络中一个隐藏层。 在传统的神经网络框架中,隐藏层直接传递的是一个矢量Out。 这个Out矢量是原句当前每个词的一个输出,比如:含义等等。 那么,如
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云