题目 给你一个字符串 sentence 作为句子并指定检索词为 searchWord ，其中句子由若干用 单个空格 分隔的单词组成。...请你检查检索词 searchWord 是否为句子 sentence 中任意单词的前缀。...如果 searchWord 是某一个单词的前缀，则返回句子 sentence 中该单词所对应的下标（下标从 1 开始）。...如果 searchWord 是多个单词的前缀，则返回匹配的第一个单词的下标（最小下标）。 如果 searchWord 不是任何单词的前缀，则返回 -1 。...searchWord = "they" 输出：-1 提示： 1 <= sentence.length <= 100 1 <= searchWord.length <= 10 sentence 由小写英文字母和空格组成
简单的自我介绍后，面试官给了小史一个问题。 ? 【面试现场】 ? 题目：我有500w个单词，你帮忙设计一个数据结构来进行存储，存好之后，我有两个需求。...【请教大神】 回到学校，小史把面试情况和吕老师说了一下。 ? ? ? 吕老师：你想想，a到z这26个字母中，可能只有a和i两个是单词，其他都不是，所以你的bitmap大量空间都被浪费了。...（注：这里说的in不是单词，指的是in不是500w单词中的单词） 吕老师还没说完，小史就打断了他。 ? ? ? ? ? ? ? ? 找单词interest： ?...找前缀为inter的所有单词： ? 遍历以前缀节点为根结点的一棵树，就能统计出前缀为inter的所有单词有多少个。 【字典树】 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...小史：我想想啊，大量字符串的统计和查找应该就可以用字典树吧？字符串前缀的匹配也可以用，像咱们搜索常见的autoComplete控件是不是就可以用？ ? ? ? ?
对于数据结构中的散列表是如何实现的呢？是不是还记得我们的两位老朋友，数组和链表。我们之前再次强调，所有的数据结构基本都是由数组和链表演变而来，散列表也不例外。...然后把二维码转化为特定柜子的映射方法叫做“散列函数”（也可以称为哈希函数）。通过映射打开对应的柜子，这个映射的值叫做“哈希值” ?...在我们降低概率的时候同时增加了其他的开支。有种像时间换空间，空间换时间思想的意思。 4 什么是哈希冲突？ 什么是哈希冲突？...有的，但是并不能完全解决，而是通过其他的开销来降低冲突的概率。 5 哈希冲突的解决办法 我们共有两种解决办法，开放寻址法和拉链法（又叫链表法）。 5.1 开发寻址法 ?...如果我们查找、删除元素的时候，得到的哈希值没有，则在对应的单链表中进行查找。 6 小结 我们上边分享了散列表的基本常识，回到我们开篇的问题上去，文本编辑器是如何检查英文单词出错的呢？
我们来举个例子，给定下面这样一个整型数组（题目假定数组不存在重复元素）： 我们随意选择一个特定值，比如13，要求找出两数之和等于13的全部组合。...由于12+1 = 13，6+7 = 13，所以最终的输出结果（输出的是下标）如下： 【1， 6】 【2， 7】 小灰想表达的思路，是直接遍历整个数组，每遍历到一个元素，就和其他元素相加，看看和是不是等于那个特定值...第1轮，用元素5和其他元素相加： 没有找到符合要求的两个元素。 第2轮，用元素12和其他元素相加： 发现12和1相加的结果是13，符合要求。 按照这个思路，一直遍历完整个数组。...在哈希表中查找1，查到了元素1的下标是6，所以元素12（下标是1）和元素1（下标是6）是一对结果： 第3轮，访问元素6，计算出13-6=7。...在哈希表中查找7，查到了元素7的下标是7，所以元素6（下标是2）和元素7（下标是7）是一对结果： 按照这个思路，一直遍历完整个数组即可。
他们又是如何建立起物体的意义和其视觉之间的联系呢？这些问题都需要进一步的探索和研究。 此前，已有一些相关理论在实验中得到了验证。有学者认为单词学习是由简单的、能串联起各领域的联想学习机制驱动的。...为了得到这些问题的答案，来自纽约大学的研究者们对最简单的词汇学习理论进行了前所未有的测试：他们给一个婴儿戴上了头戴式摄像机，并检查模型是否能够从这部摄像机的视频记录中学习到单词与其视觉所指对象之间的映射关系...这些结果表明了 CVCL 的多模态表征如何允许分布之外的泛化 —— 与该能力其他更大规模的演示一致。...由于这些跨模态距离中的许多都很小，研究者检查了概念之间的模态内相似性（通过余弦）是否与视觉和语言相关，发现了概念对齐的显著程度（相关系数 r = 0.37，p < 0.001）。...检查三个不同的概念，他们观察到模型预测与特定词嵌入最相似的图像（以绿色显示）与每个类别的真实标注图像集（以蓝色显示）非常接近，完整概念集显示在图 S6 中。
输出是一组行，每行应具有您使用grep命令键入的特定单词或单词短语。...选项5：使用-i忽略大小写 在这里，我创建了一个名为“ osa”的小文本文件。它在下面的同一行中包含两个单词。 ? 参见下面的-i选项如何工作 ? 3）在文件中搜索词组 ?...grep -w boo example.txt 如何在单个文件中搜索两个单词 grep -w'word1 | word2'example.txt 选项8：使用-v选项可忽略搜索结果中的关键字 ?...重要提示–我们不仅可以使用grep命令搜索文件中的字符串模式，还可以从不同的命令输出中过滤特定的字符串模式。 1）显示所有磁盘详细信息 ? 2）检查syslog文件中的错误 ?...4）检查正在运行的特定服务的进程 猜猜您需要检查已迁移的进程是否正在运行。无论您需要检查什么服务。通常，我们使用ps aux命令来检查进程，它输出当前正在运行的所有进程。
向量空间可以用来表示一个单词、短语和其他成分。...BERT是如何实现句法解析/语义合成操作的 我们假设Transformer创新地依赖这两个操作（句法解析/语义合成）：由于语义合成需要句法解析，句法解析需要语义合成，Transformer便迭代地使用句法解析和语义合成的步骤...在下面对注意力头的解释中，单词“it”参与到其它所有元素中，看起来它会关注 “street” 和 “animal”这两个单词。...可视化第5层6号头注意力值，更关注组合（we，have），（if，we），（keep，up）（get，angry） 可以用连续的浅层的句法解析层表示解析树，如下图所示： 若干注意力层如何表示成树结构 在检查...注意力头如何辅助特定的语义合成，例如形容词/名词语义合成 虽然我们没有发现注意力头集中关注形容词/名词等更一致的组合，但是动词/副词的语义合成与模型所衍生的其它语义合成之间可能存在一些共同点。
向量空间可以用来表示一个单词、短语和其他成分。...BERT是如何实现句法解析/语义合成操作的 我们假设Transformer创新地依赖这两个操作（句法解析/语义合成）：由于语义合成需要句法解析，句法解析需要语义合成，Transformer便迭代地使用句法解析和语义合成的步骤...在下面对注意力头的解释中，单词“it”参与到其它所有元素中，看起来它会关注 “street” 和 “animal”这两个单词。 ?...若干注意力层如何表示成树结构 在检查BERT注意力头时，我们没有找到这种清晰的树结构。但是Transformers仍有可能表示它们。...注意力头如何辅助特定的语义合成，例如形容词/名词语义合成 虽然我们没有发现注意力头集中关注形容词/名词等更一致的组合，但是动词/副词的语义合成与模型所衍生的其它语义合成之间可能存在一些共同点。
基本上，你使用两个点和一个数字就可以让谷歌搜索知道你正在寻找特定范围的数字。...两个点后跟一个数字将告诉搜索引擎，你不是查找2004年之前或之后的内容。这可以帮你缩小范围到一个特定的数字，以提高搜索的结果。 在第二个例子中，谷歌将搜索数字41、42和43。...如果你碰巧忘记如何拼写字词或者完全不确定某些字词的拼写，那么这是一个很棒的技巧。 在搜索一些晦涩的词组时，它很有用。这同样适用于大写和语法（的搜索）。...19.货币和单位转换 谷歌搜索可以快速且准确地转换度量单位和货币单位。这有很多用途，比如检查两种货币之间的转换率。 如果你恰好是数学系学生，你可用它将英尺转换为米或从盎司转换为升。...下面演示如何做到： miles to km - 这会将英里转换为公里。你可以将数字放在（mile）前面以转换成特定的数字。
训练数据表中包括一个尝试解决的目标列，这些列不会出现在测试数据中。我所研究的大部分 EDA 都侧重于梳理出目标变量与其他列之间的潜在关联性。...Sang-eon 果断剔除了缺失值和离群值(并使用线性回归估算了临界线附近的异常值)，之后才开始描绘与售价相关的多方面特征。 Pedro 一直在寻找数据之间的相关性，以检查数据丢失问题。...他们都构建了词云图来显示出现最频繁的单词: Heads or Tails 根据 50 个最常见词构建的词云 Heads or Tails 也对每位作家的整体句子、单个句子和字词长度进行绘制，并发现作家之间的细微差异...Bukun 和 Heads or Tails 都使用 TF-IDF 值来查对于特定作者来说最「重要」的单词。...Heads or Tails 将作者最重要的词绘制在一张不同的图表中 Bukun 观察到频率最高的二元模型和三元模型（分别是两个和三个单词的集合）。
Sang-eon 果断剔除了缺失值和离群值(并使用线性回归估算了临界线附近的异常值)，之后才开始描绘与售价相关的多方面特征。 Pedro 一直在寻找数据之间的相关性，以检查数据丢失问题。...首先去掉通常不会带来太多信息的单词 。 他们都构建了词云图来显示出现最频繁的单词: ?...Bukun 和 Heads or Tails 都使用 TF-IDF 值来查对于特定作者来说最「重要」的单词。 ?...Heads or Tails 将作者最重要的词绘制在一张不同的图表中 Bukun 观察到频率最高的二元模型和三元模型（分别是两个和三个单词的集合）。 ?...他们倾向于利用小写单词、词干和分词等 NLP 常见应用，同时他们也倾向于使用比 Toxic 中更先进的技术，比如情感分析和二元、三元模型分析技术。 在这两个竞赛中，他们都用到了 TF-IDF。
我们将从nltk库中加载英语停用词列表，并从我们的语料库中删除这些单词。 由于我们正在删除停用词，我们可能想检查我们的语料库中最常见的单词，并评估我们是否也想删除其中的一些。...然后，它使用每个单词位置的多项式分布： •选择文档i中第j个单词的主题；•z_{i,j} 选择特定单词的单词；w_{i,j} 如果我们将所有的部分组合在一起，我们得到下面的公式，它描述了具有两个狄利克雷分布后跟多项式分布的文档的概率...气泡之间的距离表示主题之间的语义距离，如果气泡重叠，这意味着有很多共同的词。在我们的例子中，主题很好地分离且不重叠。...右侧的可视化显示每个主题的前 30 个最相关单词，蓝色的条形图表示单词在所有评价中的出现次数，红色的条形图表示单词在所选主题中的出现次数。...在顶部，你可以看到一个滑块来调整相关性指标 λ（其中 0 ≤ λ ≤ 1），λ = 1 调整可视化以显示每个主题中最有可能出现的单词，而 λ = 0 则调整为显示所选主题专有的单词。
然而，随着搜索输入的单词数量的增加，搜索结果的质量往往会下降，特别是名词短语之间使用连接词的情况下。...例如，与上面的肯定性查询相反，它们可能是疑问词，我们可以通过搜索“冠状病毒结合的受体是什么？”来找到冠状病毒结合的蛋白受体 上面的搜索系统之间的比较仅用于说明文档发现的基本方法之间的差异。...如果我们将文档搜索广泛地视为文档空间的广度优先和深度优先遍历的组合，那么这两种形式的遍历需要具有特定于这些遍历的特征的嵌入。...搜索系统可以使用该向量表示不仅选择特定的文档，而且还可以找到与所选文档类似的文档。 在选择文档之前，可以使用嵌入(无论是单词、短语还是句子片段)来扩大/深化搜索。...BERT在片段区域表现最好(≥5个单词) 5. 邻域的直方图分布如何查找术语和片段以下是BERT和Word2vec的单词、短语(3个单词)和片段(8个单词)的邻域，它们说明了这两个模型的互补性。
也欢迎参加思影科技的其他课程。...根据皮质-皮质连接的特点，我们会先验的进行邻近节点之间的有向连接。既包括了来自两个大脑半球的半球内连接，也包括同源区域之间的半球间连接。 Fig.2A显示了各个节点的标记方式。...计算特定被试和特定条件的GC，并进行了非参数检验来评估： (i) 句子单词 VS 单词序列单词； (ii) 句子条件:前段单词 VS后段单词， (iii) 交互效应: (前-后单词)句子-(前-后单词)...（A）在单词列表条件下，连接显示出比在句子条件下更强的交互（P<0.05）。蓝色脑区是信息流出，黄色是流入。 （B）与句子中较晚出现的词相比，句子中较早出现的词之间的联系显示出更强的相互作用。...进一步研究的一个途径是将这些节律性的相互作用与局部的激活方式联系起来，从而深入了解局部皮层活动和长期相互作用之间的相互作用是如何塑造认知的。
虽然有许多线上NLP文件和教程，但我们发现很难找到有效地从底层解决这些问题的指导方针和技巧。 本文如何提供帮助? 这篇文章解释了如何构建机器学习解决方案来解决上面提到的问题。...我们将从最简单的方法开始，然后转向更细致的解决方案，比如特性工程、单词向量和深度学习。 读完这篇文章，你会知道如何: 收集、准备和检查数据。 建立简单的模型，并在必要时向深度学习过渡。...可视化TF-IDF嵌入 我们可以看到，这两种颜色之间有更明显的区别。这将使我们的分类器更容易区分两个组。让我们看看这会不会带来更好的性能。...Word2Vec句子嵌入 下面是我们使用以前的技术实现的新嵌入的可视化: 可视化Word2Vec嵌入 这两组颜色看起来更加分离，我们的新嵌入应该帮助分类器找到两个类之间的分离。...黑箱解释器允许用户通过扰动输入（在我们的例子中是从句子中移除单词）和观察预测如何改变来解释任何分类器在一个特定示例上的决定。
阅读本文后，您将了解如何： 收集，准备和检查数据 构建简单的模型，并在必要时过渡到深度学习 解释和理解您的模型，以确保您实际捕获信息而不是噪音 我们把这篇文章写成了一步一步的指南; 它还可以作为高效标准方法的高级概述...”，“are”和“is”等词语简化为常见形式，例如“be”） 按照这些步骤并检查其他错误后，我们可以开始使用干净的标记数据来训练模型！...Word2Vec句子嵌入 以下是使用以前技术的新嵌入的可视化： ? 可视化Word2Vec嵌入。 这两组颜色看起来更加分离，我们的新嵌入应该有助于我们的分类器找到两个类之间的分离。...黑盒解释器允许用户通过扰乱输入（在我们的情况下从句子中删除单词）并查看预测如何变化来解释任何分类器在一个特定示例上的决定。 让我们看一下我们数据集中句子的几个解释。 ?...该模型保留了单词的顺序，并学习了有关哪些单词序列可以预测目标类的有价值信息。与之前的型号相反，它可以区分“Alex吃植物”和“植物吃Alex”之间的区别。
)展示了ISFC如何揭示错综复杂但高度可靠的网络内部动态，特别是DMN和任务激活区域之间的动态。...首先，提取每个窗口内所有网络边缘的平均相关性，以获得网络状态的全局度量。接下来，检查了每个窗口内DMN不同节点之间的特定关联模式。 DMN中刺激诱导相关性的平均水平在整个故事中被调节(图4a，蓝色)。...图6c显示了随着时间的推移，跨网络对的ISFC的平均值，这是由跨网络的所有成对相关性的平均值计算得出的。可以观察到DMN和背侧语言系统之间以及DMN和听觉区域之间的相关模式从正到负的可靠的短暂变化。...因此，ISFC揭示了完整故事过程中网络连接的可靠变化，不同区域和网络在叙述过程中的特定时间一致工作，而在其他时间显示反相关的反应。...图6 DMN的ISFC与语言区之间存在可靠但短暂的负相关和正相关 (a)通过计算两个间隔为45秒的ISFC得到的相关矩阵示例。
： 继续向下翻，还会显示形态、区域位置和身体位置的模型： 以下是物理特征，构成部分和连接方式（动脉作为循环系统的一部分如何工作）： 您还可以对比两种不同结构的更具体方面，例如，"胆囊与肝脏的功能"： 可用信息的范围并不仅限于人类...如果输入"原子光谱"以及您正在研究的任何元素，Wolfram|Alpha 将显示原子光谱和可见区域的可视化。它还包括光谱线。特别方便的是，对于原子光谱的可视化，您可以在波长、频率和能量之间切换。...除了提供单词的定义和翻译，Wolfram|Alpha 还可以提供同义词、反义词，与特定单词押韵的单词等。...只需键入"弹性碰撞"以及两个物体的初始质量和速度值，然后按回车键。Wolfram|Alpha 首先是解释输入信息，并在图表中显示它。然后，它计算两个最终速度的结果，然后生成碰撞的示意图。 10....如果要检查与美国某一特定地区相关的数据，Wolfram|Alpha 尤其擅长。
你可以输入任何单词，它会显示相邻的单词。你也可以隔离最靠近它的 101 个点。 看看下面的片段。 ?...这些词向量可以很好地捕捉单词之间的上下文关系（例如，黑色、白色和红色的示例向量会紧密地结合在一起），而且使用这些向量（而不是单词本身）来完成文本分类或新文本生成等自然语言处理（NPL）任务，会得到更好的结果...有两个主要的模型来生成这些词向量——连续词袋（CBOW）和 Skip-Gram 模型。CBOW 模型试图根据给定语境词预测中心词，而 skip-gram 模型试图根据给定中心词预测语境词。...5 之间的数字 R，然后将目标单词在句子中的前后 R 个单词纳入训练，作为正确的标签。」...要实现这个功能，你需要完成以下步骤： 在检查点目录的训练结束时保存你的模型 创建一个 metadata.tsv 文件包含每个整数转换回单词的映射关系，这样 TensorBoard 就会显示单词而不是整数
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