每个结果条目可以有用户ID&姓名、推文文本、推文ID、创建时间、喜欢的数量等。5.高级设计 在高层，我们需要将所有状态存储在数据库中，还需要建立一个索引来跟踪哪个单词出现在哪个tweet中。...这个索引将帮助我们快速找到用户试图搜索的推文。 5.高级设计 在高层，我们需要将所有状态存储在数据库中，还需要建立一个索引来跟踪哪个单词出现在哪个tweet中。...我们可以假设我们将tweets存储在一个表中，该表有两列：TweetID和TweetText。假设我们根据TweetID对数据进行分区。...要查找包含特定单词的所有tweet，我们必须只查询包含该单词的服务器。 这种方法有几个问题： 1.如果一个词变得热门怎么办？然后在保存该单词的服务器上会有很多查询。...9.负载平衡 我们可以在系统中的两个位置添加负载平衡层 1）在客户端和应用服务器之间， 2）在应用服务器和后端服务器之间。最初，可以采用简单的循环方法；在后端服务器之间平均分配传入请求的。
5、在一个有 100 对已婚夫妇的村庄里，每个男人都欺骗他的妻子 村里的每个妇人都会立刻知道其他妇人的丈夫是否欺骗了他的妻子，但不知道自己的丈夫有没有欺骗自己。村里规定不允许私通。...6、一个人把车推到了一家旅馆并失去了他的财产，发生了什么？ 7、钟表的指针每天重叠多少次？ 8、美国每年生产多少个真空装置？...9、为旧金山设计一个疏散计划 10、解释一下「死牛肉」的重要性 11、如果一个人在电话上拨了一串数字，这些数字最有可能组成什么单词或是字符串？...12、如果保证人体密度不变的情况下，将你缩小到一个硬币的大小，并且被扔进了一个空的玻璃搅拌机中，搅拌机将在 60 秒之后启动，你将怎么做？ 13、一辆校车能装多少个高尔夫球？...现在有一个 100 层的大楼，只有两个鸡蛋可以使用，你需要找出让鸡蛋摔碎的临界楼层，问题是你将扔多少次鸡蛋？ 15、你必须从 A 点到达 B 点，但你并不清楚能否到达，你将怎么办？
: 很快，我们就有了一个更大的数据集，其中的单词往往出现在不同的单词对之后: 实际上，当滑动窗口时，模型也会进行训练。...除了基于神经网络的语言建模方法外，一种被称为N-grams的技术也经常被用来训练语言模型。...但如果再给你一条信息——在空格后面加一个单词，那会改变你的答案吗? 这完全改变了空格中内容的词性。现在空格中最有可能填“红色”这个词。我们从中学到的是一个特定单词前后的单词都有信息价值。...一种方法是将我们的目标分成两个步骤: 生成高质量的word embeddings(不要担心下一个单词的预测)。 使用这些高质量的word embeddings来训练语言模型(进行下一个单词的预测)。...在每种情况下，都会得到一个数字，这个数字表示输入单词(input )和上下文单词(context)的embedding的相似性 现在我们需要一种方法将这些分数转换成类似概率的东西——我们需要它们都是正的
前缀树是一种利用公共前缀来加速补全速度的数据结构。前缀树在节点树中排列一组单词，单词沿着从根节点到叶子节点的路径存储，树的层次对应于前缀的字母位置。 前缀的补全是顺着前缀定义的路径来查找的。...在图中，ne 的补全可以是两个分支：-ed 和 -sted。如果在数中找不到由前缀定义的路径，则说明词汇表中不包含以该前缀开头的单词。...有限状态自动机(DFA)实现 前缀树可以有效处理公共前缀，但是，对于其他共享词部分，仍会分别存储在每个分支中。比如，后缀 ed、ing、tion 在英文单词中特别常见。...在上一个例子中，e、d 分别存放在了每一个分支上。 有没有一种方法可以更加节省存储空间呢？有的，那就是 DFA。 ?...这通常可以通过为词汇表中的每个单词增加一个代表单词值的权重 weight，并且按照权重高低来排序自动补全列表。
，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入的一种技术。...摘要 在本文中，我们提出了一个可部署、可扩展的光学字符识别 (OCR) 系统，称之为 Rosetta，用于处理 Facebook 上每天上传的图片。...通过进行大量的评估实验，我们解释了这种实用系统是如何用于构建 OCR 系统，以及如何在系统的开发期间部署特定的组分。...这种任务所面临的挑战主要是来自一些潜在的字体、语言、词典和其他语言变体，包括特殊的符号，非字典单词或图像中的 URL，email ID 等特定信息。...首先，基于 Faster-RCNN 模型检测出单词的位置，并采用全卷积模型生成每个单词的转路信息。 方法 我们的 OCR 系统 Rosetta 主要包含两个阶段：检测和识别阶段。
如果您有一个单词列表并且想要查找所有字谜词，您可以按字母顺序对每个单词中的字母进行排序，并将其用作映射中的键。...我们可以想象计算我们在服务器的速率限制代码中看到某个 IP 地址的次数。或者通过代码计算历史上书籍中单词的出现次数，以跟踪它们的起源和受欢迎程度。...哈希函数必须始终为特定输入返回相同的输出，因此可以通过强力查找冲突。 是的，我只花了 25 分钟。计算机速度很快。...有几种方法可以缓解 HTTP 服务器特有的这种情况：例如，忽略乱七八糟的标头键并限制您存储的标头数量。但像 murmur3 这样的现代哈希函数提供了一种更通用的解决方案：随机化。...哈希函数的范围很广，在这篇文章中我们实际上只触及了表面。我们还没有讨论加密与非加密散列，我们只触及了散列函数的数千个用例中的一个，并且我们还没有讨论现代散列函数实际上是如何工作的。
One-hot encoding (词袋模型) 表示计算机文本的一种自然方法是将每个字符单独编码为一个数字(例如ASCII编码)。...在这个列表中的每个索引中，我们标记出在我们的句子中出现了多少次给定的单词。这被称为词袋模型，因为它是一种完全无视我们句子中词语顺序的表现形式，如下图所示： ? 将句子表示为词袋。...左边为句子，右边为对应的表示，向量中的每个数字（索引）代表一个特定的单词。...可视化词嵌入 在“社交媒体中出现的灾难”例子中，我们的词汇量大约有2万个单词，这意味着每一个句子都将被表示成一个长度为2万的向量。...它可以从阅读大量的文本中学习，并记住在类似的语境中出现的单词。在对足够的数据进行训练之后，它会在词汇表中为每个单词生成一个300维的向量，而单词之间的意思相近。
大家会发现，在这种模式的计算中，无论这条输入进来多少次，输出的结果都是一样的，因为单条输入中已经包含了所需的所有信息。消费落后等于生产者减去消费者。...生产者的消费在单条数据中可以得到，消费者的数据也可以在单条数据中得到，所以相同输入可以得到相同输出，这就是一个无状态的计算。...可以看到下面简化的输入和输出，输入第一条是在某个时间点请求 GET 了 /api/a；第二条日志记录了某个时间点 Post /api/b ;第三条是在某个时间点 GET了一个 /api/a，总共有 3...这个状态是跟特定的key绑定的，对KeyedStream流上的每一个key，都对应一个state，如stream.keyBy(…) KeyBy之后的State,可以理解为分区过的State，每个并行keyed...可以通过add方法往列表中附加值；也可以通过get()方法返回一个Iterable来遍历状态值，如统计按用户id统计用户经常登录的Ip ReducingState:这种状态通过用户传入的reduceFunction
但你有没有思考过它是如何工作的呢?这个问题的解决思路是按照将最后的状态排列在先的顺序，在内存中存储历史工作状态。这没办法用数组实现。但有了栈，这就变得非常方便了。...它能够提供快速检索，主要用于搜索字典中的单词，在搜索引擎中自动提供建议，甚至被用于IP的路由。...面试中关于字典树的常见问题 • 计算字典树中的总单词数 • 打印存储在字典树中的所有单词 • 使用字典树对数组的元素进行排序 • 使用字典树从字典中形成单词 • 构建T9字典(字典树...+ DFS ) 哈希表 哈希法(Hashing)是一个用于唯一标识对象并将每个对象存储在一些预先计算的唯一索引(称为“键(key)”)中的过程。...散列数据结构的性能取决于以下三个因素： • 哈希函数 • 哈希表的大小 • 碰撞处理方法 照片描述
[*] 意见挖掘： 不同的人对同一个主题有不同的反应，你可以衡量对于一个具体的主体，有多少人在何种程度上对其表示同意。这个问题可以用自然语言处理解决。但是还有另一种用朴素贝叶斯分类器解决的方法。...对于一些基本的定义，解释如下： 可能性 当一个事件发生时，我们仔细考察，统计发生在特定的事件上所有可能性，并称之为Sample Space（样本空间），然后计算可能发生多少次。...S = {1，2，3，4，5，6}，也是在骰子中，只有一个发生。概率将通过事件总数除以总采样空间来计算，例如1号落骰的概率是1/6。还有其他事件不止一次发生。从上表可以看出，有8个样本空间。...fcn.JPG 在好事件的那一列中，有三个以蓝色表示的正面事件，它们是好事件和正面事件的组合，而在最后一栏中正面事件发生了四次，所以条件概率为三比上四得0.75。...计算二次概率分布 根据二次概率的平均值进行预测 做出减少结论中错误的决定 优点 每个样本的观察可以偏离我们的假设准确性 通过结合先前的知识和新的样本获得新的假设 贝叶斯方法能够以概率的方式预测情况
指从用户特定的信息需求出发，对特定的信息集合采用一定的方法、技术手段，根据一定的线索与规则从中找出相关信息。...4.2 链表 1.链表物理存储单元上非连续（可以充分利用计算机内存）、非顺序的存储结构。 2.不支持随机读取。 3.存储空间会增大，比如单向链表每个节点都会存储下一个节点的引用。...那么有没有一种数据结构能同时具备数组查找快的优点以及链表插入和删除快的优点，于是 树 诞生了。...④、网页编号和链接存储 上一步给每个网页分配了一个id，在存储网页的同时，也将网页编号和网页链接存储在一个文件中。...⑤、我们针对这 k 个网页编号列表，统计每个网页编号出现的次数。具体到实现层面，我们可以借助散列表来进行统计。统计得到的结果，我们按照出现次数的多少，从小到大排序。
就统计来说，我存在一个文档库，可以统计每个单词出现的次数，必定会出现一个排列 企业微信截图_15626514592664.png 而对另一语更具体的文档库，可能会存在另一排列 企业微信截图_15626514962567...；反过来想，用户的所有可能输入当做一个文档库，那么他也会有一个相对的排序，所以也会出现一个单词排列，而这些排列中的单词很有可能不在需要查询到文档库中。...0，等价于在查询语句中的有的情况 平滑处理 经过log处理后，概率计算方式最关键的在于计算如何计算所有单词在文档中出现的概率，一般来说，这是一个”阶梯”函数 企业微信截图_15626516841204....png 已知的是，当前函数没有处理到文档中没有的单词，为了处理没有的情况，可以加上平滑处理，即对于没有出现在当前文档中的单词，这个单词会出现在与当前文档相关的文档中【比如引用文档】，这个时候整个文档库的概率计算方式变成...，所以可以忽略【针对所有的文档库计算的】，对于中间的部分，可以看到相对长的查询有一个基于因子的log算法，某种程度上是对长度的一种惩罚，越长可以选择较大的因子，而对于第一部分来讲，可以看到，可见的文档的单词概率则类似于
如果单词"aardvark"在文档中出现三次，则该特征向量在与该单词对应的位置上的计数为 3。 如果词汇表中的单词没有出现在文档中，则计数为零。...但是词袋向量并没有序列；它只是记得每个单词在文本中出现多少次。 它不代表任何词层次结构的概念。 例如，“动物”的概念包括“狗”，“猫”，“乌鸦”等。但是在一个词袋表示中，这些词都是矢量的相同元素。...两个等效的词向量，向量中单词的排序不重要，只要它在数据集中的个数和文档中出现数量是一致的。 重要的是特征空间中数据的几何形状。 在一个词袋矢量中，每个单词成为矢量的一个维度。...图3-7展示了一个短文档中的表示形式，该短文档包含一些常用单词和两个稀有词"gobbledygook"和"zylophant"。通常单词保留自己的计数，可以通过停用词列表或其他频率进一步过滤方法。...防止稀疏性和成本增加的一种方法是过滤 n-gram 并保留最有意义的短语。这是搭配抽取的目标。理论上，搭配（或短语）可以在文本中形成非连续的标记序列。
1—反向传播 反向传播简单地说就是一种计算函数（在神经网络中为复合函数形式）的偏导数（或梯度）的方法。...9—连续词袋模型 在自然语言处理中，我们希望学习将文档中每一个单词表示为一个数值向量，并使得出现在相似上下文中的单词有非常相似或相近的向量。...在连续词袋模型（CBOW）中，我们的目标是能利用特定词的上下文而预测该特定词出现的概率。 ? 我们可以通过在大型语料库中抽取大量语句而做到这一点。...每当模型看到一个单词时，我们就会抽取该特定单词周围出现的上下文单词。然后将这些抽取的上下文单词输入到一个神经网络以在上下文出现的条件下预测中心词的概率。...当我们有成千上万个上下文单词与中心词，我们就有了训练神经网络的数据集样本。在训练神经网络中，最后经过编码的隐藏层输出特定单词的嵌入表达。
根据您感兴趣的特定应用，可能有多种其他指标和方法更相关。...对于每个生成的答案，最终分数将根据ROUGE-L的f分数在3个参考答案中的最高分来定义。对于ROUGE-L和ROUGE-2，我们将计算f分数、精度和召回率，从而创建6个附加列。...对于特定日期，我们将总结200个生成答案中的出现次数，并通过计算它们之间的总变异距离来将结果分布与参考的无偏分布进行比较。...在LangKit中，我们可以通过textstat模块计算文本质量指标，该模块使用textstat库来计算多种不同的文本质量指标。...我们可以使用该模块将指标直接生成到whylogs文件中，但在这种情况下，我们将使用它来增加我们的数据框，添加一个新列（response.relevance_to_prompt），其中每行包含问题和答案之间的语义相似度得分
为此，我们首先在数据框中添加一个额外的列，给每首歌曲一个“圣诞”或“非圣诞”的标签，也就是歌词中包含“Christmas”，“Xmas”或“X-mas”的歌曲将被标记为“圣诞”，不包含的则标成“非圣诞”...单词之间的相关性 出现超过100次的单词与至少另一个相关度大于0.55的单词相关。...特定的词之间的相关性 艺术家之间的相关性 词云 原始圣诞歌曲的词云 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是一种流行的监督机器学习算法，它能处理具有大量特征的分类问题。...在我们的例子中，我们想知道，给定一组特征之后，即文档中单词的tf-idf，一首歌曲是否应该被朴素贝叶斯分类为圣诞歌曲。 构造最大似然估计的难点是先验分布的选择，即类的概率分布。...因此，在每一次迭代中，有一些歌曲被朴素贝叶斯错误地分类为“圣诞节”，在训练集的下一个迭代中用于训练朴素贝叶斯分类器。有了这个不断累积的错误，我们可能会担心，随着迭代次数的增加，结果实际上会更糟。
本文我们介绍了应对程序员面试过程中，必须掌握的几大数据结构。 瑞士计算机科学家Niklaus Wirth在1976年写了一本书，名为《算法+数据结构=编程》。 40多年后，这个等式仍被奉为真理。...简单地说，数据结构是以某种特定的布局方式存储数据的容器。这种“布局方式”决定了数据结构对于某些操作是高效的，而对于其他操作则是低效的。...但你有没有思考过它是如何工作的呢？这个问题的解决思路是按照将最后的状态排列在先的顺序，在内存中存储历史工作状态（当然，它会受限于一定的数量）。这没办法用数组实现。但有了栈，这就变得非常方便了。...面试中关于字典树的常见问题： 计算字典树中的总单词数 打印存储在字典树中的所有单词 使用字典树对数组的元素进行排序 使用字典树从字典中形成单词 构建T9字典（字典树+ DFS ） 散列表（哈希表） 哈希法...散列数据结构的性能取决于以下三个因素： 哈希函数 哈希表的大小 碰撞处理方法 下图为如何在数组中映射哈希键值对的说明。该数组的索引是通过哈希函数计算的。
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