在编程和数据处理中，首字母缩略词是句子的缩写版本。Python 是一种有效的语言，用于构造首字母缩略词、简化任务和简单地传达更大的句子。本课展示了如何使用 Python 及其一些潜在的应用程序从单词中制作首字母缩略词。
看到这个标题，你肯定抱着怀疑的态度。破解 12+ 字符的密码，在理论上这是不可能的。因为按照安全专家的说法，想要破解一个 12+ 字符的高强度密码，大概需要 17134 年。 这里我只是说，如果我们利用一些现代硬件设备，如“预算”裂解装置，我们就能在一个相对合理的时间范围内，穷举出像 MD5，NTLM，SHA1等，这些标准快速散列算法。 通常，暴力破解这种方式，对于超过 8 个字符的标准快速散列算法加密的密码，一般被认为是无法破解的。 例如当我们对一种语言的特点，和不同人的不同习惯上分析发现，英语单词平均有
当你从教育实践中学习数据科学时，你将看到大多数数据都是从多个来源、多个查询中获得的，这可能会导致一些不干净的数据。
提示：要移除匹配项的高亮显示，请输入： :nohlsearch 提示：如果您想要仅在一次查找时忽略字母大小写，您可以使用 `c： /ignorec <回车>`
全文搜索（FTS）是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。您可以使用它来为商店、搜索引擎、报纸等网站上的搜索结果提供支持。
上半周，我们发布了 Android 9 Pie，这是 Android 的最新版本，它的机器学习应用使您的手机更简单易用。 Android 9 中有一项功能是 Smart Linkify，这是一种新的 API，可在文本中检测到某些类型的实体时添加可点击链接。 这个功能很有用，例如，当您从朋友的消息传递 app 中收到一个地址，想要在地图上查找时，如果使用 Smart Linkify-annotated 文本，它就变得容易多了！
机器翻译是一项具有挑战性的任务，包含一些使用高度复杂的语言知识开发的大型统计模型。 神经机器翻译的工作原理是——利用深层神经网络来解决机器翻译问题。 在本教程中，你将了解如何开发一个神经机器翻译系统，
在本章中，你将了解所有这些以及更多。然后，您将完成两个不同的编程项目：一个存储多个文本字符串的简单剪贴板和一个自动完成格式化文本片段的枯燥工作的程序。
1) 程序应采用缩进风格编写，每层缩进使用一个制表位（TAB），类定义、方法都应顶格书写；
程序应采用缩进风格编写，每层缩进使用一个制表位（TAB），类定义、方法都应顶格书写；
学习一个工具最直接有效的方式就是阅读它的官方指南，今年我们来学习一下PubMed的最新指南。
Magic Sort List Mac是一款数据快速整理排列工具，其他排序应用程序擅长对字母列表进行排序，但是遇到非零填充数字时失败，然而Magic Sort List没有这样的问题。Magic Sort List界面简单易用，易于上手。
前言 Android代码规范内容非常多，但对我们最有用& 最有影响的莫过于 Android代码的命名规范 可是，有很多人容易忽略Android代码的命名规范，从而导致代码的可读性 & 维护性非常差，最终导致开发效率 & 维护效率降低 今天，我将根据 Google Java 编程规范 & Google 官方 Android 编码规范，为大家带来一份全面 & 清晰的Android代码命名规范，希望你们会喜欢。 ps：最近在筹备一个”和我一起写Android“的活动，需要各大读者的帮
📷 前言 Android代码规范内容非常多，但对我们最有用& 最有影响的莫过于 Android代码的命名规范 可是，有很多人容易忽略Android代码的命名规范，从而导致代码的可读性 & 维护性非常差，最终导致开发效率 & 维护效率降低 今天，我将根据 Google Java 编程规范 & Google 官方 Android 编码规范，为大家带来一份全面 & 清晰的Android代码命名规范，希望你们会喜欢。 目录 📷 1. 为什么 规范 Android 代码命名？ 增强代码的可读性 增强代码的可维护性 正
Markdown 是一种轻量级的标记语言，可用于在纯文本文档中添加格式化元素。Markdown 由 John Gruber 于 2004 年创建。它使用易读易写的纯文本格式编写文档，可与HTML混编，可导出 HTML、PDF 以及本身的 .md 格式的文件。因简洁、高效、易读、易写，Markdown被大量使用。
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
您有没有想过程序员如何构建用于从网站中提取数据的网络抓取工具？如果你有，那么这篇文章就是专门为你写的。我们生活在一个数据驱动的世界已经不是什么新闻了，企业需要的大部分数据都只能找到。通过使用称为网络抓取工具的自动化机器人，您可以高速从网站中提取所需的数据。谷歌、雅虎、Semrush、Ahref 和许多其他数据驱动的网站都是如此。
type() #查看类型 dir() help() len() open() #文本文件的输入输出 range() enumerate() zip() #循环相关 iter() #循环对象 map() filter() reduce() #函数对象 abs(-2) #取绝对值 round(2.3) #取整 pow(3,2) #乘方 cmp(3.1, 3.2) #比较大小 divmod(9, 7) #返回除法的结果和余数 max([2, 4, 6, 8]) #求最大值 min([1, 2, -1, -2]) #求最小值 sum([-1, 1, 5, 7]) #求和 int(“10”) #字符转为整数 float(4) #转为浮点数 long(“17”) # 转为长整数 str(3.5) #转为字符串 complex(2, 5) #返回复数2 + 5i ord(“A”) #A对应的ascii码 chr(65) #ascii码对应的字符 unichr(65) #数值65对应的unicode字符 bool(0) #转换为相应的真假值，0相当于False btw:”空” 值相当于False：[],(),{},0,None,0.0 all([True, 2, “wow!”]) #是否所有元素相当于True，全为True则为True any([0, “”, False, [], None]) #是否有元素相当于True sorted([1, 7, 4]) #序列升序排序 reversed([1, 5, 3]) #序列降序排序 list((1, 2, 3)) #tuple转换为表list tuple([4, 5, 4]) #list转换为tuple dict(a=3, b=”hi”, c=[1,2,3]) #构建字典 d = dict(a=3, b=”hi”, c=[1,2,3]) #d则为字典，字典的引用方式d[“a”]的值为3 input(‘input something’) #等待用户输入 globals() #返回全局变量名，函数名 locals() #返回局部命名空间
这份文档是Google Java编程风格规范的完整定义。当且仅当一个Java源文件符合此文档中的规则，我们才认为它符合Google的Java编程风格。
相信到目前为止，大部分企业所采用的一个最佳IT实践必定是采用复杂密码，不管是哪篇文章，哪本书籍，不管是CISSP还是CISP，要求用户使用强密码是必然存在的一个准则。而每次攻防演练中，用户弱密码或者缺省密码往往成为了攻击的最优解。
在本文中，我们将研究如何处理文本数据，这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成，文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。因此，在本文中，我们将采用动手实践的方法，探索从文本数据中提取有意义的特征的一些最流行和有效的策略。这些特征可以很容易地用于构建机器学习或深度学习模型。
介绍了一些传统但是被验证是非常有用的，现在都还在用的策略，用来对非结构化的文本数据提取特征。
在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权，因此它的缺点之一是不能应用于单个文本。
参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/376111503
终于到了我第二喜欢的vim功能了（当然了，最喜欢的是.命令）。我原本计划在介绍完.命令之后介绍宏，以便让各位小伙伴们能了解到vim对于重复操作进行的强大的优化。但是由于宏本身跟寄存器息息相关，所以还是忍痛割爱，将它放到寄存器之后。废话不多说让我们开始吧。
在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置
这份文档参考了 Google Java 编程风格规范和 Google 官方 Android 编码风格规范。该文档仅供参考，只要形成一个统一的风格，见量知其意就可。
单词-文档矩阵是表达两者之间所具有的一种包含关系的概念模型，图3-1展示了其含义。图3-1的每列代表一个文档，每行代表一个单词，打对勾的位置代表包含关系。
在机器学习的广阔前景中，transformers 就像建筑奇迹一样高高耸立，以其复杂的设计和捕获复杂关系的能力重塑了我们处理和理解大量数据的方式。
这是与我们工作有关的一系列技术职务中的第一个。在iki项目中，涵盖了一些机器学习的应用案例和用于解决各种自然问题的深度学习技术的语言处理和理解问题。
文本数据通常是由表示单词、句子，或者段落的文本流组成。由于文本数据非结构化（并不是整齐的格式化的数据表格）的特征和充满噪声的本质，很难直接将机器学习方法应用在原始文本数据中。在本文中，我们将通过实践的方法，探索从文本数据提取出有意义的特征的一些普遍且有效的策略，提取出的特征极易用来构建机器学习或深度学习模型。 研究动机 想要构建性能优良的机器学习模型，特征工程必不可少。有时候，可能只需要一个优秀的特征，你就能赢得 Kaggle 挑战赛的胜利！对于非结构化的文本数据来说，特征工程更加重要，因为我们需要将文
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚 Tables Human Interface Guidelines链接：Tables 一个table将数据显示为可滚动的单列列表，这些列表可以分为多个部分或组。 使用table可以以列表的形式干净有效地显示大量或少量信息。 一般来说，table非常适合基于文本的内容，并且通常在split view的一侧显
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
JSON_OBJECT接受逗号分隔的键：值对列表(例如，‘MyKey’：colname)，并返回包含这些值的JSON对象。可以指定任何单引号字符串作为键名；JSON_OBJECT不强制任何命名约定或对键名进行唯一性检查。可以为值指定列名或其他表达式。
作为程序员，如果你不清楚 Markdown 估计没人敢相信，毫不夸张地说，Markdown 是目前世界上最受欢迎的标记语言之一，所以今天我就带领大家初步了解一下 Markdown 的魅力，带你快速上手 Markdown
Json_array接受表达式或(更常见的)逗号分隔的表达式列表，并返回包含这些值的JSON数组。Json_array可以在SELECT语句中与其他类型的SELECT-Items结合使用。可以在可以使用SQL函数的其他位置指定json_array，例如在WHERE子句中。
这份文档是Google Java编程风格规范的完整定义。当且仅当一个Java源文件符合此文档中的规则， 我们才认为它符合Google的Java编程风格。
原文：google.github.io/styleguide/javaguide.html 译者：Hawstein
[ 导读 ]本文是系列文章中的一篇，作者对滑铁卢地区的Freedom of Information Requests数据集进行探索分析，展示了在实践中拿到一批数据时（尤其像本文中的情况，数据很稀缺时），该如何一步步进行分析从而得到一些见解。作者的同事也对该数据集使用其他方法进行了分析，建议对NLP感兴趣的读者也一并阅读，将大有裨益。
每个公司都有不同的标准，目的是为了保持统一，减少沟通成本，提升团队研发效能。所以本文中是笔者结合阿里巴巴开发规范，以及工作中的见闻针对 Java 领域相关命名进行整理和总结，仅供参考。
简洁清爽的代码风格应该是大多数工程师所期待的。在工作中笔者常常因为起名字而纠结，命名已经成为我工作中的拦路虎，夸张点可以说是编程5分钟，命名两小时！
使用for循环，例如 a=['ac','ab','dc'] for i in a: print(i)
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。
sed 是一种流编辑器，它是文本处理中非常重要的工具，能够完美的配合正则表达式使用，功能不同凡响。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾。文件内容并没有改变，除非你使用重定向存储输出。Sed主要用来自动编辑一个或多个文件；简化对文件的反复操作；编写转换程序等。
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵。match查询只是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中，而match_phrase查询则需要计算和比较多个可能重复词条(Multiple possibly repeated)的位置。
要创建标题，请在单词或短语前面添加井号 (#) 。井号的数量代表了标题的级别。例如，添加三个井号即创建一个三级标题 () (例如：### My Header)。
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