正如我们所知道的,我们可以使用int (*p)[10]来定义一个指向int10数组的指针,所以如果我们有p=0和sizeof(int)==4,p+1将是0+10*4 = 40,这是可行的,因为编译器在编译时知道p是什么。
如果我们这样做会怎么样:
int main()
{
int sz = 10;
int (*p)[sz];
}
换句话说,直到程序在那里运行,才会有人知道sz。我以为这不会起作用,但它确实起作用了..
所以我的问题是,它是如何工作的?我的意思是,在c中有没有地方可以在运行时存储值的类型?如果不是,这是如何工作的?这只是编译器相关的吗?
我正在使用gcc vers
我尝试对文本数据进行聚类,数据清晰,标记化等。我如何在Kmeans或其他聚类模型中输入相似度矩阵?
from gensim import corpora
from gensim import models
from gensim.models import Word2Vec, WordEmbeddingSimilarityIndex
from gensim.similarities import SoftCosineSimilarity, SparseTermSimilarityMatrix
documents = list(data['clear_response'])
te
def n_similarity(self, ws1, ws2):
v1 = [self[word] for word in ws1]
v2 = [self[word] for word in ws2]
return dot(matutils.unitvec(array(v1).mean(axis=0)), matutils.unitvec(array(v2).mean(axis=0)))
这是我从gensim.word2Vec中摘录的代码,我知道两个单词的相似度可以用余弦距离来计算,但是两个单词集呢?代码似乎使用每个字的平均值,然后根据两个平均向量的余弦距离计算。我对
我想知道,有没有人有关于句子中两个单词之间的语义距离/相似性的参考信息,这是基于计算这两个单词之间的单词?示例:
"The student went to the university to learn about the facts of life"
so if the distance threshold is 3 token then:
"student" and "university" will be connected by an edge (distance 3 words)
" facts and "life
假设我有五组,我想聚在一起。我理解这里描述的SimHashing技术:
可以产生三个集群({A}、{B,C,D}和{E}),例如,如果结果是:
A -> h01
B -> h02
C -> h02
D -> h02
E -> h03
同样,MMDS书的第3章中描述的MinHashing技术:
如果其结果是:
A -> h01 - h02 - h03
B -> h04 - h05 - h06
|
C -> h04 - h07 - h08
|
D -> h09 - h10 - h08
E
我正在寻找一种方法来输出两个字符串之间的匹配百分比(例如:名称),同时也考虑到它们可能是相同的,但是单词的顺序不同。我尝试使用SequenceMatcher(),但结果只是部分令人满意:
a = "john doe"
b = "jon doe"
c = "doe john"
d = "jon d"
e = 'john do'
s = SequenceMatcher(None, a, b)
s.ratio()
0.9333333333333333
s = SequenceMatcher(None, a, c)
s
我正在寻找一个潜在的匹配算法应用于2个数据集( DS1,DS2),这将为所有DS1 x DS2提供一个分数。
要举例说明这个问题:想象一群求职者在找工作。什么样的工作符合求职者的个人资料,哪些求职者能与工作匹配。
任何指针或文档,你可以指示我来帮助我这个?
投入:
求职者(DS1)
ID | name | skills | bio | ...
u1 | alex | C# | candidate bio blah ...
u2 | john | JVM,AWS| ...
u3 | emma | AWS,CSS| ...
作业(DS2)
ID | name | sp
我正在寻找一些想法,我如何才能解决一个设计问题,我将面临着建立一个网络刮刀刮多个网站。编写抓取器不是问题,匹配来自不同站点的数据(可能有很小的差异)才是问题。
为了通用起见,假设我从两个或更多不同的站点上抓取了类似的东西:
public class Data {
public int id;
public String firstname;
public String surname;
....
}
如果我从两个不同的站点抓取这些内容,我会遇到以下情况:
站点A: id=100、firstname=William、
假设文本为I love apples, kiwis, oranges and bananas,searchString = kiwis and bananas,为。如何有效地在text中找到与searchString相似度最高的子字符串。
基本上,我试图找到部分文本(文本有很高的错误,拼写错误,额外的符号和空格),这与我的关键字列表相匹配。
我试图解决.The代码,给出正确的解决方案,并通过基本的测试用例,但是,其他两个测试用例失败了。如果这种方法能够通过测试,我们可以使用另一种方法。请帮助我通过其他测试用例,谢谢。这是我的代码:
function factorial(n){
let myNum = n;
let res;
if(myNum === n){
res = myNum * (n -1);
myNum = n - 1;
}
if(myNum > 0){
res = res * (myNum - 1);
my