翻转一个句子中的单词 比如输入 this is a test 输出 test a is this 输入foobar 输出foobar 1 /* 2 本程序说明： 3 4 翻转一个句子中的单词...比如输入 this is a test 输出 test a is this 输入foobar 输出foobar 5 6 思路：先翻转整个句子，再针对每一个单词翻转之 7 8 */...index_start=++it; 27 } 28 } 29 reverse(index_start,sentence.end());//翻转最后一个单词
题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。 例如输入“I am a student.”...分析：由于编写字符串相关代码能够反映程序员的编程能力和编程习惯，与字符串相关的问题一直是程序员笔试、面试题的热门题目。本题也曾多次受到包括微软在内的大量公司的青睐。...由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。...由于单词内的字符被翻转两次，因此顺序仍然和输入时的顺序保持一致。 还是以上面的输入为例子。...翻转“I am a student.”中所有字符得到“.tneduts a ma I”，再翻转每个单词中字符的顺序得到“students. a am I”，正是符合要求的输出。
作为程序员必须要（xia）精（zhe）进（teng），就单纯有一天突然奇想，能否做到像微信一样在桌面应用也跑上自己的小程序呢？...路径二：寻找目前能够以最低成本实现的方式，直接集成已有的小程序运行时 SDK ，但实话实说，在网上找一了一圈资料并无太多的收获，这样的技术项目并不多。...SDK 前还需要在 FinClip 的后台上架小程序，我上架了官方的示例小程序代码包，也尝试了直接把微信小程序的代码包上传到 IDE 中的，发现也能兼容。...以下是我桌面端实际运行小程序的结果。图片如果做一定适配优化，小程序的展示尺寸还可以适配打开窗口大小，效果也不错。...图片个人认为一些企业做OA模块化开发还挺适合在桌面端用小程序的，毕竟小程序能够实现动态化的更新，不必硬要通过迭代更新实现。好了以上就是我瞎折腾的全过程，欢迎各位大佬拍砖。
image.png 5.剖开decoder:每个Decoder也同样具有这样的层级结构，但是在这之间有一个Attention层，帮助Decoder专注于与输入句子中对应的那个单词（类似与seq2seq...一般情况下，它是我们训练数据集中最长的句子的长度。...当模型处理单词的时候，self attention层可以通过当前单词去查看其输入序列中的其他单词，以此来寻找编码这个单词更好的线索。...当我们在某个位置编码单词时，分数决定了对输入句子的其他单词的关注程度。 通过将query向量和key向量点击来对相应的单词打分。...然后再将得到的输出通过softmax函数标准化，使得最后的列表和为1。 image.png 这个softmax的分数决定了当前单词在每个句子中每个单词位置的表示程度。
模型接受的实际上不是一个单词序列，而是一个索引序列。 一次传入一个句子，这没什么问题。不过，怎样才能一次传入多个句子以加速训练过程呢？句子长短不一。这些数字序列又该如何组织呢？...答案是输入序列将表示为维度等于(batch大小 × 最大句子长度)的张量（矩阵）。这样就可以一次输入一组句子，短于数据集中最长句的句子可以用事先确定的“补齐索引”补齐。如下图所示： ?...获取嵌入输入张量后，RNN逐步处理序列中的每一项（单词）。在每次迭代中，输出一个长度等于编码器隐藏尺寸的编码向量。RNN并行处理批次中的每个样本。...如果输入句子的第一个单词包含了给定输出单词所需的所有最重要的信息，那么第一个单词分配的权重是一，其他各项权重为零。也就是加权向量等于输入句子的第一个单词对应的向量。...序列中的每个单词对应一个权重，所以权重数量等于最长句子长度。权重之和应等于一，所以全连接层将使用softmax激活函数。
00 文本分词 单词是语言中重要的基本元素。一个单词可以代表一个信息单元，有着指代名称、功能、动作、性质等作用。在语言的进化史中，不断有新的单词涌现，也有许多单词随着时代的变迁而边缘化直至消失。...根据统计，《汉语词典》中包含的汉语单词数目在37万左右，《牛津英语词典》中的词汇约有17万。 理解单词对于分析语言结构和语义具有重要的作用。...01 中文分词 在汉语中，句子是单词的组合。除标点符号外，单词之间并不存在分隔符。这就给中文分词带来了挑战。 分词的第一步是获得词汇表。...这种分词方式采用固定的匹配规则对输入文本进行分割，使得每部分都是一个词表中的单词。正向最大匹配算法是其中一种常用算法，它的出发点是，文本中出现的词一般是可以匹配的最长候选词。...这种逆向最大匹配算法从文本末尾开始寻找在词表中最长的单词。读者可以发现，这种改进的算法能将“为人民服务”正确分词。
为此，我们需要： 在语料库上安装一个标记赋予器，将一个索引与每个标记相关联 把语料库中的每个句子分解成一系列的标记 存储一起发生的令牌序列 可通过以下方式进行说明： ? 让我们来实现这个。...paddings在变量“input_sequences”的每一行之前添加0的序列，这样每一行的长度与最长的行的长度相同。 ?...为了将所有句子填充到句子的最大长度，我们必须首先找到最长的句子： max_sequence_len = max([len(x) for x in input_sequences]) 对我来说等于792...., e.拆分X和y 现在我们有固定长度的数组，它们中的大多数在实际序列之前都是0。那我们如何把它变成一个训练集?我们需要分开X和y!记住，我们的目标是预测序列的下一个单词。...我们有大约165,000个培训样本。X是199列宽，因为它对应于我们允许的最长序列(200 – 1，标签预测)。Y有8976列，对应于所有单词的稀疏矩阵。数据集现在已经准备好了!
令人惊讶的是，LSTM训练很长的句子也没什么问题，因为作者颠倒了训练集和测试集中源序列的单词顺序 LSTM另一个重要特质是它能够学会将不同长度的句子映射在一个维度固定的向量。...每个不在这个词汇表中的单词都被特殊标记为"UNK" 3.2 Decoding and Rescoring ? 我们实验的核心是在许多句子对上训练一个大而深的LSTM。...通常，当我们把源序列与目标序列链接时，原序列中的每个词语在目标序列中的对应单词相差很远。因此，该问题具有"最小时间延迟"的问题。...因此，反向传播能够更轻松地在源序列和目标序列中建立联系，并且改善整体的性能表现 这里的"最小时间延迟"，我个人深有体会，不是在NLP领域，而是我自己用LSTM做时间序列预测的时候发现的一个问题，预测值总是比真实值看上去要延迟...对于少数35字的句子，效果没有下降，只有在最长的句子中有略微的缩减。
统计单词数 时间限制: 1Sec 内存限制: 128MB 提交: 464 解决: 188 题目描述 统计输入英文文章段落中不同单词（单词有大小写之分, 但统计时忽略大小写）各自出现的次数。 ...输入段落中所含单词的总数不超过100，最长单词的长度不超过20个字母. 输入 一个包含若干句子的段落, 每个句子由若干英文单词组成. ...除空格, 逗号和句号外, 这些输入的句子中不含其他非字母字符, 并且, 逗号和句号紧跟在它前面的英文单词后面, 中间没有空格. 段落最后一个字符是回车符, 表示输入结束. ...输出 若段落中共有M个不同的英文单词，则按照其在段落中出现的先后顺序输出M行，各行的格式为: 单词中所有字母均用大写形式输出（最长的单词顶格输出，它前面没有多余的空格; 其余单词与其右对齐）+冒号+...N个*号+该单词在段落中的出现次数N 样例输入 This is a test.
文章目录 26.字符串中最长的连续出现的字符 输入格式 输出格式 输入样例： 输出样例： 思路 27.最长单词 输入格式 输出格式 输入样例： 输出样例： 思路 .back()与.pop_back()...28.倒排单词 输入格式 输出格式 输入样例： 输出样例： 思路： 26.字符串中最长的连续出现的字符 求一个字符串中最长的连续出现的字符，输出该字符及其出现次数，字符串中无空白字符（空格、回车和 tabtab...输入格式 第一行输入整数 N，表示测试数据的组数。 每组数据占一行，包含一个不含空白字符的字符串，字符串长度不超过 200。 输出格式 共一行，输出最长的连续出现的字符及其出现次数，中间用空格隔开。...结尾的简单英文句子，单词之间用空格分隔，没有缩写形式和其它特殊形式，求句子中的最长单词。 输入格式 输入这个简单英文句子，长度不超过 500500。 输出格式 该句子中最长的单词。...编写程序，读入一行英文(只包含字母和空格，单词间以单个空格分隔)，将所有单词的顺序倒排并输出，依然以单个空格分隔。
目前的过程如下： ? 句子拆分 c. N-gram 创建 然后，我的想法是根据一起出现的单词创建 N-grams。...序列长度 在单个句子中，很少有例子会超过 200 个单词。如果把最大序列长度设为 200 会如何？...e.拆分 X 和 Y 现在我们有了固定长度的数组，其中大多数在实际序列之前填充了 0。好吧，我们怎么把它变成一个训练集？我们需要拆分 X 和 Y！记住，我们的目标是预测序列中的下一个单词。...我们有大约 165000 个训练样本。X 是 199 列宽，因为它对应于我们允许的最长序列（200-1，要预测的标签）。Y 有 8976 列，对应于所有词汇的稀疏矩阵。数据集现在准备好了！...我倾向于在几个步骤中停止训练，以便进行样本预测，并在给定交叉熵的几个值时控制模型的质量。 以下是我的结果： ? 3.生成序列 如果你读到这里，接下来就是你所期望的了：生成新的句子！
首先，我们需要指向包含文章的文件夹，在我的目录中，名为「maelfabien.github.io」。 B.句子标记 然后，打开每一篇文章，并将每一篇文章的内容添加到列表中。...序列长度 在单个句子中，很少有例子会超过 200 个单词。如果把最大序列长度设为 200 会如何？...e.拆分 X 和 Y 现在我们有了固定长度的数组，其中大多数在实际序列之前填充了 0。好吧，我们怎么把它变成一个训练集？我们需要拆分 X 和 Y！记住，我们的目标是预测序列中的下一个单词。...我们有大约 165000 个训练样本。X 是 199 列宽，因为它对应于我们允许的最长序列（200-1，要预测的标签）。Y 有 8976 列，对应于所有词汇的稀疏矩阵。数据集现在准备好了！...我倾向于在几个步骤中停止训练，以便进行样本预测，并在给定交叉熵的几个值时控制模型的质量。 以下是我的结果： ? 3.生成序列 如果你读到这里，接下来就是你所期望的了：生成新的句子！
标记化和填充 下一步是标记原始句子和翻译后的句子，并对大于或小于特定长度的句子应用填充，在输入的情况下，这将是最长输入句子的长度。对于输出，这将是输出中最长句子的长度。...在填充中，为句子定义了一定的长度。在我们的情况下，输入和输出中最长句子的长度将分别用于填充输入和输出句子。输入中最长的句子包含6个单词。对于少于6个单词的句子，将在空索引中添加零。...在本文中，对于英文句子（即输入），我们将使用GloVe词嵌入。对于输出中的法语翻译句子，我们将使用自定义单词嵌入。 让我们首先为输入创建单词嵌入。为此，我们需要将GloVe字向量加载到内存中。...回想一下，输出中的唯一单词总数为9562。因此，输出中的每个单词可以是9562个单词中的任何一个。输出句子的长度为13。对于每个输入句子，我们需要一个对应的输出句子。...做出预测 在这一步中，您将看到如何使用英语句子作为输入进行预测。 在标记化步骤中，我们将单词转换为整数。解码器的输出也将是整数。但是，我们希望输出是法语中的单词序列。为此，我们需要将整数转换回单词。
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...接下来，他们用计算机系统分析扫描结果，希望能找到与普通句子中的单词相关的神经形式。 也就是说，在上述的例子中，他们可以筛选出能代表“车”这个单词的大脑活动形式。这让他们能建立一本“神经元词典”。...通过使用“神经元词典”，他们可以寻找新句子中类似的大脑活动形式去预测人们在想什么。 Anderson博士说：“我们分解了句子这个层次的大脑运动形式，想要建立对单词的预判系统。...也就是说，我们可以分解句子，让它呈现出单词的形式，然后通过这些单词元素预测它们在新的句子中会呈现出什么样的形式。” 但是，大脑活动的形式真的太复杂了。比如咖啡就能产生65中不同的大脑活动形式。...把这些元素融合在一起后，我们从单独的单词向整体的句子进发，这使我们的研究有了新方向。”
在机器学习中引入注意力模型，在图像处理、机器翻译、策略博弈等各个领域中都有应用。这里的注意力机制有两个作用：一是降低模型的复杂度或者计算量，把主要资源分配给更重要的内容。...把单词数字化，建立从单词到数字和从数字到单词的对照表。 设置一个句子的最大长度，把每个句子按照最大长度在句子的后端补齐。...完整模型的组装，是在训练过程和翻译（预测）过程中，通过相应子程序把他们组装在一起的。这是因为它们三者之间的逻辑机制相对比较复杂。...今天的模型涉及了带有注意力机制的自定义模型，主要的逻辑，是通过程序代码，在训练和评估子程序中把模型组合起来完成的。...注意力权重attention_weights从程序逻辑上并不需要引出，程序中在Decoder中输出这个值是为了绘制注意力映射图，帮助你更好的理解注意力机制。
假设中文的词库当中最长的词语长度是n个字，那么我们每次从文本的前n个字开始查找词表， 如果找到了，那么显然这n个字就是一个单独的单词。...如果没找到，那么缩减一位，查找前n-1个字，如此循环往复，直到在词表当中找到单词为止。 这时候， 我们从匹配结束的位置继续往下，一直到整个句子分词完毕。...假设我们词库当中单词的最长长度是5，那么我们第一次切分的结果是“南京市长江”，词表当中并没有这个词，于是会切分“南京市长”，词表当中的确有这个词，那么整个句子就会切分成“南京市长”和“江大桥”这两个部分...每次我们获取句子当中最后n个字，进行词表匹配。如果没有匹配中，那么去掉这n个字当中的第一个字，将后面的n-1个字继续匹配。直到能匹配上为止。...如果觉得文章有所帮助，请转发或者点击下方的“在看”，你们的支持是我最好的回报。
16:最长单词2 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 一个以'.'结尾的简单英文句子，单词之间用空格分隔，没有缩写形式和其它特殊形式，求句子中的最长单词。...结尾的简单英文句子（长度不超过500），单词之间用空格分隔，没有缩写形式和其它特殊形式。输出该句子中最长的单词。
在自然语言处理模型中，词汇表一般是是模型知道并理解的一组单词。如果在构建词汇表之后，模型在句子中看到一个不在词汇表中的单词，它将在其句子向量上给它一个0值，或者将其表示为未知。...句子向量化有很多方法，比如Bag of Words模型或Tf-Idf，但是，为简单起见，我们将使用索引向量化技术。即我们为词汇表中的每个单词提供唯一索引。...另外，我们词汇中的单词有大写和小写; 当进行这种向量化时，所有的单词都会变成小写表示。 在此之后，由于Keras的工作方式，我们需要填充句子。什么意思？...这意味着我们需要搜索最长句子的长度，将每个句子转换为该长度的向量，并用零填充每个句子的单词数和最长句子的单词数之间的差距。 执行此操作后，数据集的随机句子应如下所示： ?...如图所示，除了最后（它的句子比最长的句子要短得多）有值之外，其他都是零。这些非零数字代表句子的不同单词的索引：20是表示单词Mary的索引，30表示移动，24表示，1表示，3表示浴室，依此类推。
接下来需要计算最长句子中的单词数量 - 原因将在后面的教程中变得明显： from nltk.tokenize import word_tokenize word_count = lambda sentence...还可以将截断非常长的句子与填充短句子结合起来，但在这种情况下，只需填充最长句子的长度。...已经读过这样的数组可以保存并在另一个模型中使用 - 是的它可以，但是在跳过新模型中的嵌入步骤之外，不太确定实用程序，因为为每个单词生成的向量是对待解决的问题不可知： import numpy as np...输入长度将固定为最长句子的长度，即370个单词，就像每个单词一样模型认为由于填充而具有相同的大小。...结论 在本文中，简要介绍了嵌入层一词在深度学习模型中的作用。在这种模型的上下文中，该层支持解决特定的NLP任务 - 例如文本分类 - 并且通过迭代训练单词向量以最有利于最小化模型损失。
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