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面试必备:如何一个长URL换为一个短URL

一、前言 前几天整理面试题的时候,有一道试题是《如何一个很长的URL换为一个短的URL,并实现他们之间的相互转换?》...三、短地址的好处 除了上述场景中,我们长地址转换为短地址的使用场景的优点(压缩URL长度)之外,短地址还具有很多实际场景中的优点,例如: (1)节省网址长度,便于社交化传播,一个是让URL更短小,传播更方便...但是一个注意的是,如果使用某一个平台的短地址服务,一定要保证长期可靠的服务,不然一段时间失效了,我们以前已经转换的URL就完了! 这里以百度例,将我们上述博客的地址转换为短地址如下所示: ?...(2)短链接服务器域名与放号器的62进制值进行字符串连接,即为短链接的URL,比如:t.cn/sBc。...(KV缓存数据库中去查找):https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/79863301; (3)服务器返回302状态码,响应头中的Location

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Pandas列表(List)转换为数据框(Dataframe)

Python中将列表转换成为数据框有两种情况:第一种是两个不同列表转换成一个数据框,第二种是一个包含不同子列表的列表转换成为数据框。..."b" : b}#列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3...4 8 第二种:包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...5,6,7,8] data=DataFrame(a)#这时候是以行为标准写入的 print(data) 输出结果: 0 1 2 3 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 data=data.T#置之后得到想要的结果...(List)转换为数据框(Dataframe)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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使用WebP Server在不改变URL的情况下网站图像转换为WebP

WebP Server这是一个基于 Golang 的服务器,允许您动态提供 WebP 图像,在不改变图片URL路径的情况下,自动JPEG、PNG、BMP、GIF等图像转换为WebP格式,从而减小图片体积...WebP Server的作用 WebP Server相当于一个旁路的WEB服务器,管理员配置好WebP Server后,可以自动JPEG、PNG、BMP、GIF等图像转换为WebP格式,同时URL地址不会发生改变...监听端口 QUALITY:优化程度,默认为80 IMG_PATH:站点图片存放路径,一般是站点根目录 EXHAUST_PATH:缓存路径,这个目录需要自己创建 ALLOWED_TYPES:哪些图片后缀需要转换为...对图片压缩感兴趣的同学还可以参考我之前发布的几篇文章: Linux环境下,使用Shell脚本自动批量压缩图片 CentOS使用Mozilla JPEG压缩图片 CentOS系统下多种图片压缩方案 总结 WebP Server可以做到不改变图片URL...但如果网站启用了CDN后,CDN边缘节点会将优化过的WebP图像进行缓存,若访客使用Safari这类不支持WebP图像的浏览器导致图像无法显示。

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LLM2Vec介绍和Llama 3换为嵌入模型代码示例

但是这篇论文LLM2Vec,可以任何的LLM转换为文本嵌入模型,这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型和生成模型 嵌入模型主要用于文本数据换为数值形式的向量表示,这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法,用于仅解码器的大型语言模型(LLM)转换为强大的文本编码器。...此外,当LLM2Vec与监督对比学习相结合时,还在仅使用公开可用数据的模型中实现了最先进的性能。...利用LLM2VecLlama 3化为文本嵌入模型 首先我们安装依赖 pip install llm2vec pip install flash-attn --no-build-isolation

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python数据预处理之类别数据换为数值的方法

在进行python数据分析的时候,首先要进行数据预处理。 有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯, 今天要说的就是面对这些数据该如何处理。...目前了解到的大概有三种方法: 1,通过LabelEncoder来进行快速的转换; 2,通过mapping方式,类别映射为数值。不过这种方法适用范围有限; 3,通过get_dummies方法来转换。...=0 列 axis = 1 行 imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) imr.fit(df) # fit 构建得到数据...imputed_data = imr.transform(df.values) #transform 数据进行填充 print(imputed_data) df = pd.DataFrame([[...['classlabel'].values) #df['color'] = color_le.fit_transform(df['color'].values) print(df) #2, 映射字典类标转换为整数

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