2022-11-10：写一个 bash 脚本以统计一个文本文件 words.txt 中每个单词出现的频率。为了简单起见，你可以假设：words.txt只包括小写字母和 ' ' 。...每个单词只由小写字母组成。单词间由一个或多个空格字符分隔。...:不要担心词频相同的单词的排序问题，每个单词出现的频率都是唯一的。...cat words.txt | tr -s ' ' '\n' | sort | uniq -c | sort -r | awk '{ print $2, $1 }'1 切割2 排序单词3 统计单词出现次数...4 排序单词出现次数5 打印图片
最近也没学python,倒是忙着写起了C语言作业，我也分享一下我的作业吧，希望对大家有用。 我就不想分析了，直接上代码好吗？有问题留言好吧。...关注我，我是川川，计算机大二菜鸟，有问题可以找我，一起交流。...QQ:2835809579 原题： 定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。 系统中有两个主要的处理流程......列表将为{A：doc1，B：doc1（已删除），C：doc1} 随着越来越多的文档被插入到内存缓冲区中，它将变满并且将被刷新到磁盘上的段文件。...对于那些非常见术语（出现在S1或S2中的一个中，但不是两者中的术语），将发布列表写出到新的分段S3。 在我们找到一个通用术语T之前，我们合并这两个部分中的相应发布列表。...TF（术语频率）表示术语在文档中出现多少次（通常是应用平方根或对数等压缩函数）。IDF是文档频率的倒数，如果该词出现在许多其他文档中，则用它来折扣重要性。...由于我们有多个倒排索引（在内存缓冲区以及不同级别的段文件中），我们需要结合它们的结果。如果termX出现在segmentA和segmentB中，则会选取更新的版本。
简单解释TF-IDF TF （Term Frequency）—— “单词频率” 意思就是说，我们计算一个查询关键字中某一个单词在目标文档中出现的次数。...这个就是 TF 的计算方法。 TF 背后的隐含的假设是，查询关键字中的单词应该相对于其他单词更加重要，而文档的重要程度，也就是相关度，与单词在文档中出现的次数成正比。...一个文档 A 有 3,000 个单词，一个文档 B 有 250 个单词，很明显，即便 “Car” 在这两个文档中都同样出现过 20 次，也不能说这两个文档都同等相关。...除了TF-IDF以外，因特网上的搜索引擎还会使用基于链接分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。...查看详情 维基百科版本 在信息检索中，tf-idf或TFIDF（术语频率 – 逆文档频率的缩写）是一种数字统计，旨在反映单词对集合或语料库中的文档的重要程度。
Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作，例如我们对文件里的单词频率做统计，map计算时候如果碰到一个hadoop...的单词就会记录为1，但是这篇文章里hadoop可能会出现n多次，那么map输出文件冗余就会很多，因此在reduce计算前对相同的key做一个合并操作，那么文件会变小，这样就提高了宽带的传输效率，毕竟hadoop...计算力宽带资源往往是计算的瓶颈也是最为宝贵的资源，但是combiner操作是有风险的，使用它的原则是combiner的输入不会影响到reduce计算的最终输入，例如：如果计算只是求总数，最大值，最小值可以使用...，内存开销是很大的，map在做输出时候会在内存里开启一个环形内存缓冲区，这个缓冲区专门用来输出的，默认大小是100mb，并且在配置文件里为这个缓冲区设定了一个阀值，默认是0.80（这个大小和阀值都是可以在配置文件里进行配置的...，MrAppMaster会销毁这次的task运行； 看到这里，你对hadoop的计算有没有一个完整的理解，欢迎相互沟通～
例如对单词'Foo'的term查询会在倒排索引里精确地查找'Foo'这个词，并对每个包含这个单词的文档计算TF/IDF相关度'_score'。...---- 13.5 分析控制 查询只能查找在倒排索引中出现的词，所以确保在文档索引的时候以及字符串查询的时候使用同一个分析器是很重要的，为了查询的词能够在倒排索引中匹配到。...为了理解为什么会出现这样的结果，我们假设用两个分片创建一个索引，以及索引10个文档，6个文档包含词 foo，这样可能会出现分片1中有3个文档包含 foo，分片2中也有三个文档包含 foo。...词频率是一个词在我们当前查询的文档的字段中出现的次数。出现的次数越多，相关性就越大。反转文档频率指的是该索引中所有文档数与出现这个词的文件数的百分比，词出现的频率越大，IDF越小。...提前我们不知道用户的搜索选项会被宰‘title’或‘body’字段找到，但是用户很有可能在搜索相关的单词。就人眼观察，显然文档2似乎是更好的匹配，因为两个单词被搜索的单词文档2都包含。
用vim时间也不短了，虽然离驾驭vim还差了十万八千里，但是也积累了不少实用好玩的小技巧~~ 读文件 不知道经常用vim的同学有没有一个体验，经常会打开一个文件、复制内容、关闭文件、打开另一个文件、然后粘贴进去复制到内容...其实有更好的办法，那就是： :read filename 一个简单的小技巧文件就读取进来啦！ 缓冲区跳转 刚用vim的很长一段时间都对多文件编辑特别不习惯，知道后面明白自己忽略了缓冲区的作用。...ctrl + ^ 是最常用的方式，来切换当前缓冲区和上一个缓冲区。这样非常方便来回编辑两个文件。...object 可能是： w 一个单词， W 一个以空格为分隔的单词， s 一个句字， p 一个段落。也可以是一个特别的字符："、 '、 )、 }、 ]。...（具体录制内容怎么写都是随便发挥的，这里只是举个例子） q 停止录制 这样第一个andy被干掉了 然后2@@下面两个andy也被干掉了 宏录制在新入手vim应该很少会用到，但是却是进阶必须了解的一个知识
大家有没有听过音叉发出的声音？音叉振动产生的声波很接近正弦波。计算机合成的纯正正弦波，点击下面的音频即可试听。下面是频率为 100 HZ 的音频。 记得给公众号加个星标，不会错过精彩内容。...其中，我们把声波中强度最高的频率称为基本频率，把基本频率的倍数频率成为泛音。而基本频率与泛音的配合，使得乐器的音色如此优美。 正弦波的声音 path 参数为音频文件保存地址，freq 为正弦波的频率。...即使用十六位二进制保存数据值，之后将数据转换为字节串，方便写入文件。...y(t-p) 显然是缓冲区的第一个元素，由于缓冲区是环形的，y(t-p-1) 实际上是缓冲区最后一个元素。我们在缓冲区尾部添加这个元素，并删除缓冲区第一个元素，从而保证环形缓冲区长度不变。...从环形缓冲区取出第一个元素，放入样本区。 将第一个元素与环形缓冲区的最后一个元素相加，并求得平均值，将得到的结果乘以衰减系数 alpha。 将得到的计算结果存入环形缓冲区尾部。
它们也许会告诉我们喜欢歌曲A的用户可能也会喜欢歌曲B，但是，这些用户之前有没有在同一个歌单或电台听过这些歌呢？因此查看用户在什么环境播放这些歌比仅仅只查看用户听过哪些歌的推荐效果会更好。...因为本次使用了Skip-gram模型，在接下来的讨论中我们只涉及这一模型。 Word2vec Skip-gram模型是带一层隐含层的浅层神经网络，输入一个单词，尝试预测它的上下文单词并输出。...有意思的地方来了，如果两个不同的单词经常出现在相似的语境里，我们可以认为把两个单词中的任一个作为输入，神经网络将会输出非常相近的预测值。...我们之前提到过权重矩阵的值会决定输出的预测值，所以说如果两个单词出现在相似的上下文中，我们可以认为这两个单词的权重矩阵值非常相似。...这个我们比较好理解，因为正在听古典歌曲的用户不太可能在当前歌曲列表里放上流行歌曲。 使用歌曲向量的另一个有趣的方法是将用户的听音乐习惯映射到这个空间，并在此基础上生成推荐歌曲。
RDB 在redis中生成RDB快照的方式有两种，一种是使用save，另一种是bgsave，但是底层实现上，其调用的是同一个函数，叫rdbsave，只是其调用的方式不同而已。...那么有没有可能在调用bgsave的过程中，我再调用save命令呢，这个时候岂不是会生成两份RDB文件？...实际上在调用save命令时，Redis会判断bgsave是否正在执行，如果正在执行服务器就不能再调用底层的rdbsave函数了，这样做可以避免两个命令之间出现资源竞争的情况。...这种情况的确会出现，但是Redis通过一个AOF重写缓冲区来解决了这个问题。 当rewrite开始后，Redis会fork一个子进程，让子进程来实现AOF的瘦身操作，父进程则可以正常处理请求。...AOF重写缓冲区会在rewrite开始创建了子进程之后开始使用，此时Redis服务器会把写的指令同时发送到两个地方： aof_buf，也就是上面提到的AOF文件的写入缓冲区 AOF重写缓冲区 你可能会问
该工具会统计两个单词组合在文本中出现的次数，然后将这些计数用于方程中以确定将哪些单词组合成短语。这个方程设计的目的是将单词组合成短语，原因是单词组合出现相对于单个出现的的频率更高。...抽样频繁词语 在一个比较大的样本集合中，最频繁的词将会以数以百万计的频率出现，比如：in，the，a。相对于罕见的词来讲，这些单词往往带有很少的信息量。...该观点也可以死 被应用与相反的方向。频繁词的向量表征在训练了数百万个例子后不会发生显著变化。 频繁词语抽样率的确定 word2vec C代码实现了一个计算词汇中给定单词的概率的公式。...本质上，选择一个词作为负样本的概率与其频率有关，越频繁的词更有可能被选作负样本。 在word2vec的c代码中，可以找到该概率的方程。每个单词被赋予一个等于它的频率（单词数）提升到3/4次方的权重。...这个选择在C代码中实现的方式很有趣。他们有一个100M的元素（它们称为单字表）大阵列。
模型，我们使用softmax来计算词 j 出现在词 i 的上下文的概率。...，但是隐含的全局交叉熵损失可以如下计算： J=-\sum_{i\in corpus} \sum_{j\in context(i)}log\;Q_{ij} 同样的单词 i 和 j 可能在语料库中出现多次...因此，如果我们的语料库过时就会出现问题。 之前的两个例子说明如何使用词向量进行语义测试。我们也可以使用词向量类似进行语法测试。...然后，我们查询其在训练集语料库中频率的排名，平均了所有的查询词。在我们的实验中，我们发现一个单词的频率和它在最近邻中的排名位置有很强的相关性。...这是一个值得关注的问题：语言中单词的频率在人类的文字处理过程中也起着至关重要的作用(Cattell， 1886)。因此，在实验设计中，我们需要明确地把词频作为一个因素来考虑。
在内存索引缓冲区中的文档会被写入到一个新的段中，这里新段会被先写入到文件系统缓存（这一步代价会比较低），稍后再被刷新到磁盘（这一步代价比较高）。...不过只要文件已经在缓存中， 就可以像其它文件一样被打开和读取了。 我们都知道，ES 的底层实现是 Lucene。...检索词的频率 检索词 honeymoon在这个文档的 tweet 字段中出现的次数。 反向文档频率 检索词 honeymoon 在索引上所有文档的 tweet 字段中出现的次数。...在每一个分片上查询符合要求的数据，并根据全局的 Term 和 Document 的频率信息计算相关性得分构建一个优先级队列存储查询结果（包含分页、排序，等等），把查询结果的 metadata 返回给查询节点...**相关度得分，**除了确定文档是否匹配外，查询子句还计算了表示文档与其他文档相比匹配程度的_score。得分越高，相关度越高。更相关的文件，在搜索排名更高。
我们将使用我们在第 11 章中使用的字典文件和一个名为wordPatterns.py的模块来获取字典文件中每个单词的单词模式，并在列表中对它们进行排序。...例如，字母E、T、A和O在英语单词中出现频率最高，而字母J、X、Q和Z在英语中出现频率较低。我们将利用英语中字母频率的差异来破解维根加密的信息。 图 19-1 显示了标准英语中的字母频率。...为了计算密文的频率匹配分数，我们从 0 开始，然后每次在密文的六个最频繁的字母中出现一个最频繁的英文字母（E，T，A，O，I，N）时加一个点。...在本例中出现频率最高的六个字母（A、S、R、X、J和I）中，有两个字母（A和I）也是英语中出现频率最高的六个字母之一，它们是E、T、A、O、I和N。因此，我们在频率匹配分数上加 2 分。...例如，如果字母T被加密成字母J，那么J更有可能在密文中频繁出现，尽管它是英语中出现频率最低的字母之一。
该模型常用于文本分类，特征是单词，值是单词的出现次数。 TF-IDF值： 词频 TF 计算了一个单词在文档中出现的次数，它认为一个单词的重要性和它在文档中出现的次数呈正比。...计算公式：词频 TF=单词出现的次数/该文档的总单词数 逆向文档频率 IDF ，是指一个单词在文档中的区分度。它认为一个单词出现在的文档数越少，就越能通过这个单词把该文档和其他文档区分开。...例子 假设一个文件夹里一共有 10 篇文档，其中一篇文档有 1000 个单词，“this”这个单词出现 20 次，“bayes”出现了 5 次。...“this”在所有文档中均出现过，而“bayes”只在 2 篇文档中出现过。我们来计算一下这两个词语的 TF-IDF 值。...在文本分类中，就是一个特征有没有在一个文档中出现。
问题是一些字母之间的频率差异小于 1%，但这些字符在 10,000 个字符样本上的频率的标准偏差可能高达 0.5% 左右，这使得一个字母很可能出现在频率顺序中的错误位置。...使用这些分布，我们看到更常见的字母“s”实际上只会在 54% 的时间内排名出现在“r”之前。换句话说，频率分析有 46% 的时间是错误的。...想到了两种方法： 1）使用进一步的频率分析——字母对的频率（“th”、“sh”、“ed”在英语中会很高），包括双字母（“oo”、“ee”、“tt”等）；单词首字母和单词尾字母的频率；按单词长度划分的频率...一个明显的答案是查看结果中有多少有效的英语单词。如果两种方法对字母映射的内容给出两种不同的建议，我们将采用一种可以提高消息中有效单词数量的方法。 这是一个提取字典中没有的所有单词的函数。...在现实世界中，我需要确定子字符串是否有效，而不仅仅是整个单词，并且需要不同的标点符号方法。）
如果要精确地查找hi这个单词的话，我们应该使用\bhi\b。 \b 是正则表达式规定的一个特殊代码（好吧，某些人叫它元字符，metacharacter），代表着单词的开头或结尾，也就是单词的分界处。...虽然通常英文的单词是由空格，标点符号或者换行来分隔的，但是 \b 并不匹配这些单词分隔字符中的任何一个，它只匹配一个位置。 假如你要找的是hi后面不远处跟着一个Lucy，你应该用 \bhi\b....这里的匹配是指是字符串里有没有符合表达式规则的部分。如果不使用^和$的话，对于\d{5,12}而言，使用这样的方法就只能保证字符串里包含5到12连续位数字，而不是整个字符串就是5到12位数字。...这两个代码在验证输入的内容时非常有用，比如一个网站如果要求你填写的QQ号必须为5位到12位数字时，可以使用：^\d{5,12}$。...我们对它进行一些分析吧：首先是一个转义字符\(,它能出现0次或1次(?),然后是一个0，后面跟着2个数字(\d{2})，然后是 ) 或 -或空格中的一个，它出现1次或不出现(?)
文件的单词构成词汇表（vocabulary）。词库模型用文集的词汇表中每个单词的特征向量表示每个文档。文集有8个单词，那么每个文档就是由一个包含8位元素的向量构成。...在大多数词库模型中，特征向量的每一个元素是用二进制数表示单词是否在文档中。例如，第一个文档的第一个词是UNC，词汇表的第一个单词是UNC，因此特征向量的第一个元素就是1。...带TF-IDF权重的扩展词库 前面用词库模型构建了判断单词是个在文档中出现的特征向量。这些特征向量与单词的语法，顺序，频率无关。不过直觉告诉我们文档中单词的频率对文档的意思有重要作用。...一个文档中某个词多次出现，相比只出现过一次的单词更能体现反映文档的意思。现在我们就将单词频率加入特征向量，然后介绍由词频引出的两个问题。 我们用一个整数来代码单词的频率。...这种单词频率构成的特征向量为文档的意思提供了更多的信息，但是在对比不同的文档时，需要考虑文档的长度。 很多单词可能在两个文档的频率一样，但是两个文档的长度差别很大，一个文档比另一个文档长很多倍。
我们对 c/c++ 语言执行 :make 也就是在调用 shell 中的 make 命令。它会将编译产生的错误信息存储在 quickfix 列表中。我们上一节中介绍了如何操作 quickfix 列表。...自动补全 自动补全可以在插入模式下触发，当我们触发补全功能的时候，vim会根据当前编辑会话中所有缓冲区的内容建立一张补全列表，然后根据当前光标左侧的字符进行检测，看在表中能否找到单词的一部分，能找到则会用这个未完成的单词对补全列表进行过滤...包含文件，所有的编程语言都有包含文件的概念，例如 c/c++中的 #include , python 中的 import 。...标签文件，我们使用 ctags 或者类似的插件的时候会生成一个标签文件，该文件会将扫描到代码中的关键字、函数、变量等的索引放入到一个文件中以供后续进行跳转。同时他们也会产生一系列的补全项到补全列表中。...我们可以使用 set spell来启动拼写检查，拼写检查也会产生新的字典文件。如果不想使用该项，也可以使用 set dictionary来指定含有一个或者多个单词的字典文件。
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