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。
Python中一切都是对象，但不意味着必须面向对象编程，你也可以写函数式代码。函数式编程的基本想法是通过函数实现功能，而没有对象、继承等概念。函数式编程中两个真正常见的概念是映射(map)和过滤器(filter)，Python为它们提供了内置函数：
用切边可以选取大多数序列类型的一部分，切片的基本形式是在方括号中使用start:stop：
应用场景： # 将列表中的数字依次打印出来(循环的层数是你必须要考虑的点) --> l = [1, [2, [3, [4, [5, [6, [7, [8, [9, [10, [11, [12, [13, ]]]]]]]]]]]]]
在Python中，itertools模块是一个非常有用的工具，它提供了许多迭代器函数，用于高效地处理迭代操作。然而，有时你可能会遇到一个错误，即cannot import name 'izip' from 'itertools'。在本篇文章中，我们将详细解释这个错误的原因，并提供一些解决方案。
看了前前面的系列VBA内容，我想大家肯定都发现一个问题：前面所有实战案例都是在处理「单列多行」问题，可实际工作中我们往往遇到的是「多行多列」问题，这个问题应该如何处理呢？
RxSwift 系列(三) -- Combination Operators 前言 本篇文章将要学习如何将多个Observables组合成一个Observable。 Combination Operators在RxSwift中的实现有五种： startWith merge zip combineLatest switchLatest startWith 在Observable释放元素之前，发射指定的元素序列。更多详情 上面这句话是什么意思呢？翻译成大白话就是在发送一个东西之前，我先发送一个我指定的东西。
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。
循环语句允许我们执行一个语句或语句组多次，下面是在大多数编程语言中的循环语句的一般形式：
在 Python 中，字符串的串联是一种常见的操作，它允许您将两个或多个字符串组合成一个字符串。虽然垂直连接字符串（即一个在另一个下面）很简单，但水平连接字符串（即并排）需要一些额外的处理，尤其是在处理多行字符串时。在本文中，我们将探讨在 Python 中执行多行字符串水平连接的不同方法。
在MongoDB中，文档可以包含其他文档作为其字段。这些嵌套的文档称为嵌入式文档。嵌入式文档的设计是MongoDB嵌入式数据模型的核心，因为它决定了如何组织和存储数据。
在本教程中，我们将探讨如何使用 Pillow 在 Python 中水平和垂直连接图像。图像串联是将两个或多个图像组合成单个图像的过程。通过连接图像，我们可以创建令人惊叹的图像拼贴，将多个图像组合成单个图像，或创建图像序列。我们将在本文的后续部分中深入探讨使用 Pillow 加载图像、调整图像大小并最终将它们水平和垂直连接的过程。
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank，并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自：lanceyan.com 谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，难以下手、非常头大！ 我们可以跳过数学公式，先看看我们了解数据挖掘的目的：发现数据中价值。这个才是关键
元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值：
在本教程中，我们将展示11个技巧来编写更好的Python代码!我们展示了许多最佳实践，它们通过使代码更加简洁和更具python风格来改进代码。以下是所有技巧的概述:
说起自然语言，大家都不陌生，像英语、日语、俄语、德语、法语等，尤其像英语是学习频率最高的语种之一。
即使您是一个从其他语言（如C或MATLAB）转换过来的程序员，用更高抽象级别的Python编写代码绝对是另一种体验。我希望早些时候就知道一些Python特性，并重点介绍了其中五个最重要的特性。
@NiEntropy - 想到了生物课本中的一句话：生物的性状是由基因决定的，而基因的表达受环境因素影响；想到了秦始皇炼丹渡海寻仙求长生，Google投资Calico专注衰老研究。从古至今，人类一直在追寻着长寿，而在日复一日的生活中，我更感兴趣未来会是什么样？是像《赛博朋克：边缘行者》中“低端生活与高等科技结合”的悲剧，还是我们共同的理想：在高度发达的社会生产力和广大共识范围，人们科学文化水平和思想觉悟，道德水平极大提高的基础上，实行各尽所能、按需分配原则的劳动者有序自由联合的社会经济形态。未来源于当下，还是要脚踏实地把当下的工作干好。
小编最早接触隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），是利用HMM对机械设备的隐含退化状态进行建模、估计和预测，直观的感受是HMM的建模非常便利，可解释性很强，通用性强，缺点是对转移概率和观测概率估计学习时计算量较大，尤其是维数增多时易出现维数灾难问题，但随着DNN技术的发展和GPU计算能力的增强，计算能力已不再是HMM应用的瓶颈，HMM的能力将会得到充分的释放。
例：我们有一个数据表格，里面有一列我们需要根据指定数据进行批量转换。 数据表 替换表 最终的效果 (一) 分析可能需要使用的函数 先把涉及到替换的函数列一下 Table.ReplaceValue， T
今天，小编来和大家分享一些Python自带的“内置函数”，所谓“内置函数”也就是不需要import导入就可以直接使用的那种，有不少的“内置函数”能够帮助我们减少不少的代码量，同时能够提高许多的效率，希望读者朋友们看过今天小编写的内容，能有收获！
从格罗滕迪克那里，我学习到不要以证明过程的难度为荣：困难意味着我们尚未理解。也就是说我们要能绘制出让证明过程显而易见的图景。 ——著名数学家 Pierre Deligne
随机出现4个整数，把4个整数（一般是正整数）通过加减乘除以及括号运算，使最后的计算结果是24的一个数学游戏，24点可以考验人的智力和数学敏感性，它能在游戏中提高人们的心算能力。
在“循环”一节，我们已经讨论了Python基本的循环语法。这一节，我们将接触更加灵活的循环方式。 range() 在Python中，for循环后的in跟随一个序列的话，循环每次使用的序列元素，而不是序列的下标。 之前我们已经使用过range()来控制for循环。现在，我们继续开发range的功能，以实现下标对循环的控制： S = 'abcdefghijk' for i in range(0,len(S),2): print S[i] 在该例子中，我们利用len()函数和range()函数，用i作为S
Depthwise卷积在设计更轻量高效的网络中经常被使用，但人们通常都忽略了Depthwise卷积中的卷积核大小（通常都是使用3x3）。在这篇工作中，我们研究了不同大小卷积核对网络性能的影响，并观察到不同大小卷积核相互组合，能得到更高的准确性。基于这个思想，我们得到了一个以不同大小卷积核组合成Depthwise卷积模块，再AutoML的搜索下，提出了一个更高效的网络Mixnet，超越大部分移动端网络如Mobilenetv1, v2, shufflenet等等。
《python编程从入门到实践》的第16章的16.2.6 收盘价均值有一些错误，而且不像之前一样有详细明了的讲解，根据自己的学习情况，跟大家分享一下我对这个程序的理解。 先上代码：
1.元组（tuple）类似于列表（list），但是其元素不可修改，所以相比列表有更好的安全性。
目录[-] itertools 用于更高效地创建迭代器的函数工具。 itertools 提供的功能受Clojure，Haskell，APL和SML等函数式编程语言的类似功能的启发。它们的目的是快速有效地使用内存，并且将它们关联在一起以表示更复杂的基于迭代的算法。 基于迭代器的代码比使用列表的代码提供了更好的内存消耗特性。因为直到数据需要使用时才从迭代器中生成，所有数据不需要同时存储在内存中。这种 “惰性” 的处理模式可以减少大型数据集的交换和其他副作用，从而提高性能。 除了 itertools 中
这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们
蛋白质是生命的通用组成部分，几乎在每个细胞过程中都发挥至关重要的作用。为特定目的设计新型蛋白质的能力有助于解决许多医疗挑战。
今天，小编继续对一些经常被问到的Python考题做了归纳与总结，也希望大家看到了之后会收获良多
无论你是成熟的公司，还是想要推出一个新服务，都可以利用文本数据来验证、改进和扩展产品的功能。科学的从文本数据中提取语义并学习是自然语言处理(NLP)研究的一个课题。 NLP每天都会产生新的令人兴奋的结
最近遇到一个性能问题，与Auto-Vectorization in LLVM有关，翻译一下官方介绍 http://llvm.org/docs/Vectorizers.html
CMU Neural Nets for NLP 2019 (4): Convolutional Neural Networks for Language
首先介绍原理与概念 TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法（其原理在本文在下面）, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。 TextRank 一般模型可以表示为一个有向有权图 G =(V, E), 由点集合 V和边集合 E
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法（其原理在本文在下面）, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。
我们在做wordpress速度优化时总可以发现很多插件都提供了css/js合并功能。那么我们真的需要启用这个功能吗？
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要上网
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要
设计模式总共分为三大类 创建型模式：用于描述“怎样创建对象”，它的主要特点是“将对象的创建与使用分离”。GoF 中提供了单例、原型、工厂方法、抽象工厂、建造者等 5 种创建型模式。 结构型模式：用于描述如何将类或对象按某种布局组成更大的结构，GoF 中提供了代理、适配器、桥接、装饰、外观、享元、组合等 7 种结构型模式。 行为型模式：用于描述类或对象之间怎样相互协作共同完成单个对象都无法单独完成的任务，以及怎样分配职责。GoF 中提供了模板方法、策略、命令、职责链、状态、观察者、中介者、迭代器、访问者、备忘
很多人认为，lambda、map和filter是初学者应该最先掌握的 Python“技巧”，但由于它们缺乏灵活性，实际上，它们在大多数情况下并不是非常有用。
在C#中，元组是一种轻型数据结构，用于组合多个不同类型的值。它允许将多个值组合成一个逻辑整体，而无需创建专门的类或结构。C#中的元组有两种形式：Tuple类和ValueTuple（值元组）。
句法分析（Syntactic Parsing）是自然语言处理（NLP）中一个关键且不可或缺的任务。如果我们把自然语言看作一个庞大的建筑，那么句法分析就好比这座建筑的蓝图。正是因为有了这份蓝图，人们才能理解语言的结构，从而更准确地进行语义分析、情感分析或者机器翻译等高级任务。
首先是确定列表strs中最短的字符串长度，用m表示。先将m赋初值为第一个字符串的长度，然后循环遍历列表strs，确定最短的字符串长度。这几行代码可以用下面的一行语句来代替。
选自Nvidia.devblogs 作者：James Bradbury 参与：Jane W、吴攀 从 Siri 到谷歌翻译，深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列，并使用一种称为循环神经网络（recurrent neural network/RNN）的模型来处理该序列。但是许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次化词组，一种被称为递归神经网络（recursive neural network）的深度学习模型考虑到了这种结构，这方面已经有大
迭代对于数据处理是基础的：程序将计算应用于数据系列，从像素到核苷酸。如果数据不适合内存，我们需要惰性地获取项目——一次一个，并按需获取。这就是迭代器的作用。本章展示了迭代器设计模式是如何内置到 Python 语言中的，因此您永远不需要手动编写它。
Python 处理大数据集可以借助 Python 内置数据结构：列表、元组、字典 、 集合等，但是一般要和 pandas 和 Numpy 等库结合起来使用。
Python的for循环是coder最常用的语句之一，如果只是简单地对容器循环遍历，那便会少了很多美好的体验。像下面这样：
目录 常用的内置函数 需要注意的知识点： enumerate（）函数 map（）函数 zip（）函数 filter（）函数 reduce（）函数 sum（）函数 max（）/ min（）函数 sort（）函数 sorted（）函数 内置函数一览表： 常用的内置函数 学习！ 需要注意的知识点： 大部分内置函数经常搭配lambda函数使用 可迭代对象：字符串、列表、元组、字典、集合、文件对象 注意！！！！ 在py3中部分函数的返回值是一个迭代器，不能多次遍历，（map、filter、z
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