题目 /** * 给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。 * 说明： * 拆分时可以重复使用字典中的单词。 * 你可以假设字典中没有重复的单词。 * * 示例 1： * 输入: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"] * 输出: true * 解释: 返回 true 因为 "le
前言：周末闲来无事，在七月在线上看了看字符串相关算法的讲解视频，收货颇丰，跟着视频讲解简单做了一下笔记，方便以后翻阅复习同时也很乐意分享给大家。什么字符串在算法中有多重要之类的大路边上的客套话就不多
6月进入前端技术的学习，正则算是跳不过的一个坎了，这部分没有太多需要理解的内容，知道就是王道。 正则表达式（Regular Expression）:在代码中常简写为regex，使用单个字符串来描述、
方式二：鼠标在代码编辑区右键，然后选中：run As –> java application
注意：声明变量的类型必须和赋值变量的类型一致。 常量(字母全大写，多个单词间用_连接)：
“给定一个字符串s和字符串列表wordDict作为字典，判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出s。”
给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出 s 。
基于双向编码的BERT在11项自然语言理解任务上取得了惊人的效果，而目前主流的自然语言生成任务（包括机器翻译，自动摘要等）仍然采用单向解码，即从左到右依次产生目标文本。基于此，我们实现了两大突破：
［超级个体］16/12/7-古典得到直播笔记 这几天在按照古典老师的四部曲做人生战略，把四个月内各项目的预算做完了，果然预算是很重要的一步，否则都不知道到底哪些能做的来。16年最后一个月的生命之花做播
技术写作的目的和意义是什么？在我看来，技术写作是 一种独特的倒逼成长的方式，它能帮助我们在思维、表达、自律等多个方面实现成长。
建议你首先收听音频版，感受大大大火球老师的语言魅力。然后再学习文字版，仔细品味个中道理。
两个for循环输出，第一个for循环输出一个正三角形，第二个for循环输出一个倒三角形。
正则其实也势利，削尖头来把钱揣；（指开始符号^和结尾符号$） 特殊符号认不了，弄个倒杠来引路；（指\.\*等特殊符号） 倒杠后面跟小w，数字字母来表示；（\w跟数字字母;\d跟数字） 倒杠后面跟小d，只有数字来表示； 倒杠后面跟小a，报警符号嘀一声； 倒杠后面跟小b，单词分界或退格； 倒杠后面跟小t，制表符号很明了； 倒杠后面跟小r，回车符号知道了； 倒杠后面跟小s，空格符号很重要； 小写跟罢跟大写，多得实在不得了； 倒杠后面跟大W，字母数字靠边站； 倒杠后面跟大S，空白也就靠边站； 倒杠后面跟大D，数字从此靠边站； 倒框后面跟大B，不含开头和结尾；
1.求约数 水题：96 2.求内存 水题：15488 3.求含数字9的个数 水题：544 4.2019个结点的树最多有多少个叶子节点 水题：2018 5.递增三元组的中心 水题：三层for，最后一层找到就break掉，num++; 6.数位递增 水题：搞一个数组，然后搞一个函数，每次把对10取余的余数存入然后倒着看是不是递增就行了。 7.单词hello 思路:第一次不是元音字母的时候，找到结束位置记录，并break掉，后面从上次结束的下一个位置开始，遍历找到第一次不是辅音的字母…如此四次，注意中间判断是否达到字符串长度 8.正整数序列 思路：这个题是啥来着，想不起来了，应该不难吧… 我记得有俩个题是dfs，那么这个题应该也是吧 9.种草 思路：dfs好像是，样例过了，但不知道对不对。 10：节目 思路：总感觉是错的，因为放在最后一题不可能这么简单。 我先对大小排序，然后找到前m大的，然后我在对序号排序，从小到大输出
这道题主要是考虑一下最后是不是空格，方法是倒着找不是空格的字符并计数，如果遇到空格且计数不是0，说明最后一个单词已经被计数了，所以可以返回了。
来自Chang Lab: HTTP://changlab.ucsf.edu/publications/speech-lab
）都有这样一个梦想：能够一边轻松愉快地看着美剧，一边自己的英语听力水平还能蹭蹭地往上涨。知乎上也有很多人分享了自己通过美剧练习听力的方法，比如说只开英文字幕或者干脆就不要字幕。但是这两个方法都有自己的缺点，只开英文字幕的方法虽然说避免了下意识只看中文，但是却造成了只看字幕不听读音，从而练习了阅读忽略了听力；不开字幕的方法确实做到了强迫自己必须认真听，可是对于很多人来说，美剧中充满了大量的陌生词汇，比如说：
当一个 NLP（自然语言处理）在观察我的写作风格（也是如何处理我自己的 Facebook 数据！）
自己也看过不少的课程和书，大部分都是从Java的发展史开始讲，总之就是那些什么Java历史悠久，Java很优秀，Java越来越牛，用的人越来越多，什么编程语言排行榜常年第一，大致都是这些，然后再扯些其他的，接着就上起了Hello World！就这样，你Java生涯的第一个代码开始了，意思是“你好，世界！”
在python3中所有的整数都是int类型. 但在python2中如果数据量比较⼤. 会使⽤long类型. 在python3中不存在long类型
提示：1 <= values <= 10000。 最多会对 appendTail、deleteHead进行 10000 次调用
JavaScript 从 Java 中借用其大部分语法，但也受 Awk，Perl 和 Python的影响。因此本篇博客基于对Java和Python的认识来记录JavaScript的差异点。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41593-020-0608-8
「对！——我神经过敏，非常，非常过敏，十二万分过敏，过去是这样，现在也是这样；可您干吗偏偏说人家疯了呢？犯了这种病，感觉倒没失灵，倒没迟钝，反而敏锐了。尤其是听觉，分外灵敏。天上人间的一切声息全都听见。阴曹地府的种种声音也在耳边。那怎么是疯了呢？听！瞧我跟您谈这一切，有多精神，有多镇静」。
用过 Linux 系统的朋友一定都或多或少知道 vim ，很多人对这款编辑器的第一印象一定是反人类，可能你不小心进去 vim 的话就不知道怎么退出来了，因此，自从我知道 Ubuntu 图形界面自带 gedit 编辑器时，我就立下 flag 这辈子绝对不用 vim ，可是 flag 这东西不就是用来倒的嘛，最近在 WSL 里面折腾，没有 gedit ，只好学习 vim ，这不， vim 真香！所以嘛，做技术的人还是不要把话说得太绝对，这样只会让人家觉得你很狭隘，一件事物的流行肯定有他的道理，不要固步自封，还是要多去了解一下自己不知道的事务，就像我之前也说过这辈子都不会学 Java 和 PHP ，我自己打脸吧(逃
.jpg、 .mp3 、 .mp4、.doc 、.ppt -- 建议使用字节流操作
最近，半退休的「AI教父」Geoffrey Hinton频频出现在各种采访中，输出他关于ASI的各种言论和观点，甚至只是聊点生涯轶事都可以引起网友们的热烈讨论。
题解：这道题目的数据范围大概是，单词很多！矩阵倒不大。这么多单词，一个一个拿来暴搜肯定超时，把他们变成hash 效率也很低。最好的办法，把这些单词组成一个字典树（前缀树），然后在矩阵里DFS时同时从树上匹配单词。
给定一个字符串， 包含大小写字母、空格' ' ，请返回其最后一个单词的长度。 如果不存在最后一个单词，请返回 0 。
第三章 简单排序 1.简单排序的种类 1.1 冒泡排序:算法运行速度非常慢,简单来说就是每两个元素都需要执行一次比较,最终得出结果. 1.2 选择排序:选择排序就是把每个数都和其中的一个固定值进行比较,大的一边,小的一边,可以理解为拿一个固定的最小值,将所有的值都和这个值进行比较,最终排出完整的顺序 1.3 插入排序:条件是必须要局部有序,冒泡排序和选择排序当中都是不存在局部有序的,插入排序简单来说就是将其中一个做为标记,将被标记的这个元素插入到局部有序的队列当中,因此而不断轮换对应的标记元素,从而完成所
JDK ：给Java开发人员使用的工具包，包括Java的开发工具，也包括JRE。其中开发工具中包括编译工具（javac.exe）、运行工具(java.exe)、打包工具（jar.exe）等。 JRE ：Java的运行环境，包括Java虚拟机和Java程序运行所需的核心类库。 JVM ：Java虚拟机。 两者之间的关系： JDK=JRE+开发工具 JRE=JVM+核心类库
任意选择保留单词之后，就可以「Cut Video」了。此处选择两处跳脱的台词。最终只花了不到十秒钟就完成了剪辑。
选自SVDS 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络（RNN）探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络，在谷歌（语音搜索）、百度（DeepSpeech）和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。 然而，当我们开始着手构建自己的 RNN 模型时，我们发现在使用神经网络处理语音识别这样的任务上，几乎没有简单直
其中，声学模型主要描述发音模型下特征的似然概率，语言模型主要描述词间的连接概率；发音词典主要是完成词和音之间的转换。 接下来，将针对语音识别流程中的各个部分展开介绍。
前言 收集了100多道 Python 基础练习题，面试题，笔试题，练完这些题 Python 内功大增！适合python初学者和基础不牢的同学练手。 想刷面试题的也可以多看看，答案在网易云平台课程上ht
在其他编程语言中，例如C 语言，Java float是属于单精度的数据类型，为了表示精度更高的数据，会有 double 数据类型。但是 Python 中表示浮点数只有 float 类型
非常可乐 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 14153 Accepted Submission(s): 5653 Problem Description 大家一定觉的运动以后喝可乐是一件很惬意的事情，但是seeyou却不这么认为。因为每次当seeyou买了可乐以后，阿牛就要求和seeyou一起分享这一瓶可乐，而且一定要喝的和s
距离首次从人脑中解码语言至今已有十年之久，但解码语言的准确性和速度仍然远远低于自然语言。本研究展示了一种通过解码皮层脑电获得高准确率、高自然程度语言的方法。根据机器翻译的最新进展，我们训练了一个递归神经网络，将每个句子长度下诱发的神经活动序列编码为一个抽象的表达，然后逐字逐句地将这个抽象表达解码成一个英语句子。对每个参与者来说，数据包括一系列句子（由30-50个句子多次重复而来）以及约250个置于大脑皮层的电极记录到的同步信号。对这些句子的解码正确率最高可以达到97%。最后，本研究利用迁移学习的方法改进对有限数据的解码，即利用多名参与者的数据训练特定的网络层。本研究发表在Nature neuroscience杂志。
简介：前文python jieba+wordcloud使用笔记+词云分析应用讲到可以自定义Idf文档，所以来处理处理。算法已经有现成，本文讲解基本原理及其使用。
昨天，加州大学旧金山分校的Joseph Makin 等人在 Nature Neuroscience上发表了一篇论文，标题为《利用 encoder-decoder 框架，将大脑皮质活动翻译为文本》（Machine translation of cortical activity to text with an encoder–decoder framework）。
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Java 实例 – 打印菱形 输出指定行数的菱形。 实例 输出结果： Java 实例 – 九九乘法表 输出九九乘法表。 实例 输出结果： Java 实例 – 打印三角形 首先，确定我们的输出结果是：
把AI用在马桶里识别“肛纹”，拿蜘蛛尸体做机械抓手，研究说话总倒装的人脑子里都在想些啥……
输入：s = "Hello World" 输出：5 解释：最后一个单词是“World”，长度为5。 示例 2：
“给定两个单词beginWord和endWord，以及一个字典wordList，找出并返回所有从beginWord到endWrod之间的最短转换序列。”
本文接着上一篇文章续写哈。Java基础知识整理，注释、关键字、运算符在这一篇文章中我们总结了包括注释、关键字、运算符的Java基础知识点，今天继续来聊一聊命名规则（驼峰）、流程控制、自增自减。
输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。例如输入字符串"I am a student. "，则输出"student. a am I"。
1、星号前面的空白要用空格代替。 2、把图形分为上下两部分，分别找出行数与“空格”和“*”的关系
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