公告：https : //risdmuseum.org/exhibitions-events/exhibitions/complete-definitions
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
https://leetcode-cn.com/problems/length-of-last-word/
谷歌是我们程序员比较常用的搜索工具，因为广告比较少，信息比较准确。不过，有时候我们怎么搜索都找不到我们想到的答案，这时可能就是你关键词给的不对，恰巧，这里有一些实用的技巧分享给你，让你的快速找到你想要的内容。
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”。
Java，无疑是现在计算机专业最容易找到工作的语言，使用的人也非常多，各大语言排行榜前三一般都会有Java。
Trie 树，也叫「前缀树」或「字典树」，顾名思义，它是一个树形结构，专门用于处理字符串匹配，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。
字典 wordList 中从单词 beginWord 和 endWord 的 转换序列 是一个按下述规格形成的序列：
HTML5学堂（码匠）：如何通过JavaScrip实现数组元素的查找？在一个数组当中，找到所有的单词，并统计每个单词出现的次数。 功能需求 在一个自定义数组当中，包含多个单词，请使用JavaSci
光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。
本文介绍了如何通过光学字符识别（OCR）技术来识别收据中的文本内容，并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题，以及如何解决这些问题。同时，文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
本文将带你尝试，不使用文本复杂的矩阵转换将文本分类。本文是对3种方法的综合描述和比较，这些方法被用来对下面这些数据的文本进行分类。完整的代码可以在下面链接找到。 代码：https://github.c
Substring with Concatenation of All Words
Q:已知字符串pattern与字符串str，确认str是否与pattern匹配。str与pattern匹配代表字符串str中的单词与pattern中的字符一一对应。(其中pattern中只包含小写字符，str中
对于整个深度学习和机器学习来说，今年是重要的一年。事情正在迅速发生，这些技术的应用数量正在增加。克服了鸿沟，深度学习处于早期多数阶段。在这个疯狂的世界中保持最新状态的最佳方法是阅读有关该主题的重要论文。在本文中，将重点介绍今年产生重大影响的5篇论文。
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 ！
[ 导读 ]本文是系列文章中的一篇，作者对滑铁卢地区的Freedom of Information Requests数据集进行探索分析，展示了在实践中拿到一批数据时（尤其像本文中的情况，数据很稀缺时），该如何一步步进行分析从而得到一些见解。作者的同事也对该数据集使用其他方法进行了分析，建议对NLP感兴趣的读者也一并阅读，将大有裨益。
引言：本文学习整理自chandoo.org的文章《Compare 2 sets of databy letter or word & highlight mismatches [vba]》，供有兴趣的朋友学习参考。
位置匹配用于指定应该在文本中什么地方进行匹配操作，先来看一个例子。
自然语言处理（NLP）包含一系列技术，用以实现诸多不同的目标。下表中列出了解决某些特定问题对应的技术。
Q：将DNA序列看作是只包含【'A', 'C', 'G', 'T'】4个字符的字符串。现有一个这样的字符串，找到所有长度为10且出现次数超过1的子串。
从文档中获取的句子片段的嵌入可以作为该文档的提取摘要方面，并可能加速搜索，特别是当用户输入是一个句子片段时。这些片段嵌入不仅比传统的文本匹配系统产生更高质量的结果,也是问题的内在驱动的搜索方法。现代向量化表示挑战创建有效的文档嵌入,捕捉所有类型的文档,使其通过使用嵌入在文档级别进行搜索。
Jieba库分词原理是利用一个中文词库，将待分词内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。除了分词，jieba库还提供增加自定义中文单词的功能。
AI 研习社消息：今日，谷歌分享了 Semantic Experiences，在博客中展示了两大关于自然语言理解的互动工具。Talk to Books 是一个可以从书中的句子层面搜索书籍的全新检索模式；另一个互动内容则是 Semantris，一个由机器学习驱动的单词联想游戏。
相信通过前两篇的文章的讲解，大家已经对滑动窗口有了较深的认识，今天我们来挑战一下！！！ 来做两道困难级的题目。
霍夫曼压缩算法 概述 霍夫曼压缩算法的主要思想是用较少的比特表示出现频率较高的字符，用较多的比特表示出现频率较低的字符。如下图所示， 实现 ①读入完整的输入流，并转化为字符数组。 ②计算每个字符
谷歌在自然语言理解研究的全新尝试。 AI 科技评论消息：今日，谷歌分享了 Semantic Experiences，在博客中展示了两大关于自然语言理解的互动工具。Talk to Books 是一个可以从书中的句子层面搜索书籍的全新检索模式；另一个互动内容则是 Semantris，一个由机器学习驱动的单词联想游戏。 地址：https://research.google.com/semanticexperiences/ 此外，谷歌还发布了「通用语句编码器」（Universal Sentence Encoder）
可以用来提取出表中所有以“ABC”开头的数据，但是数据表浩如烟海，你总不能让我去遍历吧！！！
他会自动显示相关的搜索，不知道有没有想过这个功能是如何实现的呢？面对海量的数据，它怎么能在我输入的同时，如此快速的检索到相关内容呢？当我查找资料后，就遇到了它，Trie树。
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。
随着前几周的学习，我们会发现这些项目代码通常会变的越来越长。今天，我们将利用过去四个天学到的所有概念来构建Hangman游戏。正如往常一样，随着项目代码写入，我们将引入新的概念。今天，我们的目标是创建功能齐全的Hangman游戏，在这个游戏里，我们可以猜词，减少生命值，并最后赢或输掉游戏。在这个游戏中，我们不会创建图象。在我们共同完成项目后，你可以根据自己的需求随意添加图形。
当然还有其他的数据结构，如哈希表，使我们能够在字符串数据集中搜索单词。为什么我们还需要 Trie 树呢？尽管哈希表可以在 O(1) 时间内寻找键值，却无法高效的完成以下操作： 找到具有同一前缀的全部键值。
虽然目前这段小代码并不非要用数据库，但对于功能复杂、数据庞大应用来说，数据库是很有必要的。之后我们这个工具还要做更多扩展，数据库会便于读写数据，所以我们不妨现在就做好准备。
You are given a string, s, and a list of words, words, that are all of the same length. Find all starting indices of substring(s) in s that is a concatenation of each word in words exactly once and without any intervening characters.
如下图所示倒排索引由 term index 、term dictionary、posting list组成
给定两个单词（beginWord 和 endWord）和一个字典 wordList，找出所有从 beginWord 到 endWord 的最短转换序列。转换需遵循如下规则：
没读过《红楼梦》也能知道前后四十回是不是一个作者写的？很久以前，数据侠黎晨，用机器学习的算法分析了《红楼梦》，认为后四十回和前八十回内容上有明显差距。不过，数据侠楼宇却不这么认为，他觉得原先的判定方法不够严谨，于是他使用了无字典分词的方式，剔除了情节对分析的影响，再次用机器学习的算法分析了这部文学名著。
本文通过分析《红楼梦》的章回和词汇，使用聚类算法来发现贾府的兴衰变化。通过对比前后文，发现“笑道”这个词在全文中的权重变化，从贾府的鼎盛时期到衰败时期，体现出人物和贾府的命运变化。同时，通过分析“笑道”这个词在全文中的出现频率，可以发现贾府的兴衰与人物命运的变化具有密切的联系。
Word Embedding 是将自然语言中的「单词」转换为「向量」或「矩阵」，使计算机更容易理解它们，你常常可以在自然语言处理的工作中见到这种方法。而 Word2Vec 正是 Word Embedding 的一种。
Sequence to sequence（序列）模型在机器翻译和语音识别方面都有着广泛的应用。下面，我们来看一个机器翻译的简单例子：
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备注：inurl后面跟的是url中的部分关键词，当然完整的url也可以，比如冰雨 inurl：music.baidu.com 那么搜索出的结果都是百度音乐中的内容。
大多数的人可以对自己将要说的话做到完全保密，直到他们张嘴说话的那一秒。但是现在，计算机可以通过寻找你的大脑中与你将要说的话相关的大脑活动形式，迅速地预测你在想什么——是的，科学家们已经开始研发可以搜索与特定单词相关的大脑活动的计算机程序，并将这个程序用于猜测人们尚在大脑中构思的句子。这个程序预测的正确率大概在70%左右。 Andrew Anderson博士是罗切斯特大学这个领域的领军学者，他说这个科技可以用来帮助那些曾中风的人们正常说话。“我们发现我们可以预测大脑活动形式——虽然还不是非常完美，但是我们
多年来，我们一直在使用RNN，LSTM和GRU解决顺序问题，您突然希望我们将其全部丢弃吗？嗯，是！！所有这三种架构的最大问题是它们进行顺序处理。而且它们也不擅长处理长期依赖关系（即使使用LSTM和GRU的网络）。Transformers 提供了一种可并行处理顺序数据的方式，因此，它不仅比以前的体系结构快得多，而且在处理长期依赖性方面也非常出色。
AiTechYun 编辑：chux 在过去几年中，自然语言理解发展迅速，部分原因是词向量的发展，使得算法能够根据实际语言运用来了解字词间的关系。这些向量模型图基于等价、相似或关联性的思想和语言，将具有
【新智元导读】谷歌官方推出“文本分类”指南教程。为了最大限度地简化选择文本分类模型的过程，谷歌在进行大约450K的文本分类实验后，总结出一个通用的“模型选择算法”，并附上一个完整的流程图，非常实用。
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截至2020年，Netflix上大约有3712部电影和1845部电视节目。如果你正在学习英语，有很多内容可以选择，但你可能没有时间看完所有的内容。这就是为什么需要数据科学技能来分析Netflix上最好的1500部电影和电视节目的文本。这样做的目的是为你提供许多不错的选择，以便您可以找到自己喜欢的电影或电视节目，这对学习英语也很有帮助，而不是强迫您观看不喜欢的电视节目。
掌握了不同数据结构的特点，可以让你在面对不同问题时，采用合适的数据结构处理，达到事半功倍的效果。
新智元报道 来源：Google Research 【新智元导读】昨天，谷歌发布“Talk to Books”（撩书？？）和一个名为Semantris的游戏。这两项都是基于自然语言文本理解，用户能够凭语义而非关键词来实现搜索功能。这些创新来源于“在向量空间中表示语言”想法的延伸，以及词向量模型的发展。 未来的搜索，可能不需要输入关键词，直接表达想法就好。 谷歌昨晚放出大招：上线Semantic Experiences（语义体验）网站，网站有两项特殊功能，一个是“Talk to Books”（撩书？
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