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python正则表达式匹配中文(Excel如何根据名字匹配编码)

这不是在做正则匹配中文时候,编码又一次成了拦路虎,在这儿记录两点。第一,字符串编码。第二,正则匹配中文。 早期编码都用ASCII编码,用一个字节来处理编码。...但是,如果你写的文本基本上全部是英文的话,用Unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间,在存储和传输上就十分不划算。...print '\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8') 中文 由于Python源代码也是一个文本文件,所以,当你的源代码中包含中文的时候,在保存源代码时,就需要务必指定保存为...关于Python正则表达式匹配中文,其实只要同意编码就行,我电脑用的py2.7,所以字符串前加u,在正则表达式前也加u即可。...u9fa5]+") result=re.findall(pattern,str) # print result.group() for w in result: print w 更加详细正则匹配内容

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什么时候需要使用volatile关键字

想必大家平时都见过volatile关键字,可是大家知道什么时候需要使用volatile关键字吗?...这里为了产生预期的行为,需要阻止编译器做这种优化,可以使用volatile关键字修饰。...只能保证内存可见,可以理解为上述三步中的每一步都是原子的,但是三步合起来却不一定是原子的,因为在多线程中三步中间可能插入一些其它操作改变了预期的行为,所以volatile不能用在多线程中,多线程中的原子操作还是需要使用...单例模式的double check方法中instance变量为什么需要使用volatile修饰也是这个原理。...小总结 tips:volatile不能解决多线程安全问题,针对特种内存才需要使用volatile,它和atomic的特点如下: • std::atomic用于多线程访问的数据,且不用互斥量,用于并发编程中

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第13期:表统计信息的计算

什么时候考虑更改这个值呢? 当查询计划不是很准确时。...索引统计信息 Index_name:索引名字 stat_name / stat_value:统计名字和对应的值 sample_size:采样页个数 stat_description:统计名字详细信息描述...比如表 ytt_sample_persist 的联合主键统计信息如下: stat_name 显示的值 n_diff_pfx01 代表联合主键中第一个列状态名字,对应的 stat_value 为第一个列的唯一值个数...;n_diff_pfx02 代表第二列状态名字,对应的 stat_value 为前两列的唯一值个数,以此类推。...如果后期有 SQL 走的执行计划不对,或者不是最优的,那就可以断定相关统计信息太旧了,需要及时更新。比如有时候多表 JOIN 的顺序不对,导致查询效率变差,需要人工介入等等。 ----

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机器学习模型什么时候需要做数据标准化?

数据标准化一个最直接的应用场景就是:当数据集的各个特征取值范围存在较大差异时,或者是各特征取值单位差异较大时,我们是需要使用标准化来对数据进行预处理的。...另外,线性回归类的几个模型一般情况下也是需要做数据标准化处理的。决策树、基于决策树的Boosting和Bagging等集成学习模型对于特征取值大小并不敏感。所以这类模型一般不需要做数据标准化处理。...另外有较多类别变量的数据也是不需要做标准化处理的。 结论 结论就是当数据特征取值范围或单位差异较大时,最好是做一下标准化处理。...k近邻、kmeans聚类、感知机、SVM和线性回归类的模型,一般也是需要做数据标准化处理的。另外最好区分一下数据标准化和数据归一化。

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二叉树:递归函数究竟什么时候需要返回值,什么时候不要返回值?

递归 可以使用深度优先遍历的方式(本题前中后序都可以,无所谓,因为中节点也没有处理逻辑)来遍历二叉树 确定递归函数的参数和返回类型 参数:需要二叉树的根节点,还需要一个计数器,这个计数器用来计算二叉树的一条边之和是否正好是目标和...「再来看返回值,递归函数什么时候需要返回值?什么时候需要返回值?」 在文章二叉树:我的左下角的值是多少?...中,我给出了一个结论: 「如果需要搜索整颗二叉树,那么递归函数就不要返回值,如果要搜索其中一条符合条件的路径,递归函数就需要返回值,因为遇到符合条件的路径了就要及时返回。」...图中可以看出,遍历的路线,并不要遍历整棵树,所以递归函数需要返回值,可以用bool类型表示。...路径总和II 详细的讲解了 递归函数什么时候需要返回值,什么不需要返回值。 这两道题目是掌握这一知识点非常好的题目,大家看完本篇文章再去做题,就会感受到搜索整棵树和搜索某一路径的差别。 对于112.

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AI最佳应用篇——什么时候需要微调你的大模型(LLM)?

什么时候需要微调你的大模型(LLM)? 最近出现了一系列令人激动的开源LLM(语言模型),可以进行微调。但是,与仅使用闭源API相比,它们有何不同呢?...想想成为某个领域专家需要什么。虽然某种程度上是通过阅读该领域的书籍来获取知识,但很多也是与该领域的专家进行互动,并从经验中学习。...对于几十万个指令来说,微调模型的成本并不高,但是需要仔细思考如何给出正确的指令。...在这方面,您也需要有些大胆——我还无法想到有很多领域在特定任务上微调的模型能够明显优于ChatGPT,但我相信这就在不远处,任何做得好的公司都将获得回报。 这就引出了完全从头开始训练LLM的理由。...3.从头开始训练: 正如LLaMA和最新的MPT-7B模型所展示的,这将耗费 ~100-200k美元,需要一到两周的时间。 现在您已经掌握了知识,继续构建您的定制领域特定LLM应用程序吧!

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QFramework 使用指南 (2020) - Res Kit(4)是否需要传入 AssetBundle 名字

在这一篇,我们了解下 Res Kit 加载过程中是否需要传入 AssetBundle 名字的问题。...是否需要传入 AssetBundle 名字 我们先看下,资源的同步加载代码,如下: // 通过 LoadSync 同步加载资源 // 只需要传入资源名即可,不需要传入 AssetBundle 名。...除了一些特殊情况: 比如,资源名字同名。...资源名字同名问题 面对资源名字同名问题,这里有个简单的解决方案,就是在加载的代码中,传入资源包的名字: // 通过 LoadSync 同步加载资源 // 同名情况下,需要传入 AssetBundle...考虑到在开发阶段资源的目录没有稳定,需要经常变动,所以设计出了不传入 AB 包名的加载方式。

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Python模糊匹配 | 刷英语六级段落匹配需要3秒?

预祝大家无论是期末考还是四六级,都能取得理想的成绩,然后回家过个好年~~ 本文利用 Python 的模糊匹配方法来刷英语六级段落匹配,仅需要3秒!...简单匹配 这个其实不怎么精确,也不常用,测试如下: 2. 部分匹配(Partial Ratio) 尽量使用部分匹配,精度较高!...fuzz的这几个 ratio 函数最后得到的结果都是匹配数值,如果需要获得匹配度最高的字符串结果,还需要依旧自己的数据类型选择不同的函数,然后再进行结果提取,如果但看文本数据的匹配程度使用这种方式是可以量化的...三、process模块 用于处理备选答案有限的情况,返回模糊匹配的字符串和相似度。测试如下: 四、实践 实践当然就是利用 fuzz 模块来刷英语六级段落匹配,看看结果怎么样!!...,仅需要3秒!

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