比如工作中经常会遇到几种场景： 你正在搜索一个文件，这个文件里包含着单词car（不区分字母大小写），但你并不想把包含着字符串car的其他单词（比如scar、carry和incarcerate，等等）也找出来...如果认真思考一下那些问题场景，你就会发现它们不外乎两种情况：一种是查找特定的信息（搜索），另一种是查找并编辑特定的信息（替换）。事实上，从根本上来讲，那正是正则表达式的两种基本用途：搜索和替换。...给定一个正则表达式，它要么匹配一些文本（进行一次搜索），要么匹配并替换一些文本。 下面跟大家分享一个文中非常经典的正则表达式，如何用正则表达式匹配重复字符。...假设你有一段文本，你想把这段文本里所有连续重复出现的单词（打字错误，其中有一个单词输了两遍）找出来。显然，在搜索某个单词的第二次出现时，这个单词必须是已知的。...这个模式的最后一部分是\1；这是一个回溯引用，而它引用的正是前面划分出来的那个子表达式：当（\w+）匹配到单词very的时候，\1也匹配单词very；当（\w+）匹配到单词good的时候，\1也匹配单词
当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ? 在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。...可以为维度赋值-1，NumPy 可以根据你的矩阵推断出正确的维度： ? 再多维度 NumPy 可以在任意维度实现上述提到的所有内容。其中心数据结构被叫作 ndarray（N 维数组）不是没道理的。...在 NumPy 中实现该公式很容易： ? 这样做的好处在于，NumPy 并不关心 predictions 和 labels 包含一个值还是一千个值（只要它们大小相同）。...这个句子可以被分成一个 token 数组（基于通用规则的单词或单词的一部分）： ? 然后我们用词汇表中的 ID 替换每个单词： ? 这些 ID 仍然没有为模型提供太多信息价值。...因此，在将这一组单词输入到模型之前，我们需要用嵌入替换 token/单词（在本例中为 50 维 word2vec 嵌入）： ?
当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ? 在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。...这样做的好处在于，NumPy 并不关心 predictions 和 labels 包含一个值还是一千个值（只要它们大小相同）。我们可以通过一个示例依次执行上面代码行中的四个操作： ?...这个句子可以被分成一个 token 数组（基于通用规则的单词或单词的一部分）： ? 然后我们用词汇表中的 ID 替换每个单词： ? 这些 ID 仍然没有为模型提供太多信息价值。...因此，在将这一组单词输入到模型之前，我们需要用嵌入替换 token/单词（在本例中为 50 维 word2vec 嵌入）： ?...其他行虽然留空，但是它们会被填充其他示例以供模型训练（或预测）。 原文链接：https://jalammar.github.io/visual-numpy/
最有趣的一点是，只要学过正则表达式的语法，在目前几乎所有编程语言中都可以应用正则表达式（JavaScript、Java、VB、C/C++、C#、Python、Perl、Ruby、Delphi、R、Tcl...=r) 仅在r之后匹配d，但r将不是整体正则表达式匹配的一部分->试试吧！ (?试试吧！ 你也可以使用否定运算符！ d(?!...r) 仅在不跟随r的情况下匹配d，但r将不是整体正则表达式匹配的一部分->尝试它！ (?尝试它！...（特别是网页抓取，最终按特定顺序查找包含特定单词集的所有页面） 数据转换（将数据从“原始”转换为另一种格式） 字符串解析（例如捕获所有URL的GET参数，捕获一组括号内的文本） 字符串替换（即使在使用通用...IDE的代码会话期间，例如在相应的JSON对象中转换Java或C＃类 - 将“;”替换为“，”将其设为小写，避免类型声明等） 语法高亮，文件重命名，数据包嗅探和许多其他涉及字符串的应用程序（其中数据不必是文本
，来看看如果巧妙的使用Trie树思想解答它们。...720 - 词典中最长的单词 ↓ 给出一个字符串数组words组成的一本英语词典。从中找出最长的一个单词， 该单词是由words词典中其他单词逐步添加一个字母组成。...思路就是我们把这个字典转化为一个Trie树，在树里给每个单词做好结束的标记，只能是单词的才能往下进行匹配，所以进行深度优先遍历，但其中只要有一个字符不是单词，就结束这条路接下来的遍历，最后返回匹配到最长的单词长度即可...) return res }; 648 - 单词替换 ↓ 在英语中，我们有一个叫做 词根(root)的概念，它可以跟着其他一些词组成另一个较长的单词—— 我们称这个词为 继承词(successor...例如，词根an，跟随着单词 other(其他)，可以形成新的单词 another(另一个)。 现在，给定一个由许多词根组成的词典和一个句子。你需要将句子中的所有继承词用词根替换掉。
1.双引号 若把文本放在双引号中，那么 shell 使用的所有特殊字符（除美元符号 “ $ ” 、反斜杠 " \ "、反引号 “ ` ”）都将失去它们的特殊含义，而被看成普通的字符。...（3）参数、算术扩展和命令替换仍有效 ① 切记： 所有特殊字符，除美元符号 “ $ ” 、反斜杠 " \ "、反引号 “ ` ” 以外都将失去它们的特殊含义，而被看成普通的字符。...① 单词分割 默认情况下，单词分割会先查找是否存在空格、制表符以及换行字符，然后把它们当作单词间的界定符。...② 换行字符在命令替换中的细微差别 单词分割机制会将换行字符当成界定符，这一点在命令替换时将会产生微妙有趣的效果。...转义字符也常用来消除文件名中某个字符的特殊含义。 比如，文件名中可以使用在 shell 中通常具有特殊含义的字符。这些字符包括 “ $ ”、“ ! ”、" & "、空格等。
Mac 应用共享搜索记录•Share: VS Code 中的搜索和替换 ---- Algorithm 326....我们再来看一个题解中给出的答案：题解使用了 Java ，由于 Java 中，在 int 能表示的最大整数范围内，3 的最大的幂数为 1162261467，那么只要 n 能够整除 1162261467，就说明...这时候你开始打字的话，VS Code 就会开始搜索搜索框中指定的内容了，VS Code 会默认将你光标所在之处的单词作为关键词进行搜索。按下回车键可以在所有的搜索结果之间来回跳转。...接下来只要点击编辑器中对应的单词就可以进行修改了。 但有人还是会觉得，搜索完之后还是要使用鼠标点击一下搜索结果，才能进行修改，太麻烦了。那么这个时候你就需要 Cmd + G 出场了。...在搜索框中，你还会看到几个特殊的配置按钮，从左至右它们分别是： 1.大小写敏感：VS Code 的搜索默认对大小写不敏感，点击这个按钮可以设置对大小写敏感；2.全单词匹配：有时候我们搜索的单词如果是别的单词的一部分
具有“编程”一词的页面将包括不同编程语言的页面，以及该单词的其他用途。通过选择具有两个检索词的页面，我们希望消除不相关的页面，并找到 Java 编程的页面。...同样，如果我们考虑我们想要执行的操作，它们就指导了我们的决定。 在这种情况下，我们需要组合两个或多个集合，并找到所有这些集合中显示的页面。...为了实现映射，我选择了HashMap，它是最常用的Map。在几章中，你将看到它是如何工作的，以及为什么它是一个常见的选择。...TermCounterTest.java包含测试代码TermCounter.java。 Index.java包含本练习下一部分的类定义。...在这个例子中，Map只包含一个字符串，"Java"，它映射到一个Set，包含两个TermCounter对象的，代表每个出现单词“Java”的页面。
其中一个比较有意思的地方是，只要我们学会了正则表达式的语句，我们几乎可以将其应用于多有的编程语言，包括 JavaScript、Python、Ruby 和 Java 等。...:) 对于从字符串或数据中抽取信息非常重要，我们可以使用 Python 等不同的编程语言实现这一功能。从多个分组中捕获的多个匹配项将以经典的数组形式展示：我们可以使用匹配结果的索引访问它们的值。...(https://regex101.com/r/cO8lqs/10) 记住在方括弧内，所有特殊字符（包括反斜杠）都会失去它们应有的意义。...(https://regex101.com/r/cO8lqs/25) 如插入符号那样表示一个锚点（它与$和^相同）来匹配位置，其中一边是一个单词符号（如w），另一边不是单词符号（例如它可能是字符串的起始点或空格符号...； 字符串替代，将字符串中的某个字符替换为其它字符。
即使这样，我也只能解释一下算法的大致工作过程，至于详细的原理，如果感兴趣的话可以找其他资料去学习，我也会附上一些资料链接。不然如果我写的面面俱到的话感觉可以出书了……至于结果如何？先卖个关子。...为了进行分词，我们还是需要先找出文章中哪些内容像是单词，才能确定如何进行切分。 那么怎么确定哪些内容像单词呢？最容易想到的方法就是：把所有出现次数高的片段都当成单词。...接着往下看，在 Top 20～100 里也基本没有不是单词的条目： ? 然而凝固度也有一定的局限性。再往后看的话，会发现里面还有很多片段是半个词，而它们的凝固度也挺高的。...它的想法是这样的：对于句子的某个局部来说，这一部分的最佳切分方案是固定的，不随上下文的变化而变化；如果把这个最佳切分方案保存起来，就能减少很多重复的计算。...不过在无字典（准确的说是自动构造字典）的算法中，这反而是一个比较容易解决的问题：任何要切分的片段一定会出现在后缀树中，因为这个片段是原文的一部分！
grep "linuxmi" test test1 test2 匹配文件中的整个单词。 默认情况下，即使在子字符串中找到了Grep，也会输出所有出现的某种特定模式。...在这种情况下，我们将输出不包含单词“linuxmi”的其他任何内容。...linuxmi@linuxmi:~/www.linuxmi.com$ grep -v "linuxmi" linuxmi.txt 匹配以某个字符串开头的所有字段，例如，输出所有以单词“sat”开头的字段...命令，则可以选择将它们放在脚本文件（.awk）中并从那里运行它们。...linuxmi@linuxmi:~/www.linuxmi.com$ sed '3 s/linuxmi/xxvi/' linuxmi.txt 要仅打印替换的行而不是打印所有文件内容： linuxmi@
理解文档 本部分包含更多用来理解文档的高级库。我们采用这种稍显随意的说法，来讨论计算机如何提取或处理文档的内容，而不是简单地操纵单词和字母。...例如，若某个单词共出现5次，文档共有525个单词，那么其概率是5/525。 接下来，计算每个句子的权重，即句中出现所有单词的概率的均值。...找到分值最高的句子，之后再排除这个句子，重新计算文档中每个单词的概率。之所以这样做是因为所选句子已经包含了文档总体意义的一部分，即这一部分变得不那么重要 - 有助于避免过度重复。...LexRank 的不同之处主要在于它使用了标准的 TF-IDF （词频-逆向文件词频）算法。大概就是，在 TF-IDF 算法中，首先根据它们在所有文档和每个特定文档中出现的频率来衡量每个单词的值。...这种关联的建立基于同时出现的单词或所有文档中相关单词的频率，这些相关单词甚至能够同句子或者文档建立关联。
Java类和一个Java对象的关系 了解一个Java类中所有组成的语法和功能 本节主要讲述两个主题内容：java语言如何处理对象；java的关键字和java类的组成 java中的关键字 和其他语言一样，...中的某个变量。...("Hello, " + name); } } 你可以使用任何你喜欢的名字作为类名，但是建议使用驼峰命名法：开始以一个大写字母，把每个单词的第一个字母大写的，所有其他字母小写，类似 WhitePerson...静态和实例方法 通常，两种类型的方法会经常用到（非构造器方法）：实例方法和静态方法。实例方法取决于它们的行为的特定对象实例的状态。静态方法也叫类方法，因为他们不依赖某个实例对象的状态。...a.某些单词作为java运行时的特定使用, 所以编译器在编译你的代码之前将它们提示出来 b.你不能使用他们作为你在应用程序的变量或方法的命名, 它们在java语言中有特殊的含义 c.java
应用领域从验证到解析/替换字符串，将数据转换为其他格式以及网络爬虫。...(https://regex101.com/r/cO8lqs/10) 请记住，在括号内表达式中，所有特殊字符（包括反斜杠\）都会失去它们的特殊功能：因此我们不会应用“转义规则”。...随之而来是它的否定, \B. 这将会匹配所有 \b 不会匹配的位置如果我们希望搜索模式可以被单词字符所匹配。...r) 匹配一个 `d` 并且其后不是一个 `r`, 但是 `r` 将不会是整个正则表达式匹配的一部分-> [试一下!]...URL GET参数，捕获一组括号内的文本 字符串替换（即使在使用通用 IDE 的代码会话期间，例如在相应的 JSON 对象中转换 Java 或 C# 类 - 将“;”替换为“,”将其设为小写，避免类型声明等
如果一些机器意外停机它上面的所有任务会被转移到其他机器上。 运行一个topology很简单。首先，把你所有的代码以及所依赖的jar打进一个jar包。...创建工程 开始之前，先为这个应用建一个目录（就像你平常为Java应用做的那样）。这个目录用来存放工程源码。 接下来我们要下载Storm依赖包，这是一些jar包，我们要把它们添加到应用类路径中。...如果任务完成了，文件中的每一行都已被读出并分发了。 NOTE:元组(tuple)是一个具名值列表，它可以是任意java对象（只要它是可序列化的）。...接下来，TopologyBuilder将用来创建拓扑，它决定Storm如何安排各节点，以及它们交换数据的方式。...当你调用shuffleGrouping时，就决定了Storm会以随机分配的方式向你的bolt实例发送消息。在这个例子中，理想的做法是相同的单词问题发送给同一个WordCounter实例。
替换变量:$ 变量替换由$触发，$此处表示调用，$将Tcl变量的值插入单词中，如下所示： ?...每条命令都包含一个或多个单词，第一个单词是命令名，其他参数都是命令的参数，例如“set a 1”中：set是命令名，a和1是参数。...一条命令中可以含有任意多个单词，每个单词都可以是任意的字符串值，分隔单词的空白不是单词的一部分，分隔命令的换行符也不是单词的一部分。...$引用的变量名由字母数字和下划线构成，遇到非数字、字母、下划线就会停止，并不是说变量名中不可以含有其他字符，在含有其他字符时需要用{}进行引用表示这是一个整体。 ?...在上例中，file delete [glob *.v]的目的是删除所有的.v文件，但是会删除失败，因为[glob*.v]返回参数{a.v b.vc.v}会被当做一个整体，Tcl工具在解释时并不会返回的单词赋值任何内容
第一部分我们了解 skip-gram 的输入层、隐层、输出层。在第二部分，会继续深入讲如何在 skip-gram 模型上进行高效的训练。...因此，在文章中只要出现 “Boston Globe”，我们就应该把它作为一个单独的词来生成其词向量，而不是将其拆开。同样的例子还有 “New York”，“United Stated” 等。...它的基本思想如下：对于我们在训练原始文本中遇到的每一个单词，它们都有一定概率被我们从文本中删掉，而这个被删除的概率与单词的频率有关。...抽样率 word2vec 的 C 语言代码实现了一个计算在词汇表中保留某个词概率的公式。 ωi 是一个单词，Z(ωi) 是 ωi 这个单词在所有语料中出现的频次。...（点击文末阅读原文抵达） 下一部分将会介绍如何用 TensorFlow 实现一个 Word2Vec 中的 Skip-Gram 模型。
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