现在有一个文本文件，需要得到该文本文件中出现次数最多的字符，最后输出该字符和出现的次数，空白符除外 ''' 1. 读文件内容 2. 统计字符数 3....求出现次数最多的字符 统计每一个字符在文件中出现的次数，然后每扫描到一个字符时，再更新当前出现次数最多的字符 ''' with open('files/readme.txt', 'r') as f:...data = f.read() print(data) ''' kry: 在文本文件中出现的字符 value: int类型，表示key指定的字符出现的总次数 maxChar: 表示当前统计出现频率最高的字符
在程序员的代码里，字符串是经常出现的形式。有些语句虽然没有什么意义，但却无孔不入，我们经常见到它的身影。...1、hello world 在介绍某一种新的语言时，教材往往会在开始，给出能够输出hello world程序的例子。...解释是这样解释的，但是不知道特殊字符是如何测试的。 其实，下面这段英文，也是同样的功效，而且更短。 The five boxing wizards jump quickly。...没错，它一度时间是我的个人密码。 大中华的文字，却无法这么玩，因为方块字实在是太多了。不过，中文，也有一些比较有趣的，类似的诗句，比如下面这首诗，就包含10个中文数字。...在恐怖电影《闪灵》中，这句话是主人公一直重复的梦魇，让人闻之毛骨悚然。 《闪灵》这部恐怖片深刻的揭示了加班者的命运，以及高强度工作背后的动机和意义！程序员经常引用。
Redis相关面试题确实很多，主要是因为知识点很多，但是面试的时候，不可能都问个遍，所以本文就来总结一下，面试被问频率最高的几道Redis的面试题。...不同的 zset是每个元素都会关联一个 double 类型的分数。zset 通过这个分数来为集合中所有元素进行从小到大的排序。zset的成员是唯一的，但分数（score）却可以重复。...排行榜实现：借助 SortedSet 进行热点数据的排序。例如：下单量最多的用户排行榜，最热门的帖子（回复最多）等。 布式锁实现：利用 Redis 的 setnx 命令进行。后面会有详细的实现介绍。...首先强调的是缓存雪崩对底层系统的冲击非常可怕。但很遗憾的是目前并没有完美的解决方案。...以上说的三种情况，就是缓存最容易出现的问题，所以你得知道，每个场景然后其场景的解决方案有哪些。 说一下Redis的持久化有哪些方式？
子集和问题 Description 子集和问题的一个实例为〈S,t〉。其中，S={ x1 ， x2 ，…，xn }是一个正整数的集合，c是一个正整数。...子集和问题判定是否存在S的一个子集S1，使得： 。 试设计一个解子集和问题的回溯法。...对于给定的正整数的集合S={ x1 ， x2 ，…，xn }和正整数c，计算S 的一个子集S1，使得： 。...Input 输入数据的第1 行有2 个正整数n 和c（n≤10000，c≤10000000），n 表示S 的大小，c是子集和的目标值。接下来的1 行中，有n个正整数，表示集合S中的元素。...Output 将子集和问题的解输出。当问题无解时，输出“No Solution!”。
整个系统的原理图如下图所示， ? （图片来自文献1） 基于氮化硅微环波导的克尔效应，产生了孤子频率梳。每个波长的强度可以通过VOA单独调节，这样实现了对输入矢量的编码。...接着将这些不同频率的光波输入到含有PCM的SiN光芯片中(关于PCM的原理，可参看光芯片上的全光脉冲神经网络)。...每四个波长为一组，通过Mux合束，然后从同一个耦合器耦入到相同的通道中。Weight矩阵的规模最高可以达到16x16, 可以根据情况选取合适的矩阵大小。...文献2中采用了类似的光学频率梳，但是不同波长携带的信号对应于Kernel矩阵。...5）与最早的基于MZI网络的相干方案(基于硅光芯片的深度学习)相比，这两篇报道本质上都可以算作非相干方案的范畴，侧重于对强度的调节。相干与非相干方案谁更具有优势，现在似乎还没有定论。
小豆芽这里介绍下德国Fraunhofer IZM在玻璃基板的相关工作，供大家参考。 Fraunhofer IZM研究组认为基于玻璃的光子集成系统是解决带宽增大、通道数变多的核心技术。...基于该低损耗的玻璃光波导，Fraunhofer IZM提出了两种混合封装集成的方案， 1）Thin glass layer 该方案采用一层较薄(百微米量级)的玻璃层，玻璃中含有用于光信号routing的波导...（图片来自文献1） 采用激光加工玻璃夹具，并配合一个含有SSC的玻璃芯片，可以实现亚微米级的对准精度，耦合损耗只有0.5dB, 如下图所示， （图片来自文献1） 基于该glass board方案，...（图片来自文献1） 该方案可以实现多颗芯片封装在一起的panel级系统，如下图所示， （图片来自文献1） 简单总结一下，Fraunhofer IZM正在推进两种基于玻璃基板的封装方案，glass...玻璃基板方案目前还处于比较初级的阶段，需要更多的工艺开发与积累，这可能是研究机构与公司的区别。如何发挥玻璃基板低光学损耗、低RF损耗的优势？
在Excel中使用频率最高的函数的功能和使用方法，按字母排序： 1、ABS函数 函数名称：ABS 主要功能：求出相应数字的绝对值。...11、FREQUENCY函数 函数名称：FREQUENCY 主要功能：以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。...使用格式：FREQUENCY(data_array,bins_array) 参数说明：Data_array表示用来计算频率的一组数据或单元格区域；Bins_array表示为前面数组进行分隔一列数值。...B36单元格区域，输入公式：=FREQUENCY(B2:B31,D2:D36)，输入完成后按下 “Ctrl+Shift+Enter”组合键进行确认，即可求出B2至B31区域中，按D2至D36区域进行分隔的各段数值的出现频率数目...参数的用法是错误的。
关键特性 分布式限频：依赖redis组件 不同接口不同策略：比如耗时很长的接口，频率更低 多维度策略：针对不同维度组合使用不同的限频策略，比如（uid, ip），uid 动态调整：接入配置中心，可以实现策略的动态调整和开关...实现原理 根据URI找到匹配的限频规则（按照规则顺序依次匹配，找到第一个匹配的规则，所以兜底规则需要放到最后） 从请求的header中获取限频规则对应维度的值，比如uid、ip等，访问次数保存在redis...中，生成key的规则是: url + 维度值（组合） + 时间（10秒为一个单位） 使用redis的increment累加访问次数（如果是首次设置，就还需要设置key的过期时间） 如果次数超过频率则拒绝...* 限频规则. */ @Data private static class RateLimiterRule { /** * 计算频率的维度...Collectors.toMap(Pair::getFirst, Pair::getSecond)); //如果维度值没有找到，则该规则不限制，这么做是因为度如果没有维度分开统计，该接口调用频率会远超过预计有维度值的调用
作业1:统计出txt文本里面的单词数，并找出频率出现最高的单词是哪个？...for (int i = 0; i < new_i.Length; i++) { //查询每个单词出现的次数 var...tmp = new_i[i]; } } Console.Write("频率出现最高的单词是...for (int i = 0; i < new_i.Length; i++) { //查询每个单词出现的次数 var...tmp = new_i[i]; } } Console.Write("频率出现最高的单词是
接下来这几道题，算是所有面经里面出现频率最高的（仅限牛客大数据开发面经分享），有的公司甚至一二面都常有重复的题（比如美团~）。...意思是它们存储的状态都是基于相同的输入数据。当所有的operator task成功存储了它们的状态，一个检查点才算完成。...但是在面试时有非常重要的一点一定要回答出来：Flink是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。而Spark Streaming是微批（Micro-Batch）的模型。...而Flink基于每个事件处理，每当有新的数据输入都会立刻处理，是真正的流式计算，支持毫秒级计算。...由于相同的原因，Spark只支持基于时间的窗口操作（处理时间或者事件时间），而Flink支持的窗口操作则非常灵活，不仅支持时间窗口，还支持基于数据本身的窗口(另外还支持基于time、count、session
我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题，是非常不错的。...其次，size_in其实指的是我们前面说的文本矩阵的通道数，这里是1，如果是彩图那么是3,如果是灰度图是1。我们也可以通过不同的方式对同一端文本构建新的矩阵，那么就可以设置为多个通道。...经过了两次卷积，两次max-pool,那么最后把卷积输出的向量张开成一维的的大小后是51*128 的长度。那么这个值是怎么计算出来的。...卷积和池化的stride 都是1，然后第一次卷积的框大小是： 3X100。...这里还有一个问题，有时候我们希望能够把最后产生的那51个128维的向量给提取出来，因为这些向量是CNN对某个内容做完分析后抽取出来的特征。
前言 关于CNN如何和NLP结合，其实是被这篇文章指导入门的 。 我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题，是非常不错的。...主要好处有： CNN能自动抽取出一些高级特征，减少了特征工程的时间 使用WordEmbedding技术将词汇表达为向量后，可以很方便的将文本表示为类似图片的2D向量 神经网络表达能力强 缺点的话，就是目前我还没想到如何把一些非文本类的因子给融合进去...其次，size_in其实指的是我们前面说的文本矩阵的通道数，这里是1，如果是彩图那么是3,如果是灰度图是1。我们也可以通过不同的方式对同一端文本构建新的矩阵，那么就可以设置为多个通道。...经过了两次卷积，两次max-pool,那么最后把卷积输出的向量张开成一维的的大小后是51*128 的长度。那么这个值是怎么计算出来的。...这里还有一个问题，有时候我们希望能够把最后产生的那51个128维的向量给提取出来，因为这些向量是CNN对某个内容做完分析后抽取出来的特征。
我们有个内部运营系统，是基于keenthemes的一个主题进行开发的，而这个主题就是基于jQuery+bootstrap+jQueryPlugins 进行的定制主题，用于显示各种图表和曲线。...这种写多了确实就是体力活，一般的开发过程也就是复制粘贴，而且为了不出意外的问题，有用的没用的js script和css link都是直接复制的，反正放内部用一般忽略加载的延迟。...比如说，我就把一堆标签用一个新的标签替代，然后解析页面的执行js脚本还原回来，这是最基本的一步。 在我有限的认知里，vue.js就是最简单的满足需求的选择。为什么不用react?...然后，到这里，仍然是基于页面上已经手动加载了依赖的css和js，这个组件其实还不算完整。事实上，我们还希望能够只要引用这个组件，依赖也要自然地满足。...而这个，无非就是在合适的时候把依赖的css和js动态加载进来。这个“合适的时候”我仍然选择的是"mounted"阶段，为什么？感觉自然而然呀。
其中Linux还好，现在在IDEA或者VScode这些编辑器的帮助下已经不怎么需要我们再在原生的命令行去操纵了。...以前的新人两大拦路虎，再过过估计就会慢慢的把Linux删掉，因为现在IDEA太强大了，估计以后就只会留下git了。 以前我替组长带实习生的时候，实习生还闹出过gitlab仓库的命令。。。...，现在基本都是在做后端的需求了； 第三个项目：2022.05-2022.09，我被别的组借走暂时充当牛马去了 这里我总结了一下我工作以来用过最多的13条git命令，我只教给你我用的频率最高的13条命令...） 13、git push -f origin xxx 把rebase后并且更新过的代码再push到远端github上 （-f ---》强行） 这13条就是我工作以来用到的最常用的，频率最高的命令。...它不一定是最花哨的，但一定是最实用的。
基于Go/Grpc/kubernetes/Istio开发微服务的最佳实践尝试 - 1/3基于Go/Grpc/kubernetes/Istio开发微服务的最佳实践尝试 - 2/3基于Go/Grpc/kubernetes.../Istio开发微服务的最佳实践尝试 - 3/3项目地址：https://github.com/janrs-io/Jgrpc***转载请注明来源：https://janrs.com/br6f***Jgrpc...本项目为基于 Go/Grpc/kubernetes/Istio 开发微服务的最佳实践提供参考。...并基于 Jenkins/Gitlab/Harbor 实现了CICD。并使用 grpc-gateway 作为网关代理。...本最佳实践分为三个部分：创建一个 pingservice 的微服务创建一个 pongservice 的微服务基于Jenkins/Gitlab/Harbor 创建 CICD 部署流程并部署到 k8s/istio
上周分享了本文上篇，现有分词、机器学习、深度学习库Keras技术知识，下篇将详细介绍达观数据使用深度学习的分词尝试。...基于深度学习方式的分词尝试 基于上面的知识，可以考虑使用深度学习的方法进行中文分词。分词的基础思想还是使用序列标注问题，将一个句子中的每个字标记成BEMS四种label。...Keras官方文档中提到，RMSprop优化方法在RNN网络中通常是一个好的选择，但是在尝试了其他的优化器后，比如Adam，发现可以取得更好的效果： ?...一般来说，神经网络在大量训练数据下也会有更好的效果，后续会继续尝试更大数据集更复杂模型的效果。 总结和展望 使用深度学习技术，给NLP技术给中文分词技术带来了新鲜血液，改变了传统的思路。...达观数据将在已有成熟的NLP算法及模型基础上，逐渐融合基于深度神经网络的NLP模型，在文本分类、序列标注、情感分析、语义分析等功能上进一步优化提升效果，来更好为客户服务。 作者 ?
基于Go/Grpc/kubernetes/Istio开发微服务的最佳实践尝试 - 1/3基于Go/Grpc/kubernetes/Istio开发微服务的最佳实践尝试 - 2/3基于Go/Grpc/kubernetes.../Istio开发微服务的最佳实践尝试 - 3/3项目地址：https://github.com/janrs-io/Jgrpc***转载请注明来源：https://janrs.com/ugj7***在上一部分中...这部分我们继续实现一个名为pingservice的微服务，访问上一节已经部署好的pongservice微服务。...创建一个新的微服务非常简单，只需复制之前创建的pongservice微服务，然后做一些小改动。...相信通过这两次创建微服务的简单尝试，你一定觉得基于Go和Grpc开发微服务并不难。
基于Go/Grpc/kubernetes/Istio开发微服务的最佳实践尝试 - 1/3基于Go/Grpc/kubernetes/Istio开发微服务的最佳实践尝试 - 2/3基于Go/Grpc/kubernetes.../Istio开发微服务的最佳实践尝试 - 3/3项目地址：https://github.com/janrs-io/Jgrpc***转载请注明来源： https://janrs.com/6rdh***在前两部分中...如果有新的微服务要开发，在 dev 分支的基础上新建一个分支，名称格式为：dev-*。 例如：dev-ping、dev-pong。...大型开发实践如果你的公司发展到集团化规模，需要异地协同开发，可以将devops、istio-manifests、kubernetes-manifests分开，创建一个独立的 git-repo 进行管理。...并且还可以在src/目录下将不同的微服务分开，创建不同的 git-repos 进行管理。不同团队需要将开发好的 grpc 接口文档化并发布到网上，所有人员根据网上的接口文档进行开发调试。
）生产的高精度频率-电压转换芯片，可以用于AD转换、频率-电压转换、电压-频率转换和转速测量等。...当用作频率-电压转换时输出频率与输入电压成正比例关系，线性失真最大为0.01%。...这种情况通常用于启动条件或者输入信号过载时，当输入信号过载时，频率输出为0。当输入信号恢复正常后，输出频率将正常工作。...i由镜像电流源提供，大小由能隙基准电路的参考电压1.90V和外接电阻RS决定。 由此可得： 当RL、Rt、Ct和RS的大小一定时，输出频率Fo与输入电压Vi成正比关系，实现V/F变换。...输出频率与输入电压的关系为： 图3 LM331的V/F转换电路 ---- 欢迎关注我的公众号，和小杨同学一起每周进步一点点： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
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