编译器由于涉及到编译原理，了解计算机科学的同学就能感触到，编译原理是较为抽象，无论从原理还是从实践上都是比较难把握的对象。在接触理论性较强，难度较大的问题时，最好的办法是从最简单的情况入手，先从感性上获得认知，为后面的理性认知打下基础，因此我们先从编译原理算法的基础入手，首先掌握词法解析。
最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目，里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。
日常项目中，在使用python优化测试工具时，小编遇到了一些较常见的问题，现借此机会和大家分享下这些问题及相关的处理思路。
聚类算法属于无监督的机器学习算法，即没有类别标签y，需要根据数据特征将相似的数据分为一组。k-means为聚类算法中最简单、常见的一种，通过计算距离，将相似性高的数据分在一起。 算法流程 随机选择k个
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OpenRefine是一款免费开源、清理数据的强大工具，它可以帮助用户在使用数据之前完成清理工作，并通过浏览器运行的界面直观地展现对数据的相关操作，对于编程能力薄弱的用户而言是一个不错选择。
将字符串、列表和元组视为序列，是因为组成它们的成员具有顺序。这是对 Python 内置对象归类的一种方式。在有的资料中，还提出了“基础对象类型”的类别，包括整数类型、浮点数类型、字符串类型和布尔类型。所以，根据对象的不同特点，可以有不同的聚类结果。本章中的“容器”，也是一种归类方式，一般认为包括列表、元组和字典、集合（含可变集合和不变集合），前两种对象已经在第4章学习过，这里将开始学习后两种。诚然，读者也可以创造其他的归类方式。
class 类 object 对象 object-oriented programming 面向对象，简称OOP attribute 属性 method 方法 inheritance 继承
关于 Python 中的类与对象相关知识，网络上已经有非常多的教程。但对于初学者来说，仍然是一个非常难以理解的事情。今天我尝试从一个奇怪的角度讲解使用类、对象相关知识。
聚类算法在机器学习和数据挖掘中占有重要的地位，它们用于自动地将数据分组成有意义的集群。KMeans聚类算法是其中最简单、最常用的一种。在本篇文章中，我们将深入探讨KMeans聚类算法的原理、优缺点、变体和实际应用。首先，让我们了解一下聚类和KMeans算法的基础概念。
实小楼同学平常的工作比较繁杂，经常需要处理各类文档，几天时间桌面上就累积了一堆不同类型和名称的文档，显得十分杂乱。实小楼想通过 Python 编写一个脚本，能够自动归类整理不同类型的文档。
继承是面向对象编程的一个重要的方式，通过继承，子类就可以扩展父类的功能 由于Python允许使用多重继承，因此，MixIn就是一种常见的设计 只允许单一继承的语言（如Java）不能使用MixIn的设计
@朱嘉盛大佬考虑到当前在国内华为较为主流，也用 Windows 系统，尝试用华为的真机或者 eNSP 模拟器，把书中提及的实验做一做，方便大家学习记录，方便交流。
如果要再增加“宠物类”和“非宠物类”，这么搞下去，类的数量会呈指数增长，很明显这样设计是不行的。
这篇文章是对这个帖子的汇总，帖子里的答复都很有意思，真希望 ITEye 多一些这样的帖子，少一些浮躁和毫无意义的争论。
CPC是由北京大学开发的一款lncRNA预测工具，只需要输入fasta格式的转录本序列，该软件就可以判断每条转录本的蛋白编码潜能并进行打分，根据得分将转录本划分为coding和non-coding两类，网址如下
Python使用类(class)和对象(object)，进行面向对象（object-oriented programming，简称OOP）的编程。 面向对象的最主要目的是提高程序的重复使用性。我们这么早切入面向对象编程的原因是，Python的整个概念是基于对象的。了解OOP是进一步学习Python的关键。 下面是对面向对象的一种理解，基于分类。 相近对象，归为类 在人类认知中，会根据属性相近把东西归类，并且给类别命名。比如说，鸟类的共同属性是有羽毛，通过产卵生育后代。任何一只特别的鸟都在鸟类的原型基础上的。
最近有点无聊，突然想试试在各种语言里面实现Y组合子。不过写完之后，没想到结果完全出乎我的意料。嘛，让我们来看看不同语言里的Y组合子。
那么我这里在列出四个关于栈的问题，大家可以思考一下，以下是以C++为例，相信使用其他编程语言的同学也对应思考一下，自己使用的编程语言里栈和队列是什么样的。
1. 初识面向对象 面向过程: 一切以事务的发展流程为中心. 面向对象: 一切以对象为中心. 一切皆为对象. 具体的某一个事务就是对象
学习大数据还是绕不开始祖级别的技术hadoop。我们不用了解其太多，只要理解其大体流程，然后用python代码模拟主要流程来熟悉其思想。 还是以单词统计为例，如果使用hadoop流程实现，则如下图。
在我们学习Python过程中，会经常遇到很多数值，在一些题目中会让我们进行简单的排序，但如果数值变多，那么我们如何用更简单的方法实现这些数值快速排序呢？
上一篇介绍了Mac环境的安装，安装完之后，我们需要一个编辑器来写Python代码。为了便于学习，我们可以使用Python自带的IDLE,类似Xcode的playGround。就在Python3文件夹里，打开就行了。
花下猫语：微软最近的新闻有点多啊。市值触底反弹，证明了自己的商业活力；在编程领域频频动作，又昭示了自己的技术潜力。我曾经对它有很不好的印象，现在可能要改观了。
一.面向对象: 1.函数式编程和面向对象的对比 题目:开发一个消息提醒的功能(邮件/短信/微信) def email(em,text) """ 发送邮件 :return: """ print(em,text) def msg(tel,text): """ 发送短信 :return: """ print(tel,text) def wechat(num,text): """ 发送微信 :r
就是直接用『原子操作』(atomic operation)所实现的并发。这种并发是给程序库的编写者用的， 而应用程序开发者则不需要它，因为这种写法很容易出错，而且极难调试。虽说Python本身的并发机制一般是用底层的操作实现的， 但开发者不能用Python语言编写这种级别的并发代码。
unicode 中文字符分类 回忆上次内容 字符集 从博多码 到 ascii 再到 iso-8859 系列 各自割据 如何把世界上各种字符统进行编码 unicode顺势而生不断进化 不过字符总量超过了65536 每个汉字都有位置 📷 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 所有汉字里面第一个汉字是什么呢？ 分布 📷 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 第一个字就是一 📷 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 一切本是混沌 河出图洛出书 一划开天 分出阴阳 一生二
之前一直用R，最近正在学python，因为没有什么工作经验，也只能谈谈自己的感悟。 数据科学家算是统计师和程序员的结合体，来源也主要是这两个专业的毕业生。不过这两个群体的思维方式还真的是不一样。可以认为，统计的人更加偏爱R，程序员更偏爱python。 其实python有了pandas才能使数据分析变的像R那样简单。数据科学家能把python用的像R一样我觉得就好了。不过如果除了数据分析，公司要求代码的重用性，或者直接嵌入到产品中（比如网站推荐系统），那么对编程的要求就更高了。 其实数据科学家在做数
日期加减的结果，以及可以对日期相加減的類型是datetime.timedelta
blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/79462554
文本情感倾向性分析（也称为意见挖掘）是指识别和提取原素材中的主观信息，并对带有感情色彩的文本进行分析处理和归纳推理的过程。主要用于实时社交媒体的内容，如微博评论等。而BosonNLP情感词典是从微博、新闻、论坛等数据来源的上百万篇情感标注数据当中自动构建的情感极性词典。因为标注包括微博等网络社交媒体平台的数据，该词典囊括了很多网络用语及非正式简称，对非规范文本也有较高的覆盖率。本文主要基于BosonNLP情感词典，同时使用程度副词词典和否定词词典（借助《知网》情感分析用词语集等文本构建）和哈工大停用词表，共同通过情感打分的方式进行（这里以前文《利用Python系统性爬取微博评论》https://blog.csdn.net/kutalx/article/details/115242052)中获取的评论数据为依托）的情感倾向性分析。
Map 的作用，即数据的映射，用于把一组键值对映射成另一组新的键值对。 白话就是对数据按照一定的格式进行归整。 举个例子，有一遍文章，需要对文章中出现过的相同的单词进行归类，期望结果如下： 将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle了，这个是mapreduce优化的重点地方。
本来打算推一篇如何使用 Python 从 PDF 中提取文本内容的文章，但是因为审核原因，公众号上发不出来。尝试排查了一个小时，还是没有搞定，索性就放弃挣扎了。我在这里放出来文章的第一部分，如果有兴趣，可以前往我的 Github 或者码云上查看全文。
代码地址：https://github.com/mattzheng/Baidu-AIP-Address
之前我有测试过很多整合去批次的算法，例如CCA，RPCA，harmony，LIGER等：
在写代码的过程中，我们经常会遇到这样一个需求：判断字符串中是否包含某个关键词，也就是特定的子字符串。比如从一堆书籍名称中找出含有“python”的书名。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： The Data Science Behind Natural Language Processing 作者 | John Thuma 翻译 | luyao777 校对 | Pita 审核 | 酱番梨 整理 | 立鱼王 原文链接： https://medium.com/dataseries/the-data-science-behind-natural-language-processing-69d6df06a1f
打算密码学项目改用Django来完成，所以最近一段时间都在学习Django,学了也有一段时间了，想要找个练手的项目，网上大部分关于Django练手的项目都是写博客系统，刚好又看到国光大佬用Django改写了他的博客，于是自己也来实现一哈。
你的桌面是否像这样的一样被各种文件给堆满了，但是每一个文件又不清楚是否后面还有作用，也不敢删除，自己一个一个转移又太麻烦了。没关系，今天我带大家用python一起来做一个文件归类器，一键进行分类，再也不会看到满满当当的桌面了。
1.什么是爬虫 可以理解为抓取、解析、存储互联网上原始信息的程序工具，Google、Baidu底层都是爬虫。 2.为什么学Python和爬虫 从2013年毕业入职起，我已在咨询行业呆了4.5年，期间历经了从尽职调查、战略规划、业务转型，到信用风险管理、数据管理等多类项目，也经历了从Analyst到Consultant到Senior再到Manager的角色转变，收获良多。 然而时代在变，市场环境、金融行业、科技融合程度已今非昔比，自身发展需求与职业瓶颈的矛盾越来越突出。在当前的年纪，所有职业路径判断与选择
Check Point的安全研究人员在Python软件包索引（PyPI）上发现了10个恶意软件包，这是Python开发人员使用的主要Python软件包索引。 第一个恶意软件包是Ascii2text，这是一个通过名称和描述模仿流行艺术包的恶意包。在Check Point的公告中称攻击者为了防止用户意识到这是个恶意假包，因此复制了整个项目描述，而非过去常见的部分复制描述。一旦下载了Ascii2text，其将会通过下载一个脚本，收集存储在谷歌浏览器、微软Edge、Brave、Opera和Yandex浏览器等网络
我发现我不适合看视频学习，看书看文字觉得更舒服，看大神的博客教程：Python快速教程——这是大神的第一篇博客，点击下一篇，一篇篇看下去，都很通俗易懂，坐看看大神是如何成长的，可以利用碎片时间看，收获很多，不再迷茫。
上一节完成的词法解析器存在一些明显问题，例如在识别数字时，面对字符串“123abc”，它会识别为两者情况，分别为NUMBER:123,然后是IDENTIFIER:anc,实际上这样的字符串应该被认为是语法错误。另外我们还有一些”连号“操作符没有处理，例如“==, !=, — ,++”等。
自然语言处理(NLP)的重点是使计算机能够理解和处理人类语言。计算机擅长处理结构化数据，如电子表格；然而，我们写或说的很多信息都是非结构化的。
K - Means是一种对图像进行聚类的算法，属于无监督分割聚类方法，这种方法不对聚类进行层次划分，只是通过分析聚类的性质和均值，将像素简单地划分为不相交的聚类。
这里提到的“方法”，其实就是我们以前学过的函数，只不过在类的外面定义的时候叫函数，在类内部定义的时候，我们就叫方法。
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