数据类型是编程中不可或缺的基本概念。在 Python 中，有多种数据类型，每种都有其独特的特点和用途。本文将带你深入了解常见的 Python 数据类型及其实际应用。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
📝单词接龙 题目描述 来玩玩单词接龙吧！规则如下： 🔠 可用于接龙的单词,首字母必须要与前一个单词的尾字母相同； 👑 当存在多个首字母相同的单词时，取长度最长的单词； 📏 如果长度也相等，则取字典序最小的单词； 🚫 已经参与接龙的单词不能重复使用； 给你一个由小写字母组成的单词数组， 并指定其中一个单词为起始单词，进行单词接龙， 请输出最长的单词串。 单词串是单词拼接而成的，中间没有空格。 单词个数：1 < N < 20 单个单词的长度：1 ~ 30 输入 输入第一行为一个非负整数,表示起始单词在数组中的索
uniq 命令用于检查及删除文本文件中重复出现的行，一般与 sort 命令结合使用。
Linux以其强大的命令行称霸江湖，Shell命令是数据极客的必修兵器。探索性数据分析，在需求和数据都不太明确的环境下，使用各种命令进行一次探索与挖掘。从基础的文件查看到简单的统计，再到一些常用的探索性分析命令，其目的都只是为了更好的做数据分析与挖掘而已。 01 Shell命令行 对于经常和数据打交道的人来说，数据工程师应该也是常常和Linux打交道。Linux以其强大的命令行称霸江湖，因此，Shell命令也是数据极客的必修兵器。 利用Linux命令行的几个命令，就可以完成一些简单的统计分析工作，比如利用w
-k n[,m]：按照指定的字段范围排序。从第n字段开始，m字段结束(默认到行尾)
单词接龙的规则是: 可用于接龙的单词,首字母必须要与前一个单词的尾字母相同； 当存在多个首字母相同的单词时，取长度最长的单词； 如果长度也相等，则取字典序最小的单词； 已经参与接龙的单词不能重复使用； 现给定一组全部由小写字母组成的单词数组， 并指定其中一个单词为起始单词，进行单词接龙， 请输出最长的单词串。 单词串是单词拼接而成的，中间没有空格。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
它是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来节约存储空间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。
作为一位英语爱好者，百词斩是我每天都会用的一款APP，这款应用可以自测词汇量，并巩固你的单词量，确实是一款用心的产品。作为一名雅思7分的选手，个人觉得里面的发音和例句，对于口语还是有很大的帮助，可以边听边读，做到碎片化的学习。总言而之，推荐大家都体验一下。 好吧，本人使用百词斩也有一年多了，时间久了总会发现一些不足之处，也会在它的官方渠道提出一些自己的需求和缺陷，而且该公司和我工作的地方都在一个园区，客服妹妹也很热情的邀请我去她们办公区坐坐，当然这都是客气话了。我个人最大的一个需求就是将收
No.39期 单词共现矩阵计算 Mr. 王：这里还有一个很典型的例子——单词共现矩阵计算。 这个例子是计算文本集合中词的共现矩阵。我们设 M 是一个 N×N 的矩阵，其中 N 为词数，矩阵中的 Mij 表示 i 和 j 在同一个上下文中的次数。 小可：这个上下文是什么呢？ Mr. 王：上下文可以是一个句子，也可以是一个段落，这要视实际情况而定。 小可：那么单词共现矩阵计算有什么用呢？ Mr. 王：这是一种用来测量语义距离的方法。两个词出现在同一个句子中的次数越多，说明它们之间的语义距离就越近，它们之间
——实现一个能够对文本文件中的单词的词频进行统计的控制台程序
本文将通过7个简单的小练习，对比示范SparkCore和SparkSQL编程的方法。除了WordCount词频统计这个典型的处理非结构数据的例子外，本文示范的大部分例子中，使用SparkSQL的编程接口都会更加简洁易懂。
Trie树，也叫字典树，又称单词查找树，是一种树形结构， 是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计， 排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串）， 所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间， 最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高
TF-IDF（Term Frequencey-Inverse Document Frequency）指词频-逆文档频率，它属于数值统计的范畴。使用TF-IDF，我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性。
小王在进行游戏大闯关，有一个关卡需要输入一个密码才能通过，密码获得的条件如下：在一个密码本中，每一页都有一个由 26 个小写字母组成的若干位密码，从它的末尾开始依次去掉一位得到的新密码也在密码本中存在。请输出符合要求的密码，如果由多个符合要求的密码，则返回字典序最大的密码。若没有符合要求的密码，则返回空字符串。
一个 句子 指的是一个序列的单词用单个空格连接起来，且开头和结尾没有任何空格。每个单词都只包含小写或大写英文字母。
通过管道将前一个命令(ls)的输出作为下一个命令(less)的输入，然后就可以一行一行地看。
题目：我有500w个单词，你帮忙设计一个数据结构来进行存储，存好之后，我有两个需求。
1）页面预设布局 页面上事先给出表头，具体html代码如下： 其中表头的key属性作用后面说明。
特别适合topN问题，如求海量日志中最大的100个数。既然是海量数据，那么内存中一下子无法加载所有的数据集，此时可以先读取海量数据中的100个数，建立数据集为100的小顶堆(小顶堆的对顶比所有元素都小)，然后依次往堆结构中读取数字，调整堆，使其保持小顶堆，最后得到top100的最大数。
实现一个 Trie (前缀树)，包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作。
原题样例：字符串中的单词数 C#方法：排序遍历 Java 方法：计数 总结 📷 原题样例：字符串中的单词数 📷 示例1: 输入：S = "5F3Z-2e-9-w", K = 4 输出："5F3Z-2E9W" 解释：字符串 S 被分成了两个部分，每部分 4 个字符； 注意，两个额外的破折号需要删掉。 示例2: 输入：S = "2-5g-3-J", K = 2 输出："2-5G-3J" 解释：字符串 S 被分成了 3 个部分，按照前面的规则描述，第一部分的字符可以少于给定的数量，其余部分皆为 2 个
利用字典数组。可以对数组中的每个字符串排序，将排序结果作为键，原字符串作为值。如 { "aet": ["eat","aet","tea"] }。最后字典中所有的值就是答案。
在Linux系统中，wc是一个非常有用的命令行工具，用于统计文件中的字符、单词和行数。wc命令可以帮助我们快速了解文件的基本信息，包括字符数、单词数和行数等。本文将详细介绍在Linux中使用wc命令进行字符统计的方法和示例。
cut cut 动作 文件 从指定文件截取内容 cut -c 字符 按字符选取内容 cut -d 指定分割符 cut -f n1，n2 分割以后显示第几段内容, 使用 , 分割 cut -n 只显示第n项 cut n- 显示 从第n项 一直到行尾 cut n-m 显示 从第n项 到 第m项(包括m
Problem Description Ignatius最近遇到一个难题,老师交给他很多单词(只有小写字母组成,不会有重复的单词出现),现在老师要他统计出以某个字符串为前缀的单词数量(单词本身也是自己的前缀).
重定向及管道 I/O重定向 I(input)/O(output)重定向，即输入输出重定向。 标准输入，输出，和错误 默认情况下，标准输入来自键盘；标准输出和错误显示在屏幕。通过I/O重定向，可以指定输入输出的载体 重定向标准输出 I/O 重定向允许我们来重定义标准输出送到哪里。使用“>”重定向符。 如：将ls命令的运行结果输送到文件ls-output.txt中 [root@senlong io]# ls -l /usr/bin > ls-output.txt [root@senlong io]# ll to
作者：陈业贵 华为云享专家 51cto(专家博主 明日之星 TOP红人) 阿里云专家博主 文章目录 什么是单词？ cyg.php ---- 什么是单词？ 举个例子: aaa aaa aaa 这就是三个单词。 cyg.php <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title> 计算字符串单词数量 <
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【新智元导读】谷歌官方推出“文本分类”指南教程。为了最大限度地简化选择文本分类模型的过程，谷歌在进行大约450K的文本分类实验后，总结出一个通用的“模型选择算法”，并附上一个完整的流程图，非常实用。
Data Visualization and Analysis of Taylor Swift’s Song Lyrics
可以把数据提出来后，交给IP地址解析库处理 正则的验证只是一个初步的筛选，把明显的错误过滤掉
head -2 1.txt | cut -c 5 截取1.txt文件的前两行的第五个字符 head -2 1.txt | cut -d ‘：’ -f 1,2 截取1.txt文件的前两行 以：分割 显示 1 2段内容 cut 从指定文件 截取内容 -c 按字符选取内容 -d ‘分隔符’ 指定分隔符 -f n1，n2 分割以后显示第几段内容，使用，分割 n 只显示n项 n- 显示 从第n项一直到行尾 n-m 显示 从第n项 到 第m项（包括m） Sort 排序 -u 去掉重复的 -n 升序 -n -r 倒序 -
Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。
dd if=infile.log of=outfile.log bs=1M count=1
方法1, 可以使用定高度,然后加个overflow:hidden. ,当点击查看更多时,把overflow去掉即可.但是当我需要给每个单元格加个hover显示详情的时候,发现position:absolute的元素都给overflow给盖住了.所以这个方法只能舍弃
AI 科技评论按：语音识别技术历史悠久，早在上世纪 50 年代，贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起，传统的基于统计的 HMM 声学模型，N 元组语言模型的发明，已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始，GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间，随着深度学习的快速发展，算力的快速增长，数据量的急速扩张，深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展，深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外，端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中，不需要做额外的音素词典的准备，这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。
雷锋网 AI 科技评论按：语音识别技术历史悠久，早在上世纪 50 年代，贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起，传统的基于统计的 HMM 声学模型，N 元组语言模型的发明，已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始，GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间，随着深度学习的快速发展，算力的快速增长，数据量的急速扩张，深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展，深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外，端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中，不需要做额外的音素词典的准备，这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。
1. 标准输入与输出 我们知道，执行一个shell命令行时通常会自动打开三个标准文件，即标准输入文件（stdin），通常对应终端的键盘；标准输出文件（stdout）和标准错误输出文件（stderr），这两个文件都对应终端的屏幕。进程将从标准输入文件中得到输入数据，将正常输出数据输出到标准输出文件，而将错误信息送到标准错误文件中。 我们以cat命令为例，cat命令的功能是从命令行给出的文件中读取数据，并将这些数据直接送到标准输出。若使用如下命令： $ cat config 将会把文件config的内容依次显示到屏幕上。但是，如果cat的命令行中没有参数，它就会从标准输入中读取数据，并将其送到标准输出。例如： $ cat Hello world Hello world Bye Bye $ 用户输入的每一行都立刻被cat命令输出到屏幕上。 另一个例子，命令sort按行读入文件正文（当命令行中没有给出文件名时，表示从标准输入读入），将其排序，并将结果送到标准输出。下面的例子是从标准输入读入一个采购单，并将其排序。 $ sort bananas carrots apples apples bananas carrots $ 这时我们在屏幕上得到了已排序的采购单。 直接使用标准输入/输出文件存在以下问题： 输入数据从终端输入时，用户费了半天劲输入的数据只能用一次。下次再想用这些数据时就得重新输入。而且在终端上输入时，若输入有误修改起来不是很方便。 输出到终端屏幕上的信息只能看不能动。我们无法对此输出作更多处理，如将输出作为另一命令的输入进行进一步的处理等。 为了解决上述问题，Linux系统为输入、输出的传送引入了另外两种机制，即输入/输出重定向和管道。 输入重定向 输入重定向是指把命令（或可执行程序）的标准输入重定向到指定的文件中。也就是说，输入可以不来自键盘，而来自一个指定的文件。所以说，输入重定向主要用于改变一个命令的输入源，特别是改变那些需要大量输入的输入源。 例如，命令wc统计指定文件包含的行数、单词数和字符数。如果仅在命令行上键入： $ wc wc将等待用户告诉它统计什么，这时shell就好象死了一样，从键盘键入的所有文本都出现在屏幕上，但并没有什么结果，直至按下＜ctrl+d＞，
①InputFormat调用RecordReader，从输入目录的文件中，读取一组数据，封装为keyin-valuein对象
Linux系统作为一种常用的操作系统，具有丰富的命令行工具，其中包括了许多用于统计数据的命令。这些命令可以帮助系统管理员和开发人员轻松地分析和处理数据。本文将介绍一些常用的Linux统计命令，帮助读者更好地理解和使用它们。
一般情况下，求前 k 个元素的题目可以使用堆求解。但是如果先进行堆排序（O(n*logn)），再输出前 k 个元素，这样时间复杂度和普通排序方法 sorted() 没有区别。
在斐波那契数列中，通常是第一个和第二个数是1，后续的每个数是前两个数之和。因此，第30个数可以通过递归或循环方式计算。
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