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4个代码中，出现频率最高的字符串

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。...据说最早出现于1972年，贝尔实验室成员布莱恩·柯林汉撰写的内部技术文件《A Tutorial Introduction to the Language B"》之中就有Hello World。...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。...4、Across the GreatWall we can reach every corner in the world 1987年9月，措恩教授在北京出席一个科技研讨会。

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    Python爬虫之信息标记与提取（XML&JSON&YAML）信息标记信息标记的种类信息提取基于bs4的html信息提取的实例小结

    信息标记 标记后的信息可形成信息组织结构，增加了信息维度 标记的结构与信息一样具有重要价值 标记后的信息可用于通信、存储或展示 标记后的信息更利于程序理解和运用 ?...image.png 三种标记类型的比较 XML 最早的通用信息标记语言，可扩展性好，但繁 JSON 信息有类型，适合程序处理(js)，较XML简洁 YAML 信息无类型，文本信息比例最高，可读性好 XML...，再提取关键信息 XML JSON YAML 需要标记解析器，例如：bs4库的标签树遍历 优点：信息解析准确 缺点：提取过程繁琐，速度慢 方法二：无视标记形式，直接搜索关键信息 搜索 对信息的文本查找函数即可...优点：提取过程简洁，速度较快 缺点：提取结果准确性与信息内容相关 融合方法：结合形式解析与搜索方法，提取关键信息 XML JSON YAML 搜索 需要标记解析器及文本查找函数 实例 提取HTML...image.png 基于bs4的html信息提取的实例 ?

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    PNAS:基于频率标记EEG分离视觉皮层数值和连续幅度提取的数值神经特征

    当前的研究利用了一种频率标记电生理学方法，将数值从连续的尺度维度中分离出来，并测量两者共同驱动的特定大脑反应。...当前的研究使用了频率标记方法，该方法包括记录稳态视觉诱发电位(SSVEP)，其对应特定于单个给定维度上周期性刺激变化的神经反应。...3、研究结果 为了测量与每个维度的辨别相对应的神经反应，研究人员将目标频率(1.25 Hz)及其18次谐波(即响应显著的最高谐波)的基线校正幅度相加，不包括基频的谐波(如先前研究中的10Hz和20Hz)...本研究中采用的频率标记法使研究人员能够克服数值和连续尺度之间的相关性问题，这意味着研究人员可以选择自然维度作为视觉特征的低水平变化的一个强有力的比较点。...目前的频率标记范式并不是为了捕捉后一种过程，也不是为了捕捉顶叶或额叶区对后续加工阶段的相对贡献。

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    自识别标记(self-identifying marker) -（4） 用于相机标定的CALTag源码剖析（下）

    然后找出边界轮廓上的点，计算他们的梯度方向，将这些梯度方向聚成4类，从而获得4个主要的边缘方向。然后分别对每一类的边界点进行线性拟合，得到4条拟合的直线。然后计算它们的交点就是角点。...4、 Code/ID提取和验证 要提取标记中的code，首先需要从图片中采样出code的二进制码。流程如下图。...接下来就是对code的验证了，由于实际拍摄时棋盘旋转方向未知，所以我们不知道哪个点对应标记的左上角正方向，所以需要对提取的code进行旋转4次，每个方向的code都检测一遍，如果最终四个方向里只有一个方向的...5、 恢复丢失的角点 由于我们事先知道棋盘中每个标记的ID、位置排列等信息（我们称之为标记信息表），所以在上述检测角点验证ID结束之后，我们查找标记信息表就能发现哪些标记没有检测到，从而尝试去找到这些丢失的...具体做起来，需要先对角点所在的窗口做个高斯平滑，避免有些噪点混入影响翻转次数。另外就是如何选择这个半径还是比较难的，见下图，图中点1,2,3,4半径选的比较合适。点5,6选的不合适。

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    在视觉提示中加入「标记」，微软等让GPT-4V看的更准、分的更细

    使用添加标记的图像作为输入，以解决上述问题。 我们先来看下效果，左为 GPT-4V，右为 GPT-4V+SoM，很明显后者分类更细致、准确。 下图示例依然如此，GPT-4V+SoM 效果更明显。...由于每个标记都与掩码表征的图像区域特定关联，因此可以追溯文本输出中任何提到的标记的掩码。...通过简单的 prompt 工程，SoM 可以让 GPT-4V 广泛地用于多种视觉任务，例如： 开放词汇图像分割：该研究要求 GPT-4V 详尽地给出所有标记区域的类别以及从预定池中选择的类别。...短语关联（Phrase Grounding）：与参考分割略有不同，短语关联使用由多个名词短语组成的完整句子。该研究要求 GPT-4V 为所有标记的短语分配相应的区域。...对于每个实例，他们使用新的聊天窗口，这样一来，评估期间就不会出现上下文泄露了。 具体来讲，研究者从每个数据集中选择了小规模的验证数据子集。

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    在视觉提示中加入「标记」，微软等让GPT-4V看的更准、分的更细

    使用添加标记的图像作为输入，以解决上述问题。 我们先来看下效果，左为 GPT-4V，右为 GPT-4V+SoM，很明显后者分类更细致、准确。 下图示例依然如此，GPT-4V+SoM 效果更明显。...由于每个标记都与掩码表征的图像区域特定关联，因此可以追溯文本输出中任何提到的标记的掩码。...通过简单的 prompt 工程，SoM 可以让 GPT-4V 广泛地用于多种视觉任务，例如： 开放词汇图像分割：该研究要求 GPT-4V 详尽地给出所有标记区域的类别以及从预定池中选择的类别。...短语关联（Phrase Grounding）：与参考分割略有不同，短语关联使用由多个名词短语组成的完整句子。该研究要求 GPT-4V 为所有标记的短语分配相应的区域。...对于每个实例，他们使用新的聊天窗口，这样一来，评估期间就不会出现上下文泄露了。 具体来讲，研究者从每个数据集中选择了小规模的验证数据子集。

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    python_爬虫基础学习

    Beautiful Soup库：（pycharm中安装bs4）{0.2 bs.py} 库的使用： 1 form bs4 import BeautifulSoup 2 3 soup = BeautifulSoup...) #打印a标签的父标签（上一层标签） 13 print(soup.a.parent.parent.name) #打印a标签的父标签的上一层标签 14 tag = soup.a #soup...简洁 移动应用云端和节点的信息交互，无注释 YAML 信息无类型，文本信息比例最高，可读性好 各类系统的配置文件，有注释易读 信息提取的一般方法： 方法一：完整解析信息的标记形式...搜索 对信息的文本查找函数即可 优点：提取过程简洁，速度较快 缺点：提取结果准确性与信息内容相关（缺乏） 融合方法：结合形式解析与搜索方法，提取关键信息 XML JSON YAML + 搜索 >>> 需要标记解析器及文本查找函数...2 import bs4 3 from bs4 import BeautifulSoup 4 #soup = BeautifulSoup(demo,'html.parser') 5 def getHTML

    1.8K20

    Python网络爬虫基础进阶到实战教程

    正则表达式实战 代码是一个简单的Python脚本，可以用于统计某个文件夹下所有文本文件中各个单词的出现频率，并输出前十个出现频率最高的单词及其出现次数。...== '__main__': folder_path = 'test' word_counter = get_word_counts(folder_path) # 输出前十个出现频率最高的单词及其出现次数...()函数用于统计指定文件夹中所有文本文件中各个单词的出现频率，并返回一个Counter对象。...在主程序中，我们调用get_word_counts()函数来获取单词计数结果，并输出前十个出现频率最高的单词及其出现次数。...在这里，我们使用了most_common()方法来获取前N个出现频率最高的单词及其出现次数，并使用字符串格式化输出结果。

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    爬虫0040：数据筛选爬虫处理之结构化数据操作

    ，只能根据字符出现的规律进行动态匹配的方式来完成数据的提取：正则表达式 结构化数据：由于数据本身存在一定的规律性，可以通过针对这些规律的分析工具进行数据的提取：正则表达式、Xpath、BeautifulSoup4...Xpath Xpath原本是在可扩展标记语言XML中进行数据查询的一种描述语言，可以很方便的在XML文档中查询到具体的数据；后续再发展过程中，对于标记语言都有非常友好的支持，如超文本标记语言HTML。...BeautifulSoup4 BeautifulSoup也是一种非常优雅的专门用于进行HTML/XML数据解析的一种描述语言，可以很好的分析和筛选HTML/XML这样的标记文档中的指定规则数据 在数据筛选过程中其基础技术是通过封装...BeautifulSoup4，经常称BS4 Xpath和BeautifulSoup Xpath和BeautifulSoup都是基于DOM的一种操作模式 不同点在于加载文档对象模型DOM时出现的文档节点遍历查询操作过程...python中对于BeautifulSoup的支持，通过安装第三方模块来发挥它最好的操作 $ pip install beautifulsoup4 入门第一弹：了解BeautifulSoup4 # coding

    3.2K10

    Python网络爬虫与信息提取

    、维护“标签树”的功能库 Beautiful Soup库的基本元素 Beautiful Soup库的引用 Beautiful Soup库，也叫beautifulsoup4或bs4. from bs4 import...Markup Language 信息无类型，文本信息比例最高，可读性好。...XML JSON YAML 需要标记解析器，例如bs4库的标签树遍历。 优点：信息解析准确 缺点：提取过程繁琐，过程慢 方法二：无视标记形式，直接搜索关键信息 搜索 对信息的文本查找函数即可。...优点：提取过程简洁，速度较快 缺点：提取过程准确性与信息内容相关 融合方法：结合形式解析与搜索方法,提取关键信息 XML JSON YAML 搜索 需要标记解析器及文本查找函数。...") for link in soup.find_all('a'): print(link.get('href')) 基于bs4库的HTML内容查找方法 方法 说明 .find_all(name

    2.3K11

    从豆瓣批量获取看过电影的用户列表，并应用kNN算法预测用户性别

    然后通过字符串查找也就可以得到用户ID了。...实验数据 本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影，选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影。对每个用户的电影类型进行统计。...，在前k个中选择出现次数最多的标签，即为样本i的预测值。...74.07% 70.37% 74.07% 平均值 64.20% 74.07% 66.67% 71.60% 由上述结果可知，在k=3时，测试的平均正确率最高，为74.07%，最高可以达到81.48%。...上述不同的测试集均来自同一样本集中，为随机选取所得。 Python代码 自己重新实现了一下kNN的代码，对上次的算法一小处（从k个近邻中选择频率最高的一项）做了简化。

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    关于NLP你还不会却必须要学会的事儿—NLP实践教程指南第一编

    因此，我们可以在上面提到的页面中看到包含每个新闻文章文本内容的特定 HTML 标记。利用 BeautifulSoup 和 requests 库提取新闻文章的这些信息。...首先加载以下依赖项： import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import numpy as np import...然后，使用 BeautifulSoup 解析和提取每个类别的所有新闻标题和文本内容。通过访问特定的 HTML 标记和类所在的位置来查找内容。...▌删除停用词 那些没有或几乎没有意义的词，尤其是在从文本构建有意义的特征时，被称为停用词或停止词。如果你在语料库中统计一个简单的术语或词的频率，这类词通常频率最高。...副词的词尾标记是 ADV。 除了这四种主要的词类之外，英语中还有其他经常出现的词类。它们包括代词、介词、感叹词、连词、限定词等。

    1.9K10

    2024-05-08：用go语言，给定一个由正整数组成的数组 nums， 找出数组中频率最高的元素， 然后计算该元素在数组中出现

    2024-05-08：用go语言，给定一个由正整数组成的数组 nums， 找出数组中频率最高的元素， 然后计算该元素在数组中出现的总次数。 输入：nums = [1,2,2,3,1,4]。...输出：4。 答案2024-05-08： chatgpt 题目来自leetcode3005。 大体步骤如下： 1.创建一个空的字典 cnt 用于存储每个元素的出现次数。...2.初始化 maxCnt 和 ans 为 0，分别表示当前最大的出现次数和频率最高的元素在数组中的总次数。...3.遍历数组 nums 中的每个元素 x： • 将元素 x 添加到字典 cnt 中，并将其对应的值加一表示出现次数增加。 • 获取元素 x 的出现次数 c。...• 如果 c 大于 maxCnt，更新 maxCnt 和 ans 为当前的出现次数 c。 • 如果 c 等于 maxCnt，将当前的出现次数 c 加到 ans 中。 4.返回变量 ans。

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    “干将莫邪” —— Xpath 与 lxml 库

    前面的文章，我们已经学会正则表达式以及 BeautifulSoup库的用法。我们领教了正则表达式的便捷，感受 beautifulSoup 的高效。...1 Xpath 和 lxml Xpath XPath即为XML路径语言，它是一种用来确定XML（标准通用标记语言的子集）文档中某部分位置的语言。...关系节点 一般而言，DOM 树中一个普通节点具有父节点、兄弟节点、子节点。当然也有例外的情况。这些有些节点比较特殊，可能没有父节点，如根节点；也有可能是没有子节点，如深度最大的节点。...Xpath 也是有支持获取关系节点的语法。 ? 谓语 谓语用来查找某个特定的节点或者包含某个指定的值的节点。同时，它是被嵌在方括号中的。 ?...值得注意的是：xpath 查找匹配返回的类型有可能是一个值，也有可能是一个存放多个值的列表。这个取决于你的路径表达式是如何编写的。 上文：应该如何阅读？ 作者：猴哥，公众号：极客猴。

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    Python爬虫库-BeautifulSoup的使用

    博主使用的是Mac系统，直接通过命令安装库： sudo easy_install beautifulsoup4 安装完成后，尝试包含库运行： from bs4 import BeautifulSoup...如下代码所示，文档通过请求url获取： #coding:utf-8 from bs4 import BeautifulSoup import urllib2 url = 'http://reeoo.com...父节点 通过 .parent 属性来获取某个元素的父节点，article 的 父节点为 body。...标签，缩略图用 class 为 thumb 标记 soup.find_all('div', class_='thumb') 这里需要注意一点，因为 class 为Python的保留关键字，所以作为参数时加上了下划线...('#sponsor') 通过是否存在某个属性来查找，搜索具有 id 属性的 li 标签 soup.select('li[id]') 通过属性的值来查找查找，搜索 id 为 sponsor 的 li

    1.8K30
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