翻译 | 余若男 李振 吴章勇 整理 | 凡江 此文展示了基于 RNN 的生成模型在歌词和钢琴音乐上的应用。 介绍 在这篇博文中，我们将在歌词数据集上训练 RNN 字符级语言模型，数据集来自最受欢迎以及最新发布的艺术家的作品。模型训练好之后，我们会选出几首歌曲，这些歌曲将会是不同风格的不同艺术家的有趣混合。之后，我们将更新模型使之成为一个条件字符级 RNN，使我们能够从艺术家的歌曲中采样。最后，我们通过对钢琴曲的 midi 数据集的训练来总结。 在解决这些任务的同时，我们将简要地探讨一些有关
RNN（Recurrent Neural Networks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列，这种独特的优势非常适合用于处理时间序列和语言文本序列问题。本文数据侠就利用RNN的生成模型对最受欢迎的音乐家作品进行了训练。当艺术遇到神经网络，会擦出怎样的火花呢？一起来涨姿势吧~
编译原理是计算机科学领域的一个重要分支，它研究如何将高级编程语言的源代码转化成计算机能够执行的机器代码或中间代码的过程。编译原理涵盖了编译器的设计和实现，其中编译器是一种将源代码翻译成目标代码的软件工具。编译器的主要任务包括语法分析、词法分析、语义分析、优化和代码生成等环节。
中将介绍一个流行的机器学习项目——文本生成器，你将了解如何构建文本生成器，并了解如何实现马尔可夫链以实现更快的预测模型。
所谓虫食算，就是原先的算式中有一部分被虫子啃掉了，需要我们根据剩下的数字来判定被啃掉的字母。来看一个简单的例子：
选自imaddabbura 机器之心编译 你有没有想过 Gmail 自动回复是如何进行的？或者手机在你输入文本时如何对下一个词提出建议？生成文本序列的通常方式是训练模型在给定所有先前词／字符的条件下预测下一个词／字符出现的概率。此类模型叫作统计语言模型，这种模型会尝试捕捉训练文本的统计结构，本文从字符级语言模型和名字预测出发向读者介绍了语言建模的核心概念。 循环神经网络（RNN）模型常用于训练这种语言模型，因为它们使用高维隐藏状态单元处理信息的能力非常强大，建模长期依赖关系的能力也非常强。任意语言模型的主要
本节探讨Character类，它的基本用法我们在包装类第一节已经介绍了，本节不再赘述。Character类除了封装了一个char外，还有什么可介绍的呢？它有很多静态方法，封装了Unicode字符级别的各种操作，是Java文本处理的基础，注意不是char级别，Unicode字符并不等同于char，本节详细介绍这些方法以及相关的Unicode知识。 在介绍这些方法之前，我们需要回顾一下字符在Java中的表示方法，我们在第六节、第七节、第八节介绍过编码、Unicode、char等知识，我们先简要回顾一下。 Uni
给定一个数字，我们按照如下规则把它翻译为字符串：0 翻译成 “a” ，1 翻译成 “b”，……，11 翻译成 “l”，……，25 翻译成 “z”。一个数字可能有多个翻译。请编程实现一个函数，用来计算一个数字有多少种不同的翻译方法。
让我们回顾一下使用 H.265/HEVC 系统编码视频帧的主要步骤（图1）。第一步，通常称为“块分割”，将帧分割成称为 CUs （编码单元）的块。第二步涉及使用空间（帧内）或时间（帧间）预测来预测每个块内的图像。当执行时间预测时，CU 块可以被分割成称为 PUs （预测单元）的子块，每个子块都有自己的运动向量。然后，预测的样本值从正在编码的图像的样本值中减去。结果，每个 CU 形成一个二维（2D）差异信号，或称为残差信号。第三步，2D 残差信号样本的数组被分割成所谓的 TUs （变换单元），每个 TU 都会经历离散的 2D 余弦傅里叶变换（对于包含帧内预测强度样本的 4×4 大小的 TUs 除外，这些 TUs 使用离散正弦傅里叶变换）。
大数据文摘出品 编译：Fei、倪倪、什锦甜、钱天培 未来AI的主要应用是在建立能够学习数据然后生成原创内容的网络。这个想法已经充分应用于在自然语言处理（NLP）领域，这也是AI社区能够搭建出所谓语言模型的原因：语言模型的前提是学习句子在文章段落中的组成结构，从而生成新的内容。 在这篇文章中，我想尝试生成与很受欢迎的加拿大说唱歌手Drake(a.k.a. #6god)风格类似的说唱歌词，这肯定是件很有趣的事儿。 另外，我还想分享一下常规的机器学习项目渠道，因为我发现很多同学想做一些小项目，但不知道该从何处入手
接着，创建两个索引，begin和end，一个从前往后找，找到一个字母停止，另一个从后面找，找到字母停止，然后进行交换，保证begin<end，比较简单，代码如下：
3.1 Vim 简介 功能： 命令行模式下的文本编辑器。 根据文件扩展名自动判别编程语言。支持代码缩进、代码高亮等功能。 使用方式：vim filename 如果已有该文件，则打开它。 如果没有该文件，则打开个一个新的文件，并命名为filename 模式： 一般命令模式： 默认模式。命令输入方式：类似于打游戏放技能，按不同字符，即可进行不同操作。可以复制、粘贴、删除文本等。 编辑模式： 在一般命令模式里按下i，会进入编辑模式。 按下ESC会退出编辑模式，返回到一般命令模式。 命令行模式： 在一般
Burrows–Wheeler 算法是一个革命性的压缩算法，可以对 gzip 和 PKZIP 进行压缩，并且构成了 Unix 系统压缩工具 bzip2 的基础，该算法分为 3 个主要的部分：
C语言里对字符串函数使用的特别频繁，但却没有规定字符串类型，那它在字符串里是如何存储的呢？
vim中Nyy可以复制光标后的N行。有时我们不容易得出行数，这时可以用做标记的方法来制定复制范围：
字符分类函数包含在 <ctype.h> 头文件下，专门用来分类字符，如果是则返回非0数字，如果不是返回0 1、iscntrl(int c): 检查是否为控制字符（非打印字符，ASCII码在0x00至0x1F之间，以及0x7F（DEL）） 2、isspace(int c): 检查是否为空白字符（空格、制表符、换行符、垂直制表符、换页符和回车符） 3、isdigit(int c): 检查是否为数字（0至9） 4、isxdigit(int c): 检查是否为十六进制数字（0至9，a至f，A至F） 5、islower(int c): 检查是否为小写字母（a至z） 6、isupper(int c): 检查是否为大写字母（A至Z） 7、isalpha(int c): 检查是否为字母（大写或小写） 8、isalnum(int c): 检查是否为字母或数字 9、ispunct(int c): 检查是否为标点符号（除空格和字母数字字符外的可打印字符） 10、isgraph(int c): 检查是否为除空格外的可打印字符 11、isprint(int c): 检查是否为可打印字符（包括空格）
请你来实现一个 myAtoi(string s) 函数，使其能将字符串转换成一个 32 位有符号整数（类似 C/C++ 中的 atoi 函数）。 函数 myAtoi(string s) 的算法如下：
注意：（1）strlen函数返回的是在字符串中 ‘\0’ 前面出现的字符个数（不包 含 ‘\0’）
Andrej Karpathy的文章《递归神经网络不可思议的有效性》（The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks）在去年名噪
东京奥运会圆满收官！当然我自己也将迎来留学前的最后准备，所以更新速度可能还是会比较慢……但还好，大部分的内容都已经在之前写的差不多了，也希望最后这几篇我也能够尽快更完，当然也希望大家可以谅解～
less 主要用于浏览大文件，加载文件时不会读取整个文件，相比于 vim 或 nano 等文本编辑器，启动会更快。
在第一章中我们谈到，机器学习是用泛型算法告诉你一些有关数据的有趣结论，而这个过程中你不需要写任何与问题有关的特定代码。（如果你还没有读过第一章，现在先去读吧！机器学习原来这么有趣！【第一章】）
发现之前并没有字符串相关的介绍，再者此次做的有点多，就整理一下发出来算了。此处的例子将代码和运行结果写在了一起，并未分开，细心看下也是可以看懂的，一般不存在 >>>的行均为结果。
当我们需要从文档中查找某个关键词时，就用到了子字符串查找技术。比如在某个数据库导出文档中想要查找所有用户的密码，想在一个学长给的word题库中查找你正在做的检测题的答案。就像上边这个表格，我们想要在字符串文本中查找模式所在位置，并返回这个位置给用户。这个功能是怎么实现的呢？ 我们可以简单暴力的来实现，从头开始一个字符一个字符的比较字符串文本和模式，如果匹配失败，再从字符串文本的下一个位置开始跟模式从头比较，重复这个过程，如果成功，则返回模式在字符串中的起始位置。
leetcode刷题记录 本文记录一下leetcode刷题记录，记录一下自己的解法和心得。
隐写术是指首先用传统加密算法对数据进行加密，然后用某种方法将加密后的数据修改为一个伪装文本。
导语：作者本人是 Vim 的重度使用者，就因为喜欢上这种双手不离键盘就可以操控一切的feel，Vim 可以让人对文本的操作更加精准、高效。对于未使用过 Vim 的朋友来说，可能还无法体会到这种感觉。由于使用 Vim 有一定的学习成本，只有做到非常熟练的程度才能感受到它带来的快捷。
我本人是 Vim 的重度使用者，就因为喜欢上这种双手不离键盘就可以操控一切的feel，Vim 可以让我对文本的操作更加精准、高效。
strncmp(p, p1, n) 比较指定长度字符串 strchr(p, c) 在字符串中查找指定字符 strrchr(p, c) 在字符串中反向查找 strstr(p, p1) 查找字符串 strpbrk(p, p1) 以目标字符串的所有字符作为集合，在当前字符串查找该集合的任一元素 strspn(p, p1) 以目标字符串的所有字符作为集合，在当前字符串查找不属于该集合的任一元素的偏移 strcspn(p, p1) 以目标字符串的所有字符作为集合，在当前字符串查找属于该集合的任一元素的偏移
字符串转换成整数（atoi）的模拟实现 题目力扣链接：字符串转换整数 (atoi) 请你来实现一个 myAtoi(string s) 函数，使其能将字符串转换成一个 32 位有符号整数（类似 C/C++ 中的 atoi 函数） 函数 myAtoi(string s) 的算法如下： 读入字符串并丢弃无用的前导空格 检查下一个字符（假设还未到字符末尾）为正还是负号，读取该字符（如果有）。 确定最终结果是负数还是正数。 如果两者都不存在，则假定结果为正 读入下一个字符，直到到达下一个非数字字符或到达输
strpbrk(p, p1) 以目标字符串的所有字符作为集合，在当前字符串查找该集合的任一元素
对于一个程序而言，语法错误由编译器（比如GCC）负责，而逻辑错误则由开发人员负责。项目研发过程中，不可避免地会出现或多或少的问题，有些比较简单的可以目测，有些复杂一点的，就需要使用特殊的工具——调试器（比如GDB）来协助了。
什么是循环神经网络（RNN）？它们如何运行？可以用在哪里呢？本文试图回答上述这些问题，还展示了一个 RNN 实现 demo，你可以根据自己的需要进行扩展。
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VIM是一个强大的编辑器，上古程序开发工具神器无须过多解释，linux必备！具体详情可以参考官方网站[1]或者推荐文章[2]，掌握VIM就是多练多用，一张图涵盖大部分快捷键。
expect usage(用于非交互式登录)
原题链接：https://leetcode.cn/problems/longest-substring-without-repeating-characters/
github地址 使用循环神经网络生成序列文本数据。循环神经网络可以用来生成音乐、图像作品、语音、对话系统对话等等。
本章我们将介绍 循环神经网络 Recurrent Neural Networks （RNNs），RNN的一大优点是为网络结构的搭建提供了很大的灵活性。通常情况下，我们提及的神经网络一般有一个固定的输入，然后经过一些隐藏层的处理，得到一个固定大小的输出向量（如下图左所示，其中红色表示输入，绿色表示隐藏层，蓝色表示输出，下同）。这种“原始”的神经网络接受一个输入，并产生一个输出，但是有些任务需要产生多个输出，即一对多的模型（如下图 one-to-many标签所示）。循环神经网络使得我们可以输入一个序列，或者输出一个序列，或者同时输入和输出一个序列。下面按照输入输出是否为一个序列对RNN进行划分，并给出每种模型的一个应用场景：
如果你可以带着这本书回到 20 世纪 90 年代初，把第 23 章实现 RSA 密码的内容出口到美国以外是非法的。因为用 RSA 加密的信息不可能被破解，像 RSA 这样的加密软件的出口被认为是国家安全问题，需要国务院的批准。事实上，强密码术与坦克、导弹和火焰喷射器处于同一管控水平。
作用:判断传入的字符串是不是当前字符串的开头,可设置比较类型(二进制比较、忽略语言文化比较、按当前线程的语言文化比较)
字符函数是用来处理单个字符的函数，比如查找、替换、转换大小写、比较等操作。常用的字符函数包括：
直到一个文明在包括数学、统计学和语言学在内的几个学科中达到足够复杂的学术水平，密码分析才能被发明出来。
单词查找树的数据结构就是一种树型结构，它由字符串键中所有字符构造而成，允许使用被查找键中的字符进行查找。 先来看一下R向单词查找树的结点类： private static class Node{ private Object val; private Node[] next = new Node[R]; } 其中R是字母表的大小，如ASCII码是256。结点的值val可以是空，也可以是符号表中某个键所关联的值。具体来说，将某个键所关联的值保存在这个键最后一个字母所对应的结点中。 查找操作： 单词查找树以
一、题目描述 一条消息被编码为一个文本流，被逐字符地读取。这个流包含了一系列由逗号分隔的整数，每个整数都可以用C的int类型表示。但是，一个特定整数所表示的字符取决于当前的解码模式。共有3种这样的模式：大写字母、小写字母和标点符号。 在大写字母模式下，每个整数表示一个大写字母：这个整数除以27的余数表示字母表中的具体字母（其中1=A，接下来以此类推）。因此，大写字母模式中的143这个值表示字母H，因为143除以27的余数为8，而H正是字母表中的第8个字母。 小写字母模式的机制类似，只不过表示的是小写字母。
吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。
当然，这是模拟实现的memcpy，当我们真正运用memcpy时，会发现出来的结果跟memmove一样：
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