本文译自Wolfram博客：https://blog.wolfram.com/2011/01/26/breaking-secret-codes-with-mathematica/
这里以kevin.txt文件内容（单词由一个或多个空格字符分隔）为例进行简单说明 [root@centos6-test06 ~]# cat /root/kevin.txt the world kevin is the is world grace the kevin art the kevin the is kevin 统计kevin.txt文件中出现的单词次数 第一种方法：结合grep和awk编写shell脚本 脚本内容如下： [root@centos6-test06 ~]# cat count.sh
给定一个单词列表 words 和一个整数 k ，返回前 k 个出现次数最多的单词。 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率， 按字典顺序 排序。
当任何人在需要一个简单、友好的挑战游戏来暂时逃避其他现实问题时，都可以去试试免费在线游戏 Wordle（https://www.powerlanguage.co.uk/wordle/）。
2022-11-10：写一个 bash 脚本以统计一个文本文件 words.txt 中每个单词出现的频率。
直到一个文明在包括数学、统计学和语言学在内的几个学科中达到足够复杂的学术水平，密码分析才能被发明出来。
写一个 bash 脚本以统计一个文本文件 words.txt 中每个单词出现的频率。 为了简单起见，你可以假设： words.txt只包括小写字母和 ' ' 。 每个单词只由小写字母组成。 单词间由一个或多个空格字符分隔。
写一个 bash 脚本以统计一个文本文件 words.txt 中每个单词出现的频率。
ok，兄弟们，咱们来看看这道题，很明显哈，这里的关键词是字母异位词，这是啥意思呢？
返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
给一非空的单词列表，返回前 k 个出现次数最多的单词。返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。
每一回合，从中选出两块 最重的 石头，然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y，且 x <= y。那么粉碎的可能结果如下：
返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。 如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。
import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
RADIX-SORT 是一种基于字符的排序算法，它将字符串中的每个字符按照其ASCII值进行排序，然后再按照其出现频率进行排序。
总体而言，Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言，适用于各种规模和类型的项目，从小型脚本到大型应用，都能够得心应手。
上一期我们介绍了使用 Python 数据清洗的相关方法，本篇文章我们介绍数据标准化的相关方法。
哈夫曼树（Huffman Tree）是一种带权路径长度最短的二叉树。哈夫曼树常常用于数据压缩，其压缩效率比较高。
东京奥运会圆满收官！当然我自己也将迎来留学前的最后准备，所以更新速度可能还是会比较慢……但还好，大部分的内容都已经在之前写的差不多了，也希望最后这几篇我也能够尽快更完，当然也希望大家可以谅解～
3、冯‘诺依曼体系：计算机硬件由运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备五大部分组成。
有人po出了大神Peter Norvig的‘Spelling Corrector’（拼写检查器）
词袋模型是一种在使用机器学习算法建模文本时表示文本数据的方式； 易于理解和实现，并且在语言建模和文档分类等问题上取得了巨大成功。
專 欄 ❈楼宇，Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程，后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer，现暂时弃坑。兴趣不定，从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎：https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub：https://github.com/LouYu2015❈ 1 前言 两个月以来，我通过互联网自学了一些文本处理的
使用Linux命令查询file.txt中空行所在的行号 file1.txt数据准备
（1）将文本中单词提取出来（遍历输入的文本，判断当前遍历到的元素是否为字母，若为字母则继续遍历，若不为字母就以此为断点分割出单词）。
一个有向图（或有向图）是一组顶点和一组有向边，每条边连接一个有序对的顶点。我们说一条有向边从该对中的第一个顶点指向该对中的第二个顶点。对于 V 个顶点的图，我们使用名称 0 到 V-1 来表示顶点。
随着机器翻译方法的快速改进，神经机器翻译已经开始在逆合成设计中发挥重要作用，为目标分子找到合理的合成路径。以往的研究表明，利用神经机器翻译的序列到序列框架是解决逆合成设计问题的一种有前途的方法。这项工作中，研究人员使用一个无模板的序列到序列的模型将逆合成设计问题重构为语言翻译问题。该模型是以端到端和完全数据驱动的方式进行训练。与之前翻译反应物和产物的SMILES字符串的模型不同，研究人员引入了一种基于分子片段的新的化学反应表示方式。事实证明，新方法比目前最先进的计算方法产生了更好的预测结果。新方法解决了现有逆合成方法的主要缺点，如生成无效的SMILES字符串。此外，研究人员的方法比现有的方法产生更稳健的预测。
Shell基础入门 linux系统是如何操作计算机硬件CPU,内存,磁盘,显示器等?使用linux的内核操作计算机的硬件Shell介绍... Shell计算命令 Shell计算命令：expr命令
关键词提取是从简明概括长文本内容的文档中，自动提取一组代表性短语。关键词是一个简短的短语（通常是一到三个单词），高度概括了文档的关键思想并反映一个文档的内容，清晰反映讨论的主题并提供其内容的摘要。
首先要解释的是，ChatGPT始终试图做的基本上是产生当前文本的“合理延续”，所谓“合理延续”是指“我们可以预期在看到人们在数十亿个网页等地写的内容后，他们可能会写什么”。
还没开始的同学，建议先读一下系列攻略目录：Springboot2.x整合ElasticSearch7.x实战目录
Trie树，又称单词查找树、字典树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种，是一种用于快速检索的多叉树结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。
在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权，因此它的缺点之一是不能应用于单个文本。
建一个K个数的最小堆，与堆顶比较，大于（等于）堆顶，依次插入堆，超过K个数，踢出堆顶
在某节课上老师给出 300w 某国内知名网站泄露的口令集，以及 60w 某国外知名网站泄露的口令集，要求对其进行数据分析，并生成一个用于暴力破解的弱口令集。以下用数据集A和数据集B分别指代国内网站的口令集和国外的口令集。
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
查看英文原文 ：https://hackernoon.com/python-tricks-101-2836251922e0
给定一个只包括 ‘(’，’)’，’{’，’}’，’[’，’]’ 的字符串，判断字符串是否有效。
很早以前写过一题非常类似的，不过这次在这基础上增改了一些，也算“实用”的OI题了吧233333
这一题归根结底就是一个排序问题，唯一的考察点在于比较函数的写作上需要按照题目要求定制，但是也不难，直接按照题目要求给出就行了。
序列式容器：vector，list,deque,forward_lsit都是序列式容器，因为它们的底层都是线性序列的数据结构，存放的是元素本身。
1、同字母异序词 📷 2、二进制转十进制 📷 3、复制文件 📷 4、一行代码实现快速排序 📷 5、扁平化列表 📷 6、快速启动一个 http server 📷 7、非原地翻转列表 📷 8、计算阶乘 📷 9、统计列表中最长的单词 📷 10、列表、集合、字典推导式 📷 11、检查对象类型 📷 12、打印到文件 📷 13、统计频率 📷
据不完全统计，世界上现存英语单词的数量为 17 万到 100 万不等。假设现在要你写一个词典 APP，要求能够快速检索、删除、添加单词，。显然你很容易想到两种方案：
#include <stdio.h> #include <string.h> using namespace std; struct cha { char aa[50];//存储单词（不重复） int num;//该单词出现的次数 int Mark[100];//标记该单词出现过的行 }; cha CHA[1000]; struct Mystr { char bb[50];//存储 ：字符串 int rol;//存储：字符串 所在行 }; vo
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