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linux中计算文本文件中某个字符的出现次数

让我们通过命令来使用grep 获取字符数 ： > grep -o 'e' rumenz.txt | wc -l 2 在这里，我们在文件rumenz.txt中查找字符e的出现次数。...现在，我们使用管道运算符将grep命令的输出传递给wc命令。最后，wc命令中的-l选项计算输入字符串中的总行数。 2.1....这将在每次出现e时分隔我们的数据。 为我们的数据集形成的组第一行将是rum nz.txt和第二行h、llo world!!!! 。...现在，这个片段{s+=(NF-1)} END {print s} 将计算生成的数据的所有部分并从中减去一（因为一个字符匹配会将数据分成两部分。）以获得所需的每行中的字符数。...让我们在一个 1.1GB 的文件上运行所有三个命令并监视每个命令所花费的时间： > ls -lah large.txt -rw-r--r--. 1 root root 1G Jun 12 10:53

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linux中计算文本文件中某个字符的出现次数

6:结论 linux中计算文本文件中某个字符的出现次数 1. 概述 在本教程中，我们将学习使用 Linux 命令查找文本文件中特定字符的计数。...让我们通过命令来使用grep 获取字符数 ： > grep -o 'e' rumenz.txt | wc -l 2 在这里，我们在文件rumenz.txt中查找字符e的出现次数。...现在，我们使用管道运算符将grep命令的输出传递给wc命令。最后，wc命令中的-l选项计算输入字符串中的总行数。 2.1....现在，这个片段{s+=(NF-1)} END {print s} 将计算生成的数据的所有部分并从中减去一（因为一个字符匹配会将数据分成两部分。）以获得所需的每行中的字符数。...让我们在一个 1.1GB 的文件上运行所有三个命令并监视每个命令所花费的时间： > ls -lah large.txt -rw-r--r--. 1 root root 1G Jun 12 10:53

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linux中计算文本文件中某个字符的出现次数

让我们通过命令来使用grep 获取字符数 ： > grep -o 'e' rumenz.txt | wc -l2 在这里，我们在文件rumenz.txt中查找字符e的出现次数。...现在，我们使用管道运算符将grep命令的输出传递给wc命令。最后，wc命令中的-l选项计算输入字符串中的总行数。 2.1....这将在每次出现e时分隔我们的数据。 为我们的数据集形成的组第一行将是rum nz.txt和第二行h、llo world!!!! 。...现在，这个片段{s+=(NF-1)} END {print s} 将计算生成的数据的所有部分并从中减去一（因为一个字符匹配会将数据分成两部分。）以获得所需的每行中的字符数。...让我们在一个 1.1GB 的文件上运行所有三个命令并监视每个命令所花费的时间： > ls -lah large.txt -rw-r--r--. 1 root root 1G Jun 12 10:53 large.txt

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Day3 字符串中找出连续最长的数字串、数组中出现次数超过一半的数字

，导致数据读取时出现错位 关于 大小端序的相关问题可以查看这篇文章：《C语言进阶——数据在内存中的存储》 结合 printf 打印时的栈帧，可以得到下图中的分析 注意： 在栈中，先入栈的最后出，因此是...先入栈、最后出栈；高精度数据向低精度数据进行转换时，会发生 截断 行为，导致数据丢失，因此要注意数据与格式匹配（long long 匹配格式为 lld） 结果：B ---- 编程题 1.字符串中找出连续最长的数字串...题目链接：OR59 字符串中找出连续最长的数字串 题目分析：存在一个字符串 str，其中包含数字和其他字符，要求计算出 最长的数字子串；题目比较简单，直接 遍历+判断+统计，不断更新 最长数字子串的值...2.数组中出现次数超过一半的数字 题目链接：JZ39 数组中出现次数超过一半的数 题目分析：非常经典的题目，存在一个数组，其中某个数值超过了数组长度的一半，要求找出这个数，既然某个数超过了数组长度的一半...，那么我们可以将其中的每个数出现次数统计起来，再次遍历即可确定这个数，当然这种解法比较废空间，除此之外，我们还可以将数组进行排序，中位数即出现次数超过一半的值 解法一：通过容器将其中的值与出现次数进行统计

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计算一个二进制数字中1出现次数的N种方法

计算机保存负数的方式是2的补码，简单的来说，一个整数 * -1 后的结果为该整数按位取反再加 1： 计算机为什么要这样存储呢？...因为计算机只有加法器没有减法器，两个数的减法运算会被计算机转换为加法运算，而补码恰恰解决了这个问题。...针对 python 语言，在 python2 中，我们可以通过 sys.maxint 获取到上面说的“预定位数”的最大数字来计算，在 python3 中 sys.maxint 更换为了 sys.maxsize...，从而限制循环次数，得到正确的结果： 63 3.3....更加巧妙的两种方法 4.1. 山不过来我过 — 引入测试位 上述所有方法我们都是通过对传入参数移位实现的，如果不对传入参数移位，而是使用测试位，就不会出现上述的问题了。

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Gerber统计量：更稳健的相关性指标（附代码）

上式中，标的 涨跌判断的阈值 的计算方法如下： 其中 为常数，一般取 （也有可能取数学公式: 或）， 为标的 的收益率的标准差。...同时，我们用 表示所有标的在过去一段时间的收益率矩阵；用 表示 中收益率超过一定阈值（上限）的矩阵，即： 那么各标的过去收益率超过上限阈值的次数就等于： 同样用 表示 中收益率低于下限阈值的矩阵...，即：那么各标的过去收益率低于下限阈值的次数就等于：最后定义同向变动次数矩阵 ： 逆向变动次数矩阵 ： 那按照等式4定义的Gerber统计量，Gerber矩阵可以写为： 其中 为Hadamard除法（...我们可以对任意两个资产， 根据各自的上下限阈值把一个区域分为如下的9个部分： 那么等式4可以改下为如下等式10： 而上式的分母于等式11的分母等价，在实践过程中，由等式11计算的Gerber协方差矩阵均为半正定...2、SM：Ledoit and Wolf (2004)提出的一种将历史收益率协方差矩阵与某个固定矩阵加权的方法： 3、GS：如等式9计算的Gerber协方差矩阵。

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【NLP Subword】三大算法原理：BPE、WordPiece、ULM

￣▽￣*)ブ Byte Pair Encoding BPE(字节对)编码或二元编码是一种简单的数据压缩形式，其中最常见的一对连续字节数据被替换为该数据中不存在的字节。...举例来说："st"字词不加""可以出现在词首如"st ar"，加了""表明改字词位于词尾，如"wide st"，二者意义截然不同。...） -1，表明加入合并后的新字词，同时原来2个子词都被消解（2个字词同时连续出现） 实际上，随着合并的次数增加，词表大小通常先增加后减小。...重复第5步直到达到第2步设定的subword词表大小或概率增量低于某一阈值 Unigram Language Model ULM是另外一种subword分隔算法，它能够输出带概率的多个子词分段。...算法 准备足够大的训练语料 确定期望的subword词表大小 给定词序列优化下一个词出现的概率 计算每个subword的损失 基于损失对subword排序并保留前X%。

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【Subword】 NLP Subword三大算法原理：BPE、WordPiece、ULM

￣▽￣*)ブ Byte Pair Encoding BPE(字节对)编码或二元编码是一种简单的数据压缩形式，其中最常见的一对连续字节数据被替换为该数据中不存在的字节。...举例来说："st"字词不加""可以出现在词首如"st ar"，加了""表明改字词位于词尾，如"wide st"，二者意义截然不同。...） -1，表明加入合并后的新字词，同时原来2个子词都被消解（2个字词同时连续出现） 实际上，随着合并的次数增加，词表大小通常先增加后减小。...重复第5步直到达到第2步设定的subword词表大小或概率增量低于某一阈值 Unigram Language Model ULM是另外一种subword分隔算法，它能够输出带概率的多个子词分段。...算法 准备足够大的训练语料 确定期望的subword词表大小 给定词序列优化下一个词出现的概率 计算每个subword的损失 基于损失对subword排序并保留前X%。

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Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code

按照算法的设计,如果一个目标重叠在预定义的阈值,就丢弃它。为此,我们提出Soft-NMS,衰变的算法检测的所有其他目标作为一个连续函数的重叠与m。因此，没有目标在这一过程中消除。...由于检测的数量通常很小，并且可以通过修剪低于非常小的阈值的检测来进一步减少，因此在这个阶段应用非最大抑制在计算上并不昂贵。提出了一种在目标检测管道中实现非最大抑制的方法。目标检测流程概述如图3所示。?...但是，它在重叠方面不是连续的，并且当达到Nt的NMS阈值时，会使用一个突然的惩罚。如果惩罚函数是连续的，那将是理想的，否则它将导致对检测序列的突然变化。连续罚函数在无重叠时无罚，在高重叠时罚很高。...在阈值为10e-4时，使用4个CPU线程，80个类每幅图像占用0.01秒。每次迭代后，低于阈值的检测将被丢弃。这减少了计算时间。在10e-2时，单个内核的运行时间为0.005秒。...我们还报告了多个重叠阈值(如MS-COCO)的平均精度。即使在PASCAL VOC 2007上，对于Fast R-CNN和R-FCN，Soft-NMS都有1.7%的改善。

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婴儿EEG数据的多元模式分析(MVPA):一个实用教程

由于在婴儿研究中，每个参与者贡献的无伪影脑电图数据量低于儿童和成人研究，我们还探索和讨论了不同参与者水平的纳入阈值对这些数据集中产生的MVPA结果的影响。...换句话说，因为估计的分类精度的实际值永远不可能低于概率，这个测试只能表明在样本中的某些个体中存在影响。...首先，在0.2-200 Hz的连续脑电图信号滤波，并使用PREP管道分别校正亚噪声。在对感兴趣的时间窗进行ERP振幅分析之前，通常对连续的婴儿脑电图信号进行更强的滤波(如0.3 - 30hz)。...为了评估有效试验次数对解码精度稳定性的相对影响，我们创建了包含完全满足不同试验次数阈值的参与者数据子集。也就是说，在阈值为4的情况下，从每个条件中随机选择4个试验，在有足够可用数据的参与者中进行分析。...正如预期的那样，在婴儿和成人中，与所有可用的试验相比，当试验在阈值处被切断时，分类准确率下降。结果显示，在婴儿和成人数据中，无论试验次数阈值是多少，上述机会准确率的时间点都是相似的(图5)。

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【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的toad.selection.select函数

empty：缺失值个数超过该阈值时删除变量，若值小于1，则变量缺失率高于该阈值时删除变量。 iv：删除iv低于该阈值的变量。 corr：当两个变量相关性高于该阈值时，删除iv低的变量。...'一度关联节点个数', '二度关联节点个数', '一度风险名单个数', '二度风险名单个数', '一度风险名单占比', '二度风险名单占比', 'X3个月内申请人手机号作为第二联系人手机号出现的次数...', 'X3个月内申请人手机号作为前三联系人手机号出现的次数', '是否命中法院执行模糊名单', '是否命中法院结案模糊名单', '是否命中手机风险关注名单', '是否命中身份证风险关注名单'...的变量确实是3个，不过需要注意的是，这里的iv是toad中自带函数计算的，如果有不同的划分方式，iv值会不同。...至此，Python中的select函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。

1.2K20

决策树的构建原理

决策树有两大优点，一是决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；二是效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，但是预测的最大计算次数不能超过决策树的深度。...一般可以设置某节点下分类的观察值个数低于一个最小的阈值，即停止分割。...决策树优化方案 在决策树建立过程中可能会出现过度拟合情况，也即分类过于“细”，导致对训练数据可以得到很低的错误率，但是运用到测试数据上却得到非常高的错误率。...R2校正的原理类似。...决策树构建示例 在R中与决策树有关的常见软件包如下所示： 单棵决策树：rpart/tree/C50 随机森林：randomForest/ranger/party 梯度提升树：gbm/xgboost 决策树可视化

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GBDT算法超参数评估

y_r) # n_estimators_：实际迭代次数 clf.n_estimators_ 2 reg.n_estimators_ 2 # estimators_:实际建立的弱评估器数量 clf.estimators...在huber损失中，alpha是阈值，在quantile损失中，alpha用于辅助计算损失函数的输出结果，默认为0.9。...在机器学习训练流程中，我们往往是通过给出一个极限资源来控制算法的停止，比如，我们通过超参数设置允许某个算法迭代的最大次数，或者允许建立的弱评估器的个数。...此时，我们可以规定一个阈值，例如，当连续n_iter_no_change次迭代中，验证集上损失函数的减小值都低于阈值tol，或者验证集的分数提升值都低于阈值tol的时候，我们就令迭代停止。...这种机制中，需要设置阈值tol，用于不断检验损失函数下降量的验证集，以及损失函数连续停止下降的迭代轮数n_iter_no_change。

7610

【数据挖掘 | 关联规则】FP-grow算法详解（附详细代码、案例实战、学习资源）

项头表（线性结构）：里面记录了所有的1项频繁集出现的次数，按照次数降序排列。比如上图中B在所有10组数据中出现了8次，因此排在第一位。...FP Tree（树结构）：它将我们的原始数据集映射到了内存中的一颗FP树。 节点链表：所有项头表里的1项频繁集都是一个节点链表的头，它依次指向FP树中该1项频繁集出现的位置。...这样做主要是方便项头表和FP Tree之间的联系，以查找和更新。 算法步骤： 构建项头表（Header Table）：遍历数据集，统计每个项的支持度，删除支持度低于阈值的项，最后按照支持度降序排序。...构建一个项头表，每个项头表项包含项的名称、支持度计数和指向该项在FP树中第一个节点的指针。在实际操作中需要扫描两次数据，第一次用于统计项支持度操作，第二次扫描用于删除支持度低于阈值中事务的项。...将所有的祖先节点计数设置为叶子节点的计数，即变成{A:2, C:2,E:1 G:1,D:1, D:1}，此时E节点和G节点由于在条件模式基里面的支持度低于阈值，被我们删除，最终在去除低支持度节点并不包括叶子节点后

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二十一、Hystrix指标数据收集（预热）：滑动窗口算法（附代码示例）

Netflix Hystrix通过类似滑动窗口的数据结构来统计命令执行过程中的各种指标数据，进而做出对应的响应。...由于区间连续，因此当区间发生变化时，可以通过旧有的计算结果对搜索空间进行剪枝，这样便减少了重复计算，降低了时间复杂度，它还可以将嵌套的循环问题，转换为单循环问题，同样也是降低时间复杂度。...[5] 线程[main]====被限流了====，因为访问次数已超过阈值[5] 线程[main]====被限流了====，因为访问次数已超过阈值[5] 线程[main]====被限流了====，因为访问次数已超过阈值...1、给定一组大小为n的整数数组，计算长度为k的子数组（必须连续）和的最大值。...一直维持这样的队列，找出队列出现最长的长度。

1.2K20

干货 | 携程新一代呼叫中心话务监控平台

阈值分析 将历史数据结合正态分布生成阈值上下限，再计算越界次数，生成阈值分析策略。为了提高阈值准确性，我们将历史数据区分工作日、双休日以及节假日。...变化率分析 根据数据变化的趋势，利用差分统计计算前后点之间的变化率，和自身数据前后趋势作比较，生成变化率分析策略。 3. 跌零检测 对当前数据进行跌零检测，结合损失话务量和跌零次数判断是否告警。...自动告警逻辑： 根据以上三个策略对实时的监控数据进行检测： 1、先进行跌零检测，如判断数据跌零且满足累计损失话务量或次数条件，则告警； 2、如果数据未跌零，则进行阈值分析和变化率分析，部分场景再结合累计影响话务量以及是否为节假日判断...图5：阈值分析&变化率分析示意图 六、业务应用场景： 话务量监控 成功率监控 周期性特征取值 小话务量的离散数据 关联数据告警 长期小幅下跌 话务量自动检测： 某号码话务量在一个时间段数据陡降，连续2...个点低于阈值下限，同时变化率大于门限值，触发告警。

1.5K40

BP综述|加速theta爆发刺激：安全性、有效性和未来进展

1. aTBS的安全性迄今，在33项不同的研究中，已有943例患者接受了积极的aTBS治疗。在一个aTBS疗程中，总治疗次数为3 ~ 104次，每日治疗次数为2 ~ 10次。...值得注意的是，其中2项研究刺激了除L-DLPFC外的其他脑区(右侧DLPFC [R-DLPFC]和顶叶靶点)，其他刺激参数如脉冲数、刺激强度和靶向方法与传统iTBS不一致。...迄今为止，aTBS研究的脱落率低于传统iTBS研究的脱落率。迄今为止，在所有aTBS研究中，MDD患者的L-DLPFC aTBS研究的脱落率分别为3.3%和1.6%。...在这项研究中，加速形式的rTMS包括连续3周每天进行3次rTMS，每周刺激1 ~ 3天，共18次。我们将这一治疗与20个每日刺激疗程(疗程与总脉冲剂量匹配)进行了比较。...研究表明，与以运动阈值或更高强度进行TBS治疗相比，以低于个体运动阈值的强度进行TBS治疗后，皮质可塑性的变化更大。

11810

NLP中的Tokenization方法总结

例如，“ low”的频率为5，那么我们将其改写为l o w ：5 统计每一个连续字节对的出现频率，选择最高频者合并成新的subword 重复第4步直到达到第2步设定的subword词表大小或下一个最高频的字节对出现频率为...，统计连续的每两个字节出现的次数，发现 e 和s 共现次数最大，合并成es，有， {'l o w ': 5, 'l o w e r ': 2, 'n e w es t ': 6,...'w i d es t ': 3} 第二轮迭代，统计连续的每两个字节出现的次数，发现 es 和t 共现次数最大，合并成est，有， {'l o w ': 5, 'l o w e r...算法步骤如下： 准备足够大的语料库 定义好所需要的词表大小 给定词序列优化下一个词出现的概率 计算每个subword的损失 基于损失对subword排序并保留前X%。...重复第5步直到达到第2步设定的subword词表大小或概率增量低于某一阈值 WordPiece更像是BPE和Unigram LM的结合。

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