有时候,很简单的数学方法,就可以完成很复杂的任务。 这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频,就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法,但肯定是最简便易行的方法。 今天,依然继
有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到?
利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不仅大大节省时间,更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力,已不能满足日益增长的信息需求,因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来,自动摘要、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域,但是出乎意料的是,有一个非常简单的经典算法,可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学,普通人只用10分钟就可以理解,这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法。
2、进件风险控制强化: 通过身份证号码提取法人出生年月日,与当前日进行比较,如<18周岁, 则提示“法人未满18周岁,禁止进件!”
这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域,但是出乎意料的是,有一个非常简单的经典算法,可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学,普通人只用10分钟就可以理解,这就是我今天想要介绍的TF-IDF (https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%
最近在家闲的蛋疼需要写点文章。正好我本人在金融科技公司工作,对信用卡业务略有了解。我们看看如何在 .NET Core 里验证一个信用卡的卡号是否合法。
在后续完成了银行卡的识别之后,现在可以进行卡号核验和格式化的工作了,这些工作虽然没有之前的那么复杂,但是还是比较繁琐的。
本博客是对文本摘要的简单介绍,可以作为当前该领域的实践总结。它描述了我们(一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队)是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法,通过把文本分割成若干组成单元(句子),构建节点连接图,用句子之间的相似度作为边的权重,通过循环迭代计算句子的TextRank值,最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank,并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用。
上个月我写了《.NET Core 如何验证信用卡卡号》,不少朋友表示挺有兴趣。在金融科技行业的实际工作中,通常还需要生成信用卡卡号用来测试,今天我就来教大家如何生成信用卡卡号。
一、Luhn公式介绍 Luhn公式是一种广泛使用的系统,用于对标识号进行验证。它根据原始标识号,把每隔一个数字的值扩大一倍。然后把各个单独数字的值加在一起(如果扩大一倍后的值为2个数字,就把这两个数字
**6.31(金融应用:信用卡号的合法性验证)信用卡号遵循某种模式。一个信用卡号必须是13到16位的整数。它的开头必须是:
原本只想筛选下上面的那篇文章,在精简掉了部分多余且无用的代码片段后,感觉不够。于是顺藤摸瓜,找到了原地址:30 seconds of code
我们发现validate_card函数做了两件事:验证数字和有效、验证时间有效。 我们把验证数字和拆分出来一个函数luhn_checksum, 并在validate_card中调用。 修改后:
package main import ( "fmt" "strings" ) const input = `49927398716 49927398717 1234567812345678 1234567812345670` var t = [...]int{0, 2, 4, 6, 8, 1, 3, 5, 7, 9} func luhn(s string) bool { odd := len(s) & 1 var sum int for i, c := range
可以根据每个元素返回的值,使用reduce()和push() 将元素添加到第二次参数fn中 。
刚才虽然实现了注册,但是服务端并没有进行数据校验,而前端的校验是很容易被有心人绕过的。所以我们必须在后台添加数据校验功能:
本案例适合作为大数据专业自然语言处理课程的配套教学案例。通过本案例,能够达到以下教学效果:
Overview应用程序开发者通常使用 security challenges(一种升级身份验证形式)来增加应用程序的安全性。团队对在移动设备上的程序中运行现有反欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现,虽然 Boxer 总体上运行良好,但它无法在以低于每秒一帧(FPS)的速度运行的设备上进行有效扫描,从而降低了
ICSharpCode.SharpZipLib.dll 使用方法 https://blog.csdn.net/luhn12345/article/details/48090887
美国网络安全服务商Proofpoint近日发现了一种新的针对PayPal用户的钓鱼套路,攻击者在钓鱼过程中利用身份验证机制检查用户提交的账户信息是否真实,以寻求更高效的诈骗。 一探究竟 作为这套钓鱼组合拳的第一步,攻击者利用电子邮件散播虚假URL,诱使受害者访问精心伪造的钓鱼页面(如下图,完全仿照PayPal官方登录页)。 通过邮件散布恶意URL访问到的虚假PayPal登录界面 研究者证实,如果用户在这里输入了虚假的登录信息,这个钓鱼页面会返回一个“措辞含糊的错误提示”(见下图)。以往钓鱼网站通常
数字化时代,众多企业以数据驱动业务为目标,从数据中发现价值,从而对业务决策带来辅助支持,以数据为中心的企业管理正在成为常态。而BI(商业智能)作为企业发展过程中的数据工具,一直是受到众多企业的青睐。
SpringBoot在内部通过集成hibernate-validation,可以直接使用。项目中我们需要经常的去判断前端传递到后端的数据是否正确,这个时候需要些大量的if语句,代码相对比较中。这个时候validation就发挥了很大的作用。
注意:如果你是SpringBoot项目,上述依赖不需要导入,因为spring-boot-starter-web包里面有hibernate-validator包,不需要引用hibernate validator依赖。
哈希散列的想法在不同的地方独立出现。1953 年 1 月,汉斯·彼得·卢恩 ( Hans Peter Luhn ) 编写了一份IBM内部备忘录,其中使用了散列和链接。开放寻址后来由 AD Linh 在 Luhn 的论文上提出。大约在同一时间,IBM Research的Gene Amdahl、Elaine M. McGraw、Nathaniel Rochester和Arthur Samuel为IBM 701汇编器实现了散列。 线性探测的开放寻址归功于 Amdahl,尽管Ershov独立地有相同的想法。“开放寻址”一词是由W. Wesley Peterson在他的文章中创造的,该文章讨论了大文件中的搜索问题。
这篇文章调查了大量(两百篇以上)的相关文献资料,对NLP领域中深度学习的技术和应用层面进行了综述与讨论,非常适合于想要快速了解该领域整体概貌的研究者。
于1955-1956年,由兰德公司的Allen Newell、Cliff Shaw和Herbert A. Simon开发了链表,作为他们的信息处理语言的主要数据结构。链表的另一个早期出现是由 Hans Peter Luhn 在 1953 年 1 月编写的IBM内部备忘录建议在链式哈希表中使用链表。
近年来,随着Internet的迅猛发展,网络信息和数据信息不断扩展,如何有效利用这一丰富的数据信息,己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息,文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一个基本问题,很多相关的研究都可以归结为分类问题。文本分类是指将文本按一定的规则归于一个或多个类别中的技术。近年来,许多统计的方法和机器学习的方法都应用到文本分类方面,如朴素贝叶斯方法(NB)、K-近邻方法(KNN)、支持向量机方法(SVM)等。
【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华(Awesome)知识资料收录整理,使得AI从业者便捷学习和解决工作问题!在专知人工智能主题知识树基础上,主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成,并保持动态更新!另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学,请加入我们专知AI创作者计划,共创共赢! 今天专知为大家呈送第七篇专知主题荟萃-自动文摘Automatic Summarization知识资料大全集荟萃 (入门/进阶/论文/课程/会议/
排序算法是最基础的算法,对于排序算法,除学习算法原理,代码实现之外,更重要的是学习每个算法的特点,知道在什么场景下选择那种算法。
之前的文章咱们已经聊过了「 数组和链表 」、「 堆栈 」、「 队列 」和「 递归 」,这些要么是基础的数据结构,要么就是巧妙的编程方法。从今天起咱们来进入真正的算法阶段,看一看“排序算法”。排序算法有很多,如:「冒泡排序」、「插入排序」、「选择排序」、「希尔排序」、「堆排序」、「归并排序」、「快速排序」、「桶排序」、「计数排序」、「基数排序」等等。
排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。
从第一篇《算法概要》开始,到此篇已经经历了将近四个月时间,常见的基础排序已经温习完成
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理,使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。 常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、
在之前的文章中,我们说了两个原地排序算法:插入排序和冒泡排序。分析两个算法的原理,也用代码实现了两个算法。最后,我们也从两个算法入手,引出了评价算法性能的两个重要指标:是否是原地排序算法和算法稳定性。今天我们再来说一种原地排序算法:** 选择排序**。
排序对于任何一个程序员来说,可能都不会陌生。你学的第一个算法,可能就是排序。大部分编程语言中,也都提供了排序函数。
Carson带你学数据结构与算法系列: Carson带你学数据:线性表-数组、链表 Carson带你学数据:特殊的线性表-栈、队列 Carson带你学数据:串 Carson带你学数据:树 Carson带你学数据:二叉树 Carson带你学数据:图 Carson带你学数据:查找
第四阶段我们进行深度学习(AI),本部分(第一部分)主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解,通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果:
https://blog.csdn.net/weixin_72357342/article/details/129173919?spm=1001.2014.3001.5502
八大排序算法图文介绍 排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。 常见的内部排序算
学会了 Python 基础知识,想进阶一下,那就来点算法吧!毕竟编程语言只是工具,结构算法才是灵魂。
我们知道,时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势,所以它表示的时候会忽略系数、常数、低阶。但是实际的软件开发中,我们排序的可能是 10 个、100 个、1000 个这样规模很小的数据,所以,在对同一阶时间复杂度的排序算法性能对比的时候,我们就要把系数、常数、低阶也考虑进来。
学会了Python基础知识,想进阶一下,那就来点算法吧!毕竟编程语言只是工具,结构算法才是灵魂。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云