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Python基于匹配项的子列表列表串联

正常我们使用python爬虫时候,尤其在用python开发时,想要基于匹配项将子列表串联成一个列表,我们可以使用列表推导式或循环来实现,这两种方法都可以根据匹配项将子列表串联成一个列表。...目标是将键区域匹配的子列表进行合并,并将合并后的子列表的几何形状和名称字段组合成一个字符串。...2、解决方案以下代码实现了基于匹配项的子列表列表串联:import itertools​def merge_sublists(sublists): """ 合并具有相同键区域的子列表。​..."指的是根据某些条件或标准将两个列表的子列表进行连接或组合。...具体来说,假设有两个列表,一个是主列表,其中包含多个子列表;另一个是匹配列表,包含一些与主列表的子列表相关的项。现在的目标是,根据匹配列表的项,将主列表相应的子列表连接或组合成一个新的列表

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深度学习视觉搜索匹配的应用

在这篇文章的其余部分,我将展示一些我们实验室中所做的工作,这些工作是将一个一个领域(ImageNet自然图像)训练过的网络用于另一个领域(航拍图像)进行基于图像的搜索。...视觉搜索以及所需的训练数据 深度学习或其他机器学习技术可用于开发识别图像物体的鲁棒方法。对于来自飞机的航拍图像或高分辨率卫星照片,这将使不同物体类型的匹配、计数或分割成为可能。...因此,与哥本哈根市的合作,我们朝着一种工具迈进了一步,该工具可以用于匹配所需的物体类型,而不需要预先创建训练数据。该工具基于之前的一个项目背后的技术。...我们开发了一种“refining”搜索的交互式方法,使得匹配不只是基于单个片段,而是基于多个片段。...然而,我们的例子,我们选择测试一种更简单的启发式来匹配船:我们排序从M之前选择了100个随机的片段(正样本),N之后选择了100个随机的片段(负样本)。

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搜索和推荐的深度匹配》——2.2 搜索和推荐匹配模型

接下来,我们概述搜索和推荐匹配模型,并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索匹配模型 当应用于搜索时,匹配学习可以描述如下。...匹配学习以进行搜索的目的是自动学习一个表示为得分函数 f(q,d)(或条件概率分布 P(r∣q,d))的匹配模型。...这对应于以下事实:推荐系统显示了用户和项目,而用户对项目的兴趣由系统中用户对项目的已知兴趣确定。...2.2.3 潜在空间中匹配 如第1节所述,搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间(查询和文档以及用户和项目)的对象之间的不匹配。...不失一般性的前提下,让我们以搜索为例。图2.2说明了潜在空间中的query-文档匹配。 存在三个空间:query空间,文档空间和潜在空间,并且query空间和文档空间之间存在语义间隙。

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搜索和推荐的深度匹配》——1.2 搜索和推荐匹配统一性

X和Y是搜索查询和文档的空间,或推荐中用户和项目的空间。 图1.1的统一匹配视图下,我们使用信息对象一词来表示要检索/推荐的文档/项目,并使用信息来表示相应任务的查询/用户。...通过匹配和比较现有技术的同一观点下统一这两个任务,我们可以为问题提供更深刻的见解和更强大的解决方案。而且,统一这两个任务也具有实际和理论意义。 搜索和推荐已经一些实际应用结合在一起。...例如,某些电子商务站点中,当用户提交查询时,不仅基于相关性(查询产品匹配),而且还基于用户兴趣(用户产品匹配)显示产品的排名列表。...某些生活方式应用,当用户搜索餐厅时,将根据相关性(查询-餐厅匹配)和用户兴趣(用户-餐厅匹配)返回结果。...明显的趋势是,某些情况下,搜索和推荐将集成到单个系统,以更好地满足用户的需求,而匹配在其中起着至关重要的作用。 搜索和推荐已经具有许多共享技术,因为它们匹配方面很相似。

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搜索和推荐的深度匹配》——经典匹配模型 2.1 匹配学习

经典匹配模型 已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜索的查询文档匹配和推荐的用户项目匹配的方法。这些方法可以一个更通用的框架内形式化,我们称之为“学习匹配”。...进行学习以选择可以匹配中表现最好的匹配函数f∈F。在在线匹配,给定一个测试实例(一对对象)(x,y)∈X×Y,学习到的匹配函数f用来预测对象对之间的匹配度,表示为f(x,y)。...Listwise Loss Function 搜索和推荐,源对象(例如,查询或用户)通常与多个目标对象(例如,多个文档或项目)相关。用于搜索和推荐的评估措施通常将目标对象列表作为一个整体来处理。...例如,搜索,排序函数 g(x,y)可能包含有关x和y之间关系的特征,以及x上的特征和y上的特征。相反,匹配函数 f(x,y)仅包含有关x和y之间关系的特征。...当排名函数 g(x,y)仅包含匹配函数 f(x,y)时,只需要学习即可进行匹配搜索,x上的特征可以是查询x的语义类别,y上的特征可以是PageRank分数和文档y的URL长度。

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搜索和推荐的深度匹配》——1.1搜索和推荐

随着Internet的快速发展,当今信息科学的基本问题之一变得更加重要,即如何从通常庞大的信息库识别满足用户需求的信息。目的是正确的时间,地点和环境下仅向用户显示感兴趣和相关的信息。...如今,两种类型的信息访问范例,即搜索和推荐,已广泛用于各种场景搜索,首先会对文档(例如Web文档,Twitter帖子或电子商务产品)进行预处理并在搜索引擎建立索引。...此后,搜索引擎从用户那里进行查询(多个关键字)。该查询描述了用户的信息需求。从索引检索相关文档,将其与查询匹配,并根据它们与查询的相关性对其进行排名。...用户特征和项目特征被预先索引并存储系统。根据用户对它们感兴趣的可能性对项目进行排名。...这里的“受益人”是指在任务要满足其利益的人。搜索引擎,通常仅根据用户需求创建结果,因此受益者是用户。推荐引擎,结果通常需要使用户和提供者都满意,因此受益者都是他们。

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python不要所有操作都用列表

列表十分方便、它的结构清晰灵活。而且学习列表推导有着一种纯粹的乐趣,就像是中了数据类型的头奖。 使用列表的感觉就像是《火影死神大乱斗》游戏中一直使用自己最爱的特殊招式。...和许多东西一样,Python也有一些藏得并不隐蔽的“宝石”,这些“宝石”能够为Python的爱好者们提升技能等级,其中有两个宝石,它们分别是:元组和集合。...乍一看似乎很不方便;但是,每次恰当地使用元组而不是用列表的时候,其实是在做两件事。 · 编写更多有意义的安全代码。当变量被定义为元组时,就是告诉自己和代码的任何其他查看器:“这不会改变”。...迭代元组比迭代列表更快。元组比列表更节省内存。由于元组的项目数不变,因此其内存占用更为简洁。 如果列表的大小未经修改,或者其目的只是用于迭代,那么可以尝试用元组替换。...Python就是要为每个问题都找到合适的工具。 ?

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搜索和推荐的深度匹配》——2.3 搜索的潜在空间模型

接下来,我们以潜在空间为基础介绍匹配模型。【1】中找到了搜索语义匹配的完整介绍。...具体来说,我们简要介绍了潜在空间中执行匹配的代表性搜索方法,包括偏最小二乘(PLS)【2】,潜在空间中的规则化匹配(RMLS)【3】,以及监督语义索引(SSI)【4】【5】。...结果表明,PLS可用于学习潜在空间模型进行搜索【7】。 让我们考虑使用方程 (2.4) 匹配函数 f (q, d)。...为了解决这个问题,【8】提出了一种称为潜在空间中的正则化匹配 (RMLS) 的新方法,其中解决方案稀疏的假设下,PLS 的正交约束被 l1​和 l2​正则化替换。...因此,匹配函数变为: 单位矩阵的添加意味着 SSI 使用低维潜在空间和使用经典向量空间模型 (VSM) 之间进行权衡。 矩阵 W 的对角线对出现在query和文档的每项给出一个分数。

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如何使用EvilTree文件搜索正则或关键字匹配的内容

关于EvilTree  EvilTree是一款功能强大的文件内容搜索工具,该工具基于经典的“tree”命令实现其功能,本质上来说它就是“tree”命令的一个独立Python 3重制版。...但EvilTree还增加了文件搜索用户提供的关键字或正则表达式的额外功能,而且还支持突出高亮显示包含匹配项的关键字/内容。  ...工具特性  1、当在嵌套目录结构的文件搜索敏感信息时,能够可视化哪些文件包含用户提供的关键字/正则表达式模式以及这些文件文件夹层次结构的位置,这是EvilTree的一个非常显著的优势; 2、“tree...”命令本身就是分析目录结构的一个神奇工具,而提供一个单独的替代命令用于后渗透测试是非常方便的,因为它并不是每一个Linux发行版都会预安装的,而且Windows操作系统上功能还会有部分受限制。  ...,/var/www寻找匹配“password = something”的字符串: 样例二-使用逗号分隔的关键字搜索敏感信息: 样例三-使用“-i”参数只显示匹配的关键字/正则式内容(减少输出内容长度

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Python3--括号[]与冒号:列表的作用

先来定义两个列表:liststr = ["helloworld","hahahh","123456"]listnum = [1,2,3,4,5,6]这两个列表都可以看懂吧,一个字符串组成的列表,一个数字组成的列表括号..."[]"的作用 : 用于定义列表或引用列表、数组、字符串及元组中元素位置比如:liststr = ["helloworld","hahahh","123456"]listnum = [1,2,3,4,5,6...helloworldprint(listnum[0:3])#结果:[1, 2, 3]冒号":"的作用 : 用于定义分片、步长如 : list[ : n]表示从第0个元素到第n个元素(不包括n),list[1: ] 表示该列表的第...简单来说,a[:] 是创建 a 的一个副本,这样代码对 a[:] 进行操作,就不会改变 a 的值。...而若直接对 a 进行操作,那么 a 的值会受到操作的影响,如 append() 等range() 函数可创建一个整数列表,一般用在 for 循环中:range(start, stop[, step])

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请停止Python无休止使用列表

Python,那样东西就是列表。 使用列表的感觉就像是一直重复你最喜欢的特别动作。 然后Python不止列表,还有元组和集合。...让我们回顾一下这些特殊的数据类型,并且说明什么情境下应该使用它们而不是列表。 ? 元组 元组是不变的有序项目序列。最后一个词——不可变——是这里的秘密武器。一旦定义了元组,就不能更改它。...一开始可能会觉得不方便;但是,每次使用元组而不是列表时,您都会做两件事。 编写更加语义化和安全的代码。当您将变量定义为元组时,您是告诉自己和代码的任何其他查看者:“这不会改变”。...遍历元组将比遍历列表更快。元组比列表的内存效率更高。由于元组的项数没有变化,因此它的内存占用更简洁。 如果您的列表的大小没有被修改,或者其目的仅仅是用于迭代,那么尝试用元组替换它。 ?...总结 Python就是要为每个问题找到合适的工具。 虽然列表是舒适的,可靠的,并在早期学习,可能有一个更好的工具。 开始使用元组来更快地处理和保护已声明的数据结构。

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python列表

鉴于列表通常包含多个元素,给列表指定一个表示复数的名称(如letters、digits或names)是个不错的主意。python,用方括号([ ])来表示列表,并用逗号来分隔其中的元素。...2.索引从0而不是1开始python,第一个列表元素的索引为0,而不是1。大多数编程语言中都是如此,这与列表操作的底层实现相关。如果结果出乎意料,请看看你是否犯了简单的差一错误。...2.列表添加元素 你可能出于众多原因要在列表添加新元素,例如,你可能希望游戏中出现新的外星人、添加可视化数据或给王振添加新注册的用户。python提供了多种既有列表添加新数据的方式。...1.列表末尾添加元素列表添加新元素时,最简单的方式是将元素附加到列表末尾。给列表附加元素时,它将添加到列表末尾。...接下来,使用这个变量来告诉python将哪个值从列表删除。

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搜索和推荐的深度匹配》——2.5 延伸阅读

Query重构是解决搜索查询文档不匹配的另一种方法,即将Query转换为另一个可以进行更好匹配的Query。Query转换包括Query的拼写错误更正。...【7】 提出使用基于短语的翻译模型来捕获查询单词和文档标题之间的依赖关系。主题模型也可用于解决不匹配问题。一种简单而有效的方法是使用term匹配分数和主题匹配分数的线性组合【8】。...【11】对搜索语义匹配的传统机器学习方法进行了全面调查。 推荐方面,除了引入的经典潜在因子模型外,还开发了其他类型的方法。...例如,可以使用预先定义的启发式原始交互空间上进行匹配,例如基于项目的 CF【12】和统一的基于用户和基于项目的 CF【13】。...用户-项目交互可以组织为二部图,该图上执行随机游走以估计任意两个节点(一个用户和一个项目、两个用户或两个项目)之间的相关性【14】【15】。

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