在某节课上老师给出 300w 某国内知名网站泄露的口令集,以及 60w 某国外知名网站泄露的口令集,要求对其进行数据分析,并生成一个用于暴力破解的弱口令集。以下用数据集A和数据集B分别指代国内网站的口令集和国外的口令集。
统计输入英文文章段落中不同单词(单词有大小写之分, 但统计时忽略大小写)各自出现的次数。 输入段落中所含单词的总数不超过100,最长单词的长度不超过20个字母.
学编程的过程中,总是有小伙伴纠结我到底是该学C语言呢?还是Python呢?或者学Java?
RADIX-SORT 是一种基于字符的排序算法,它将字符串中的每个字符按照其ASCII值进行排序,然后再按照其出现频率进行排序。
博客这个东西的核心是表达,与其花时间搞搞这搞搞那,还不如把文章质量提高提高,写一些有创新性的东西出来,百度呀什么的最喜欢了。
#读一个文件,包含英文句子,请统计共多少个不重复的单词 #并且在另外一个文件中打印每个单词以及它的出现的次数 with open('/Users/jianpengwang/Desktop/宋华杰/123.txt','r') as f: f.seek(0) norepeat_word_times=0 norepead_word=[] result={} for line in f.readlines(): line_list=line.strip('\n').split(' ') for
输入两行字符串,以空格为分隔,将每行字符串存储为列表形式。将第一个列表的元素值作为键,将第二个列表中对应顺序的元素作为值,构建一个字典,按键升序排列后输出字典的所有键值对列表。
import collections import re #读取tips.txt文件内容,type(mytips)=str with open("tips.txt","r",encoding="utf-8") as tip: mytips=tip.read().lower() #正则去除非中英文字符, strip_file=re.sub(r"\W+","",mytips) print("正则去除非中英文字符:\n{}".format(strip_file)) print() #筛选
看起来有待删除节点有4种情况,实际情况a可以与情况b或者c合并起来,因此真正的删除过程如下:
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词,以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌,Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
摘要:将英文单词首字母变成大写是一个古老的话题,很常用,也很简单。不过如何用更简单的方式批量完成这个工作,则有很多学问,不想来看看吗!
作者 白宁超 成都信息工程大学硕士。 近期关注数据分析统计学、机器学习。 原文:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/zryy1.html 摘要:自然语言处理或者是文本挖掘以及数据挖掘,近来一直是研究的热点。很多人相想数据挖掘,或者自然语言处理,就有一种莫名的距离感。其实,走进去你会发现它的美,它在现实生活中解决难题的应用之美,跟它相结合的数学之美,还有它与统计学的自然融合。语言只是一种实现工具,真正难度的是模型的理解和对模型的构建。本文结合自然语言处理的基本方法,完成对2002-
作者 白宁超 成都信息工程大学硕士。 近期关注数据分析统计学、机器学习。 原文:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/zryy1.html 摘要:自然语言处理或者是文本挖掘以及数据挖掘,近来一直是研究的热点。很多人相想数据挖掘,或者自然语言处理,就有一种莫名的距离感。其实,走进去你会发现它的美,它在现实生活中解决难题的应用之美,跟它相结合的数学之美,还有它与统计学的自然融合。语言只是一种实现工具,真正难度的是模型的理解和对模型的构建。本文结合自然语言处理的基本方法,完成对2002
这道题是给一个字符串,其中包含字母顺序打乱的英文单词表示的数字 0 - 9。按升序输出原始的数字。
分词就是将句子、段落、文章这种长文本,分解为以字词为单位的数据结构,方便后续的处理分析工作。
人的很多错误的根源都来自于盲点。改变参照系,这是唯一有助于避免认知偏差的事情。人要改变参考系一般比较困难,所以我就想是否有可能让 AI 帮助,试用了下,好像还行。ChatGPT 无法给你确切的答案,但它可以提供一些思考角度。
(VRPinea 3月1日电)近几日,全国好消息不断,但大家还是不能放松警惕!闲暇的周末,让我们来看看最近又出了哪些有趣的VR游戏吧!
小蓝正在学习一门神奇的语言,这门语言中的单词都是由小写英文字母组成,有些单词很长,远远超过正常英文单词的长度。小蓝学了很长时间也记不住一些单词,他准备不再完全记忆这些单词,而是根据单词中哪个字母出现得最多来分辨单词。现在,请你帮助小蓝,给了一个单词后,帮助他找到出现最多的字母和这个字母出现的次数。
老读者可能比较熟悉,刚开始的时候写了一个排序算法系列,把常见的排序算法都写了,有兴趣的可以在公众号内的目录菜单栏中选择数据结构与算法查看。
输入两行 首行输入一段由英文单词word和标点构成的语句str 接下来一行为一个英文单词前缀pre 0 < word.length() <= 20 0 < str.length() <= 10000 0 < pre.length() <= 20
要了解单表替代密码就得先了解替代密码,在这里我就做一下简单的介绍: 替代是古典密码中用到的最基本的处理技巧之一 。 替代密码是指先建立一个替换表,加密时将需要加密的明文依次通过查表,替换为相应的字符,明文字符被逐个替换后,生成无任何意义的字符串,即密文,替代密码的密钥就是其替换表。 根据密码算法加解密时使用替换表多少的不同,替代密码又可分为单表替代密码和多表替代密码。 单表替代密码的密码算法加解密时使用一个固定的替换表。单表替代密码又可分为一般单表替代
本文介绍php开源库BooBoo,是一个处理php异常和错误的开源库,通过简单的分析代码,我们知道了实际项目中怎么正确的设置错误和异常。
前言:现在的网站架构复杂,大多都有多个应用互相配合,不同应用之间往往需要数据交互,应用之间的编码不统一,编码自身的特性等都很有可能会被利用来绕过或配合一些策略,造成一些重大的漏洞。 什么是编码,为什么要有编码? 众所周知,计算机只能够理解0和1,也就是二进制。可是我们的世界0和1以外,还有太多太多的符号和语言了,这时候,我们通过人为的规定一种0和1的排列组合顺序为某一种符号或者语言,这就是编码。是一种人为的规定的一种映射集合。 常见的一些编码的介绍(已经了解也可以看看,有一些我的个人总结) ASCII: 因
两个属性都同样是让文字换行,但存在着细微的区别,大部分时候刚接触到这两个属性时会无法区别两个的区别
“Pig Latin”是一个英语儿童文字改写游戏,整个游戏遵从下述规则: a. 元音字母是‘a’、‘e’、‘i’、‘o’、‘u’。字母‘y’在不是第一个字母的情况下,也被视作元音字母。其他字母均为辅音字母。例如,单词“yearly”有三个元音字母(分别为‘e’、‘a’和最后一个‘y’)和三个辅音字母(第一个‘y’、‘r’和‘l’)。
建设企业网站如何选域名?这一点是需要大家多加注意的地方,毕竟域名选择好了,能够有效的提升网站的浏览量与转化率,那么具体该如何操作呢?
破解版方法,激活时选择License server 填入http://idea.imsxm.com/ 点击Active即可。 参考自
想起小时候玩FC上的霸王的大陆,当时也没有汉化版只有日文版,所以大家玩的都是日文版,一开始就在那看别人玩,觉得他们好厉害,文字都看不懂,居然操作速度还能这么快。
作者:matrix 被围观: 1,836 次 发布时间:2014-04-23 分类:兼容并蓄 零零星星 | 9 条评论 »
pyinstaller: 把项目打包成可执行文件(.exe),可在 Windows 环境下运行程序,无需 Python 环境。
很多时候,WordPress中文主题都可能在开发的时候,漏掉了对文章对英文的排版优化,出现几种情况:
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要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词。AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一,在很多场景被证明有效。听起来AM很高大上,其实它的基本思想是相当直观简洁的。本文作者可以对灯发誓:在你读完这篇啰里啰嗦的文章及其后续文章后,一定可以透彻了解AM到底是什么,以及轻易看懂任何有关论文看上去复杂的数学公式部分。怎么样,这广告打的挺有吸引力吧,尤其是对那些患有数学公式帕金森病的患者。 在正戏开演前,我们先来点题外话。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词,以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌,Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你是一个
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思路: 无脑 HashMap,外文为key,英文单词为value,存入hashMap。
17:文字排版 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给一段英文短文,单词之间以空格分隔(每个单词包括其前后紧邻的标点符号)。请将短文重新排版,要求如下: 每行不超过80个字符;每个单词居于同一行上;在同一行的单词之间以一个空格分隔;行首和行尾都没有空格。 输入第一行是一个整数n,表示英文短文中单词的数目. 其后是n个以空格分隔的英文单词(单词包括其前后紧邻的标点符号,且每个单词长度都不大于40个字母)。输出排版后的多行文本,每行文本字符数最多80个字符,
在“编码器—解码器(seq2seq)”⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。
转自:https://blog.csdn.net/csuwubing/article/details/79259749
逆序输出字符串中的所有元素。 然后输出原列表。 然后逆序输出原列表每个元素,中间以1个空格分隔。注意:最后一个元素后面不能有空格。
AI 这个话题很火,我也一直在关注着,很多人甚至觉得 AI 会改变世界,也许你会好奇:ChatGPT 会在三年内终结编程吗?AI有可能改变人的学习方式吗?AI 能否取代打工人?本文会对相关问题从我们可见日常问题进行解答。
当我们人在看一样东西的时候,我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方,换句话说,当我们目光移到别处时,注意力随着目光的移动也在转移,这意味着,当人们注意到某个目标或某个场景时,该目标内部以及该场景内每一处空间位置上的注意力分布是不一样的。---------(思考:对于图片,会有些特别显眼的场景会率先吸引住注意力,那是因为脑袋中对这类东西很敏感。对于文本,我们大都是带目的性的去读,顺序查找,顺序读,但是在理解的过程中,我们是根据我们自带的目的去理解,去关注的。 注意力模型应该与具体的目的(或者任务)相结合。)
自然语言处理(NLP Natural Language Processing)是一种专业分析人类语言的人工智能。就是在机器语⾔和⼈类语言之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的。 在人工智能出现之前,机器智能处理结构化的数据(例如Excel里的数据)。但是网络中 大部分的数据都是非结构化的,例如:文章、图片、音频、视频... 在非结构数据中,文本的数量是最多的,他虽然没有图片和视频占用的空间大,但是他的 信息量是最大的。 为了能够分析和利用这些文本信息,我们就需要利用NLP技术,让机器理解这些文本信息,并加以利用。
Everyone you will ever meet knows something you don't.
phpstorm作为一款PHP语言开发的强有力生产工具,深受PHP开发者的喜爱。不仅自身功能很强大,而且还支持各种插件。今天总结几款phpstorm插件,都是个人在日常使用很久的情况总结的。这些插件分别是:
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