前言 RegExp：是正则表达式（regular expression）的简写。RegExp 对象用于规定在文本中检索的内容。 创建 RexExp 对象 创建正则表达式有两种方式： 第一种：使用字面量创建 RegExp 对象的语法： var p = /pattern/attributes; 第二种：使用 new 创建RegExp对象的语法： var p = new RegExp(pattern, attributes); 参数释义： 1.参数pattern是一个字符串，指定了正则表达式的模式或其他正则表达式
前言 JavaScript 中定义字符串可以用单引号或双引号，用于存储一系列字符。 字符串 声明一个变量的值是字符串类型，可以用单引号和双引号 var x ='hello world'; // 单引号 var y = "hello world"; // 双引号 如果字符串中有引号，可以用单双交替的方式 var a = "He is called 'yoyo'"; // 外双内单 var b = 'He is called "yoyo"'; // 外单内双 如果一个字符串中同时有单引号和双引号，那么此
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
https://leetcode-cn.com/problems/xor-queries-of-a-subarray
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
作者 | Sabri Bolkar 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 零拷贝和内存数据管理器 Vineyard（v6d） 最近发布了 0.13.2 版本，为 Python/C++ 开发和 Kubernetes 部署带来了改进的功能。它是作为 CNCF 沙箱项目 来进行维护的，并提供了分布式操作符，可用于在集群节点内或跨集群节点共享不可变数据。V6d 特别适用于大型（分片）数据集上（例如大语言和图模型）的深度网络训练。它的开发目前由阿里巴巴的一个工程团队领导。 零拷贝 和 内存 数据分布是许多实时
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中，我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法，其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”，然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
其实我写这篇文章的话，主要是想自己重新复习一遍正则表达式。我们也知道正则表达式在很多语言中都是通用的，所以学好这个好处很多。接下来，就跟我一起来学习一下正则表达式，从0到入门吧。
给你一个数组 items ，其中 items[i] = [typei, colori, namei] ，描述第 i 件物品的类型、颜色以及名称。
导语 | 开通微信时，系统如何判断你输入的手机号没被注册？如何使用更少的存储空间、更快的速度解决这个问题？对于这个问题，腾讯微信支付数据开发工程师杭天梦带来了她利用Bloom过滤器解决此类问题的思考，向大家分享。本文分享的主要内容为Bloom过滤器的简介、原理、应用和结论等。 “开通微信时，系统如何判断你输入的手机号没被注册？如何使用更少的存储空间、更快的速度解决这个问题？” 对于这个问题，最暴力的方法为： 通过遍历来判断是否被注册。那么时间复杂度为O(n)，空间复杂度也是O(n)。 稍微学过
NumPy（Numeric Python）作为Python的一个很重要的扩展程序库，在用来储存和处理大型矩阵的时候显得尤为出色，可以说专为进行严格的数字处理而生。当NumPy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。本篇文章给大家带来了NumPy中的argmin()的用法。希望能够给大家带来帮助。
设计一个支持 push，pop，top 操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。
MongoDB早期版本支持multi-key索引，加快数组检索，很受程序员喜欢；在4.2版本又推出了wildCard索引，支持object和数组检索。这两种索引有相似之处，但在功能上wildCard更强大。日常工作中，有同学对这两种索引的使用场景比较模糊，因此在这里抛砖引玉，供大家借鉴。
散列表是一种常用于实现关联数组或映射的数据结构，它通过将键映射到值的方式，能够实现快速的数据检索。在本文中，我们将深入讲解Python中的散列表，包括散列函数、冲突解决方法、散列表的实现和应用场景，并使用代码示例演示散列表的操作。
index()方法 返回值为:int 与find()方法类似 只是如果index()方法没有查找到字符将会抛出异常
相似度检索是啥？搜索、广告、推荐都需要用到相似度的检索。因为无论是网页、广告抑或推荐博文一定要符合你的查询意图才能带来更好的用户体验。
知乎专栏：[代码家园工作室分享]收藏可了解更多的编程案例及实战经验。问题或建议，请留言;
无论你是想快速入手Python，还是想成为数据分析大神或者机器学习大佬，亦或者对Python代码进行优化，本文的python库都能为你提供一些帮助。
有很多文章介绍了Python中各种很酷的功能（如变量拆包、偏函数、枚举可迭代对象等）。但说到Python时，还有很多东西可以谈论。今天打算分享我所知道和使用的一些特性，这些我在其他地方很少见人提到过。
英文原文：https://martinheinz.dev/blog/1 译者：测试
所谓众数，源于这样的一个题目：一个长度为len的数组，其中有个数出现的次数大于len/2，如何找出这个数。
关于局部敏感哈希算法，之前用R语言实现过，但是由于在R中效能太低，于是放弃用LSH来做相似性检索。学了Python发现很多模块都能实现，而且通过随机投影森林让查询数据更快，觉得可以试试大规模应用在数据
之前有发过一篇Python学习手册：NumPy快速参考表 ，可做系列文章参考学习。 在Python语言里，Pandas库是数据科学家进行数据处理和数据分析最常用的工具之一，其它还包括matplotlib(数据可视化)和NumPy(数组)，其中是Numpy库是构建Pandas库的基础。 由于快速、灵活和易于表达，使用Pandas数据结构会让数据分析更加简单。但是这个库内置超多功能，对于刚开始使用的人来说，如何选择也并非易事。 希望下面的Pandas快速检查表能帮到大家。 这个表既是一个学习指南，又是一个P
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
每个程序员的梦想不仅是成为一名优秀的程序员，而且成为一名伟大的程序员。我们都想实现我们的目标，为了实现我们的目标，我们必须有一个伟大的计划。
是波长小于 10^ 10 米的电磁波。这种不可见的电磁波是从原子核内发出来的，放射性物质或原子核反应中常有这种辐射伴随着发出。 γ 射线的穿透力很强，对生物的破坏力很大 。 大脑生理信号 EEG中常用这个频段 。
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（point mutual information）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法）。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以了。
网格搜索(grid search)，作为调参很常用的方法，这边还是要简单介绍一下。
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（point mutual information）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法）。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以
通过对LyScript自动化插件进行二次封装，实现从内存中读入目标进程解码后的机器码，并通过Python代码在这些机器码中寻找特定的十六进制字符数组，或直接检索是否存在连续的反汇编指令片段等功能。
https://leetcode-cn.com/problems/implement-trie-prefix-tree/
ps：这里的let在ECM6中可用，可能在较低的版本中无法正常使用，pycharm在使用上述关键字的时候如果出现了报错说明js版本没有选择6 需要我们自定义设置
v 与 M 数组的不同之处在于它们的维度。 我们可以通过 ndarray.shape 获得它的维度属性：
Code objects 是 CPython 实现的低级细节。 代码对象是 CPython 对一段可运行 Python 代码的内部表示，例如函数、模块、类体或生成器表达式。当你运行一段代码时，它会被解析并编译成一个代码对象，然后由 CPython 虚拟机 (VM) 运行。代码对象包含直接操作 VM 内部状态的指令列表，例如“将堆栈顶部的两个对象加在一起，将它们弹出，然后将结果放入堆栈”。这类似于像 C 这样的语言的工作方式：您将代码编写为人类可读的文本，该代码由编译器转换为二进制格式，然后运行二进制代码（C 的机器代码和 Python 的所谓字节码）直接由 CPU（对于 C）或由 CPython VM 的虚拟 CPU 执行。
图 1：根据 GitHub star 和贡献评选出的 2018 顶级 Python 库。形状大小与贡献者数量成正比
• 易用性和灵活性 • 全行业高接受度：Python无疑是业界最流行的数据科学语言 • 用于数据科学的Python库的数量优势 数据科学 文中提及了用于数据清理、数据操作、可视化、构建模型甚至模型部署(以及其他用途)的库。这是一个相当全面的列表，有助于你使用Python开启数据科学之旅。 用于不同数据科学任务的Python库 用于数据收集的Python库：
玩笑归玩笑，大家都知道最近算法岗面试不止是诸神黄昏了，已经发展到了灰飞烟灭的程度了（虽然有些夸张），贾扬清前些天也说过调参侠没有未来。
🔹 链表（List）：用于保存Twitter的信息流。 🔹 栈（Stack）：支持文字编辑器的撤销/重做功能。 🔹 队列（Queue）：用于保存打印作业，或者在游戏中发送用户操作。 🔹 堆（Heap）：用于任务调度。 🔹 树（Tree）：用于保存HTML文档，或者用于人工智能决策。 🔹 后缀树（Suffix Tree）：用于在文档中搜索字符串。 🔹 图（Graph）：用于跟踪社交关系，或者进行路径搜索。 🔹 R树（R-Tree）：用于寻找最近的邻居。 🔹 顶点缓冲区（Vertex Buffer）：用于向GPU发送渲染数据。
用GPT-4和ChromaDB向你的文本文件对话：一步一步的教程（LangChain 🦜🔗，ChromaDB，OpenAI嵌入，Web Scraping）。
最近我在帮一个数据科学家同事工程化一个基于深度学习模型的搜索系统。他们的项目是关于在文档嵌入应用深度学习模型，然后使用嵌入向量到我们的搜索系统中来查找相似文档。
「Python」 是一门编程语言，可以在服务器上使用 Python 来创建 Web 应用程序，他主要有以下用途：
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？
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