输出格式: 共 T 行,每行输出一个整数,代表在区间 [A, B] 中可以被 C 整除的数的数量。...考虑 A 和 B 是 C 的最大多少整数倍,得到差值。 然后考虑 A 是否可以被 C 整除,若可以,则差值加一即可。
在这项工作中,我们研究了嵌入在多大程度上可能以不同的方式对边缘化人群进行编码,以及这是如何导致偏见的持续存在和临床任务表现的恶化。...我们根据MIMIC-III 医院的数据集,对深度嵌入模型(BERT)进行预先训练,并用两种方法对潜在的差异进行量化。...首先,我们识别危险的潜在关系,所捕获的上下文词嵌入使用填补空白的方法,文字来自真实的临床记录和日志概率偏差评分量化。...第二,我们评估超过50个下游临床预测任务的公平性的不同定义的性能差距,包括急性和慢性疾病的检测。...Lu 原文地址:https://arxiv.org/abs/2003.11515 伤害性词语 量化临床上下文词语嵌入中的偏见.pdf
除了AAA,A还经常代表Automatic(自动的),是一个很让人高兴的单词,比Manual(手动)好很多,往往意味着省事、方便。 A还代表Advanced(先进的、高级的),也是一个好词。...D还有一个重要含义,代表Dynamic(动态的),与之对应的,就是Static(静态的)。描述状态的时候,经常用到这两个词。...其它D开头的单词,包括:DC(直流)、Document(文档)、Delivery(传递)、Distributed(分布式)、Dial(拨号)、Download(下载)、Detection(检测)、Domain...(域)、Dual(双的,二重的)。...除了上面两个词外,E开头的还有Extended(可扩展的)和Embedded(嵌入的),也算是比较“褒义”的词,往往代表功能强大。 此外,E还是某个厂家的缩写,大家猜猜是谁?
前段时间读了李开复的《人工智能》,对于有关什么是AI,李开复给出了五种定义,我更加认可第四种: AI 就是会学习的计算机程序 AI终究还是程序,而程序能干什么,干的怎么样是取决于不同的算法的。...当拥有了不同的“模型”,计算机程序就可以下棋、看病、开车、认脸了。 为了让计算机学的更好,需要大量的“训练数据集”,这不就是“大数据”么?因此,这一轮的人工智能复兴,和大数据是紧密关联的。...不同类型的任务需要水管以不同类型的方式进行安装和连接。...当计算机看到一张写有“田”子的图片时,就将组成这张图片的所有数字(在计算机里,图片的每个颜色点都是用“0”和“1”组成的数字来表示)全都变成信息的水流,从入口灌进水管网络。...下一步,学习“申”字,计算机就再重复下以上的过程,只不过这一次再调节每一层水管阀门的时候还不能影响“田”字识别的结果。 需要处理的问题越复杂,阀门越多,调节阀门所需要的计算能力也越大。
(也可查看 PEP 3141 以及 numbers 模块了解基于 ABC 的数字类型继承关系。)collections 模块中有一些派生自 ABC 的具体类;当然这些类还可以进一步被派生。...该模块提供了一个元类 ABCMeta,可以用来定义抽象类,另外还提供一个工具类 ABC,可以用它以继承的方式定义抽象基类。class abc.ABC一个使用 ABCMeta 作为元类的工具类。...抽象基类可以通过从 ABC 派生来简单地创建,这就避免了在某些情况下会令人混淆的元类用法,例如:from abc import ABCclass MyABC(ABC): pass注意 ABC 的类型仍然是....class abc.ABCMeta用于定义抽象基类(ABC)的元类。...请注意这将不会使 get_iterator 成为 Foo 的一个可用方法,它是被另外提供的。此外,abc 模块还提供了这些装饰器:@abc.abstractmethod用于声明抽象方法的装饰器。
一般情况下,sql中使用col_name like 'ABC%‘的情况才能使用到col_name字段上的索引。那么如果是col_name like '%ABC%'的情况,能否使用索引呢?...一、col_name like '%ABC'时的优化方法 ?...二、col_name like '%ABC%'时的优化方法 ? 一般认为这种情况是不能使用索引的,但还是有一些优化方法可以使用。...有三种情况: 1、ABC始终从字符串开始的某个固定位置出现,可以创建函数索引进行优化 2、ABC始终从字符串结尾的某个固定位置出现,可以创建函数组合索引进行优化 3、ABC在字符串中位置不固定,可以通过改写...原来的SQL是这样写的: Select object_id,object_type,object_name from t1 where object_name like '%ABC%‘; 改写后的SQL
有不少前端开发工程师,可能并不清楚下面的部分词语,但是在实战中其实都在使用着它们。...明确一下这些词语和概念没有什么不好~一方面能够让自己能够更专业的谈论知识,另一方面,在面试的时候也能够应对一些“爱问前端名词”的面试官~ W3C W3C是World Wide Web Consortium...的缩写,表示的是“万维网联盟”。...html结构的不同位置等) 网页会优先加载整个HTML文档的DOM,然后再去导入外部的CSS文件,因此,在页面DOM加载完成到CSS导入完成的过程中,会有一段时间页面上的内容是没有样式的,这段时间的长短跟网速...GPU加速的主要用途 主要用于CSS3技术中,提升二维动画的渲染速度。 GPU加速的触发方法 为动画DOM元素添加如下CSS3样式。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 分享一些CSS3相关的按钮和导航,大部分素材应该都来自一些老外的设计,希望接下来的几篇文章对你会有所帮助,当然你的支持和点评也是我坚持做下去的动力。...正文 今天的这款CSS3按钮应该说是非常的光彩夺目,因为不仅它的色彩调得非常的和谐,更美妙的是如果你用chrome或者safari浏览器还能看到按钮发光的特效。...以下是效果截图 在线示例 | 源码下载 这里的发光效果主要是如下的CSS代码实现的 @-webkit-keyframes bigAssButtonPulse { from...所以需要webkit内核的chrome或者safari浏览器才能看到发光效果,其他firefox之类的就看不到发光效果了,不过效果也不错了的。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
考核内容:isNaN函数从全局函数移植到Number对象后的区别 题发散度: ★★ 试题难度: ★ 解题思路: window.isNaN函数会把非数值的参数转化成数值再进行判断, Number. isNaN...只对数值类型有效,非数值类型的参数一律返回false。
作者:刘才权 编辑:黄俊嘉 基于word2vec的词语相似度计算 应用场景 假设你有一个商品的数据库,比如: 现在通过用户的输入来检索商品的价格,最简单的方法就是通过字符串进行匹配,比如, 用户输入“椅子...但有时用户输入的是“凳子”,如果按照字符串匹配的方法,只能返回给用户,没有此商品。但实际上可以把“椅子”的结果返回给用户参考。这种泛化的能力,通过简单的字符串匹配是显然不能实现的。...词语相似度计算 在上面的例子中,“凳子”跟“椅子”的语意更相近,跟“香蕉”或“冰箱”的语意相对较远。...在商品搜索的过程中,可以计算用户输入的关键字与数据库中商品名间的相似度,在商品数据库中找出相似度最大的商品,推荐给用户。这种相近的程度就是词语的相似度。...在实际的工程开发中可以通过word2vec实现词语相似度的计算。 代码实现 运行结果 调试技巧 在开发调试的过程中,会出现错误,需要重新运行程序。
以下简单连接和断开MySQL服务器的方法,以及常见问题解决。 A 连接命令 可以通过如下命令连接和断开MySQL服务器。...--连接远程的数据库 shell> mysql -h host -u user -p --连接本地数据库 shell> mysql -u user -p 例: -bash-4.1$ mysql -uroot...Can't connect to local MySQL server through socket '/var/lib/mysql/mysql.sock' (2) 这个可能是由于MySQL服务没有启动导致的,...解决方法: 更改 "mysql" 数据库里的 "user" 表里的 "host" 列值,从"localhost"改为"%"。...表中的host是localhost,所以仅允许本地连接。
他的经典台词:姜是老的辣,看我的。 果然不服还是不行,他劈里啪啦测试了几组数据,就测出bug了。...按字典顺序排列长度为1的大写字母字符串 按字典顺序排列长度为2的大写字母字符串 按字典顺序排列长度为3的大写字母字符串 .........这个竞赛包含的问题的ID的字符串S被给予,请回答那个是第几个问题。 制約 S作为AtCoder Big Contest中包含的问题的ID是正确的 ---- 入力 S 出力 把答案作为整数输出。...---- 入力例 1 AB 出力例 1 28 ID为AB的问题是AtCoder Big Contest的第28个问题。...---- 入力例 2 C 出力例 2 3 ID为C的问题是AtCoder Big Contest的第三个问题。
上一篇文章《腾讯词向量实战:通过Annoy进行索引和快速查询》结束后,觉得可以通过Annoy做一点有趣的事,把“词类比(Word Analogy)”操作放到线上,作为AINLP公众号聊天机器人的新技能,...,引入了很多无关介词,但是"大力(量)出奇迹",882万的词条数,一方面有很高的词语覆盖率,另外一方面可以完美的将英文词向量空间中的"king - man + woman = queen"映射到中文词向量空间的..."国王 - 男人 + 女人 = 王后",不得不感慨一下数学之美,词语之美。...“火车站”, 和gensim一致了,不过“国王-男人+女人”这个例子的结果没有变化,考虑到线上服务的响应时间,最终还是把search_k设置的小一些。...现在,可以拿起你的手机,关注AINLP公众号,然后玩玩词语的加减法游戏了:
简介 通过 abc 这个模块,我们可以在 Python 中使用抽象类,定义抽象方法、抽象属性。其本质是利用元类来检查是否有未实现的抽象方法,从而阻止抽象类的实例化,也就达到了目的。...所以说它只是一个辅助的检查手段,就像 Java 里的 @Overrides 类似(严格来讲这个是编译期检查),你写不写都是可以达到你的目的,但是用了之后能防止你因为忘记实现或者写错方法名而导致的错误。...所以最好还是要使用标准库 abc 为我们提供的这个功能。不仅是运行时有检查,IDE 也会帮你检查是否已经实现了所有抽象方法。...from abc import abstractmethod, ABC class A(ABC): @abstractmethod def foo(self): pass...这里 ABC 只是方便定义抽象类,直接继承于 ABC 即可,不用写 metaclass=ABCMeta。
1 关闭系统完整性保护 SIP(System Integrity Protection)的方法 在 OS X El Capitan 中有一个跟安全相关的模式叫 SIP(System Integrity...禁用 SIP 保护机制的步骤 重启系统,按住 Command + R 进入恢复模式。 点击顶部菜单栏 实用工具 中的 终端 。 输入以下命令来禁用 SIP 保护机制。...2 delete 关闭 SIP 重启完成后,先将输入法切换为系统自带的 ABC 输入法,然后打开终端输入以下命令。...依次点开 Root - AppleEnabledInputSources ,会看到一列 item ,找到其中 KeyboardLayout Name 为 ABC 的那一列,将整列 item 删掉,然后...com.apple.HIToolbox.plist 接着重启电脑,打开键盘设置,就可以看到系统自带的 ABC 输入法已经被删掉了。
问题 在开发的时候一段字符串的中间某一部分是需要可变的 比如一个Textview需要显示”XXX用户来自 上海 年龄 21 性别 男” 其中的 XXX 是用户名 每个用户也是不一样的 地区 上海...为可变的string数据 年龄 21 为可变的int数据 性别 男 为可变的string数据 遇到这种情况你们是怎么样解决的呢?...("字母A的散列码是:%h %n", 'A'); 输出结果 Hi,小超 Hi,小超 是个 大帅哥 字母c的大写是:C 布尔的结果是:false 100的一半是:50 100的...16进制数是:64 100的8进制数是:144 50元的书打8.5折扣是:42.500000 元 上面价格的16进制数是:0x1.54p5 上面价格的指数表示:4.250000e+...(“%f和%<3.2f”, 99.45) 99.450000和99.45 d,%2$s”, 99,”abc”) 99,abc 第一个例子中有说到 %tx x代表日期转换符 我也顺便列举下日期转换符
让3个线程依次打印ABC,是一个常见的问题,这是阿里和华为都有考过的面试题。...比如题目描述如下: 编写一个程序,开启三个线程,这三个线程按照顺序依次打印ABC,每个字母打印10次后结束,最后结果如 ABCABCABC… 依次递推 这是一道经典的多线程编程面试题,首先吐槽一下,这道题的需求很是奇葩...,先开启多线程,然后再串行打印 ABC,这不是吃饱了撑的吗?...关于如何“通知”,第一种是可使用Java对象的 wait/notify 或者Conditon对象的await/signal,第二种是以事件或者提交任务的方式(比如通过提交“待打印数字”这个任务给下一个线程...注意,Java的阻塞队列是一个支持阻塞插入和移除方法的队列,阻塞队列常用于生产者和消费者场景,生产者是向队列中添加元素的线程,消费者是从队列中获取数据的线程。
之前的一篇文章,我给出了关于多线程应用的几个例子: 都是基于Java里面Lock锁实现的,分别是: (1)两个线程轮流打印奇数和偶数 (2)多个线程模拟买票 (3)模拟生产者消费者 今天再抛砖引玉,思考一下如何在多个线程中...这类问题其实并不难,只要掌握了Java里面线程协作和锁的知识,就可以轻而易举的搞定: 根据这些,我们来假设一个场景,使用三个线程轮流打印ABC字符串3次。...ok,主要的逻辑基本理清了,我们看下如何用代码实现,先看核心的类: 定义了共享的监视器对象,计数器,共享变量,然后定义了三个方法分别负责打印A,B,C,功能的实现主要用了synchronized + 监视器的...Java的内置锁synchronized来实现的,synchronized关键词虽然使用起来非常简单,但是由于它出现的早,本身也有一些缺点,细心的朋友可能已经发现,上面的通信代码处用的是: monitor.notifyAll...(); 注意这个地方,明明我们只需要唤醒一个线程,为什么需要notifyAll()而不是用notify(),这么做的主要目的是因为synchronized的监视器唤醒的线程是随机的,没办法精确到某个线程
Guido的简历 回忆上次内容 上次 添加了 各种 符号 铭文 各种 颜色 铸造了 自己的宝剑 这些都是 用python画出来的宝剑 python是谁做的呢??...叫做ABC 当时 Guido 在 数学研究所 参与到 ABC语言 的开发 将 自己所知的 语言设计知识 都运用在 这个项目上 Guido白天 做ABC 晚上 做什么 呢?...开发环境 当时 还没有ide integrated develope environment 集成开发环境 Guido入手的 时候 编辑器 用的是vim 但研究所的 ABC项目 最终 由于资金链断裂...cnri 荷兰的 Corporation for Nation Resear Initiativies 国家研究中心 95年 Guido吸取了 ABC的教训 继续 自己的 python语言...开源运动 还在兴起的过程中 研究 python的 经费 是 荷兰国家研究中心 出的 python 这项目 算是 国研中心的 发展 Guido 想把python做成开源的 但是 没有立场 毕竟
对于要比较的两个词语,相对于仅仅在“相等”和“不等”这两者间做一个选择,更好的方法应当是对相关度的大小作一个数值性刻画。...所以我们需要一个完整且丰富的语料来构建所有词语可能出现的上下文环境,在此语料的基础上训练得到包含于其中的任意词语两两之间的相关度。...看到“我爱nlp”网站上的一篇文章,讲解如何基于维基百科数据计算词语的相关度,点击阅读原文即可访问。...gensim是一个NLP的主题模型(Topic Model)python库,其包含的word2vec模型可用来训练文本数据,即将词语映射为向量,通过计算向量的相关度来实现词语间相关度的计算,接下来将详细讲述这一过程...前者对于给定词语遍历其他所有词语并返回与其相关度最高的10个词语,后者则直接返回两个词语的相关度。看看以下例子,和我们的日常生活认知还是挺吻合的。
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