又学到一个词REPL

【又学到一个词REPL】的更多相关文章

A read–eval–print loop (REPL), also known as an interactive toplevel or language shell 指的是交互式解释器.…

[leetcode]58. Length of Last Word最后一个词的长度

Given a string s consists of upper/lower-case alphabets and empty space characters ' ', return the length of last word in the string. If the last word does not exist, return 0. Note: A word is defined as a character sequence consists of non-space cha…

跟着PHP100第一季学写一个CMS(1-10)

笔记: 这次用的方法是先跟着视频做一遍,隔一天或半天后独立再做一遍,能发现真正不会的地方记录下来. CMS0.1界面布局1.问题:分两个css来实现时basic.css+index.php出现定位不正确问题. 解决:@CHARSET "UTF-8"; 第一行说明漏了一个封号“;”导致奇怪问题,花了半个多小时和原文件对比. ps.经常会犯这种错误少个结尾符号,浪费大量时间. 2.小知识:body{margin:0 auto;}让页面居中 . 3.小知识:border宽度会…

用一个词(TASPK)牢记C程序内存布局

一个典型的C程序内存布局,从低地址到高地址分别为: 1. text (正文段,即代码段 Code Segment) 2. data (已经初始化的数据段) 3. bss (未被初始化的数据段 Block Started by Symbol) 4. heap (堆) 5. stack (栈) 注1:上图中的Code segement 即text. 于是,采用缩写词记忆法如下所示: 对第1个单词text取其第1个字符t, 对第2个单词data取其第2个字符a, 对第3个单词bss取其第3个字符s,…

Asp.NetCore轻松学-实现一个轻量级高可复用的RabbitMQ客户端

前言本示例通过对服务订阅的封装.隐藏细节实现.统一配置.自动重连.异常处理等各个方面来打造一个简单易用的 RabbitMQ 工厂:本文适合适合有一定 RabbitMQ 使用经验的读者阅读,如果你还没有实际使用过 RabbitMQ,也没有关系,因为本文的代码都是基于直接运行的实例,通过简单的修改 RabbitMQ 即可运行. 解决方案如下 1. 创建基础连接管理帮助类首先,创建一个 .netcore 控制台项目,创建 Helper.Service.Utils 文件夹,分别用于存放通道管理.服务…

LeetCode OJ：Length of Last Word（最后一个词的长度）

Given a string s consists of upper/lower-case alphabets and empty space characters ' ', return the length of last word in the string. If the last word does not exist, return 0. Note: A word is defined as a character sequence consists of non-space cha…

SQL注入自学[第一学：一个简单的注入环境的编写]

/* 转载请注明出处 ID:珍惜少年时 */ CODE区域: /*注:现在mysql_connect的这种连接方式已经被放弃了,也就是说不用了,老夫也是新手上路故,下载了一个wampserver2.2的低版本的环境来测试,当然了可以使用“@”符号,当然了用mysqli自然也是可以的.代码有待优化.新手上路嘛.嘻嘻. */ <?php $localhost="localhost:3306"; $dbusername="root"; $dbpassword=&qu…

跟着PHP100第一季学写一个CMS(11-20)

PS.刚发现IE并不兼容,有点悲剧 cms1.1密码处理 1.小知识:sha1($_answer) //加密为40位,不知道能不能破解 2.小知识:mysql_real_escape_string($_question) //mysql自带的转义,防止sql注入,不知道好不好用…

在Java中如何用String类中的indexof方法得到一个词的出现频率

public class Test{ public static void main(String[] args) { String s="hello jack hello look me to see nohello"; String target="hello";//甚至可以为正则表达式 int count=0; while(s.indexOf(target)>=0){ s=s.replaceFirst(target, ""); Sys…

学了一个封装的jquery插件，感觉还成

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-…

(转) ACM必备（学完一个就加亮一个）不多，就这些！

时间复杂度(渐近时间复杂度的严格定义,NP问题,时间复杂度的分析方法,主定理)排序算法(平方排序算法的应用,Shell排序,快速排序,归并排序,时间复杂度下界,三种线性时间排序,外部排序)数论(整除,集合论,关系,素数,进位制,辗转相除,扩展的辗转相除,同余运算,解线性同余方程,中国剩余定理)指针(链表,搜索判重,邻接表,开散列,二叉树的表示,多叉树的表示)按位运算(and,or,xor,shl,shr,一些应用)图论(图论模型的建立,平面图,欧拉公式与五色定理,求强连通分量,求割点和桥,欧…

打算写一个《重学Node.js》系列，希望大家多多支持

先放上链接吧,项目已经开始2周了:https://github.com/hellozhangran/happy-egg-server 想法现在是2019年11月24日,还有人要开始学习Node.js吗? Node.js大概从2014年开始火热,现在搜一下学习教程,很多开源教程都是3~5年前写下的.再详细搜一下express.mongodb相关文章,时间点大部分也是2017,大量的Node.js开源项目也已经停更了.当年大家都在讨论Node.js为何这么火,而此刻我发现大家开始讨论为何Node.…

开源共享一个训练好的中文词向量（语料是维基百科的内容，大概1G多一点）

使用gensim的word2vec训练了一个词向量. 语料是1G多的维基百科,感觉词向量的质量还不错,共享出来,希望对大家有用. 下载地址是: http://pan.baidu.com/s/1boPm2x5 包含训练代码.使用词向量代码.词向量文件(3个文件) 因为机器内存足够,也没有分批训练.所以代码非常简单.也在共享文件里面,就不贴在这里了.…

Excel公式与函数——每天学一个

说明(2018-5-29 20:35:53): 1. 根据刘伟的视频讲解进行总结,网上讲Excel公式与函数的貌似就他讲的还不错.在他的微博里看到现在的照片胖了不少,不过还挺帅的,不再是以前那个小屌丝了. 2. 一共53个视频,去掉一个开头,去掉一个结尾,还剩51个,一天看一个,俩月就能看完,美滋滋~ 3. 其实我已经看了好几个了,而且因为一个很短,所以一天能看好几个,只能看几个总结几个了. 开始! 目录: (1)TRUE与FALSE(2)IF函数(3)IF函数嵌套(4)AND,OR,NOT(5…

结巴分词3--基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 算法简介在结巴分词2--基于前缀词典及动态规划实现分词博文中,博主已经介绍了基于前缀词典和动态规划方法实现分词,但是如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中,jieba分词一样可以分词,那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢?这就是本文将要讲解的,基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词. 利用HMM模型进行分词,主要是将分词问题视为一个序列标注(…

萌新笔记——用KMP算法与Trie字典树实现屏蔽敏感词（UTF-8编码）

前几天写好了字典,又刚好重温了KMP算法,恰逢遇到朋友吐槽最近被和谐的词越来越多了,于是突发奇想,想要自己实现一下敏感词屏蔽. 基本敏感词的屏蔽说起来很简单,只要把字符串中的敏感词替换成"***"就可以了.对于子串的查找,就KMP算法就可以了.但是敏感词这么多,总不能一个一个地遍历看看里面有没有相应的词吧! 于是我想到了前几天写的字典树.如果把它改造一下,并KMP算法结合,似乎可以节约不少时间. 首先说明一下思路: 对于KMP算法,这里不过多阐述.对于敏感词库,如果把它存进字典树,并在…

[Algorithm & NLP] 文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型

深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适…

从1.5k到18k, 一个程序员的5年成长之路

昨天收到了心仪企业的口头offer, 回首当初什么都不会开始学编程, 到现在恰好五年. 整天在社区晃悠, 看了不少的总结, 在这个时间点, 我也写一份自己的总结吧. 我一直在社区分享, 所以, 这篇总结也是本着一种分享的态度, 希望相比我还年轻的同学们, 可以从中找到一些让自己成长更快的文字. 先介绍下背景:1. 2008年3月开始学习编程, 目前2013年3月;2. 2009年6月计算机专业本科毕业;3. 大学期间, 基本稳拿班级倒数第一, 高考英语49分, 大学英语除了补考没及格过. 接着,…

【转载】php程序员：从1.5K到18K 一个程序员的5年成长之路

昨天收到了心仪企业的口头offer, 回首当初什么都不会开始学编程, 到现在恰好五年. 整天在社区晃悠, 看了不少的总结, 在这个时间点, 我也写一份自己的总结吧. 我一直在社区分享, 所以, 这篇总结也是本着一种分享的态度, 希望相比我还年轻的同学们, 可以从中找到一些让自己成长更快的文字. 先介绍下背景:1. 2008年3月开始学习编程, 目前2013年3月;2. 2009年6月计算机专业本科毕业;3. 大学期间, 基本稳拿班级倒数第一, 高考英语49分, 大学英语除了补考没及格过.接着,…

剑指XX(游戏10) - 走正步工厂一个安静的农场游戏的代码

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc2lsYW5ncXVhbg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" /> 提要一个系列的文章能写到10篇就算对这个主题有一定了解了. 今天的剑指XX游戏,要做一个了结. 找工作的过程先说下终于结果,通过实习拿到的录用offer,研发职位. 首先我的…

Jsp敏感词过滤

Jsp敏感词过滤大部分论坛.网站等,为了方便管理,都进行了关于敏感词的设定. 在多数网站,敏感词一般是指带有敏感政治倾向(或反执政党倾向).暴力倾向.不健康色彩的词或不文明语,也有一些网站根据自身实际情况,设定一些只适用于本网站的特殊敏感词. 比如,当你发贴的时候带有某些事先设定的词时,这个贴是不能发出的.或者这个词被自动替换为星号(*)或叉号(X)等,或者说是被和谐掉了. 在我看来敏感词过滤最重要的是在写过滤词汇的算法,如何过滤出大批量的敏感词,我感觉DFA的思想不错 DFA简介在实现文字…

python 爬取腾讯微博并生成词云

本文以延参法师的腾讯微博为例进行爬取并分析 ,话不多说直接附上源代码.其中有比较详细的注释. 需要用到的包有 BeautifulSoup WordCloud jieba # coding:utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba def myDearWeiboCrawler(url…

cips2016+学习笔记︱简述常见的语言表示模型（词嵌入、句表示、篇章表示）

在cips2016出来之前,笔者也总结过种类繁多,类似词向量的内容,自然语言处理︱简述四大类文本分析中的"词向量"(文本词特征提取)事实证明,笔者当时所写的基本跟CIPS2016一章中总结的类似,当然由于入门较晚没有CIPS2016里面说法权威,于是把CIPS2016中的内容,做一个摘录. CIPS2016 中文信息处理报告<第五章语言表示与深度学习研究进展.现状及趋势>第三节技术方法和研究现状中有一些关于语言表示模型划分的内容P33-P35,其中: 语言表示方法大体上…

NLP︱词向量经验总结（功能作用、高维可视化、R语言实现、大规模语料、延伸拓展）

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------…

从1.5K到18K，一个程序员的5年成长之路

原文地址:点击打开链接 168楼朋友批评的很有道理, 虚心接受. 我自己是开始学的时候已经错过了基础课的学习, 现在也是深受其苦的, 面临技术上的瓶颈, 需要花更多的时间补充这些知识. 希望看到此文的学生朋友们不要收到误导! 昨天收到了心仪企业的口头offer, 回首当初什么都不会开始学编程, 到现在恰好五年. 整天在社区晃悠, 看了不少的总结, 在这个时间点, 我也写一份自己的总结吧. 我一直在社区分享, 所以, 这篇总结也是本着一种分享的态度, 希望相比我还年轻的同学们, 可以从中找到一些让…

编写第一个Flutter App（翻译）

博客搬迁至http://blog.wangjiegulu.com RSS订阅:http://blog.wangjiegulu.com/feed.xml 以下代码 Github 地址:https://github.com/wangjiegulu/flutter_test_01 编写你的第一个Flutter App 原文:https://flutter.io/get-started/codelab/ 这个你创建第一个Flutter app的指南.如果你熟悉面向对象的代码,基本的编程概念,比如变量,循…

文本分布式表示（二）：用tensorflow和word2vec训练词向量

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法…

DeepLearning.ai学习笔记（五）序列模型 -- week2 自然语言处理与词嵌入

一.词汇表征首先回顾一下之前介绍的单词表示方法,即one hot表示法. 如下图示,"Man"这个单词可以用 $O_{5391}$ 表示,其中O表示One_hot.其他单词同理. 但是这样的表示方法有一个缺点,看是看下图中右侧给出的例子,比如给出这么一句不完整的话: **I want a glass of orange ___** 假设通过LSTM算法学到了空白处应该填"juice".但是如果将orange改成apple,即 **I want a glass…

[转]一个普通IT人的十年回顾－－－金旭亮

金旭亮老师十年体会,很有收获.转自网络. 金旭亮于1989年与超级解霸的开发者梁肇新同时迈入广西大学的校门,却走了一条与其不同的路. 1994年起开始自学计算机专业本科课程,并开始编程,从未间断,迄今已逾10年,仍对软件痴心不改.2002年北京理工大学计算机应用技术专业研究生毕业,后留校任教,主讲程序设计系列课程.2003年在CSDN论坛发表自传——<一个普通IT人的十年回顾>,细诉自己的坎坷学习经历,言辞激昂澎拜,感染了无数学子之心.发表后一石激起千层浪,先后收到近千封国内外邮件,对作者经历…

用Python手把手教你搭一个Transformer！

来源商业新知网,原标题:百闻不如一码!手把手教你用Python搭一个Transformer 与基于RNN的方法相比,Transformer 不需要循环,主要是由Attention 机制组成,因而可以充分利用python的高效线性代数函数库,大量节省训练时间. 可是,文摘菌却经常听到同学抱怨,Transformer学过就忘,总是不得要领. 怎么办?那就自己搭一个Transformer吧! 上图是谷歌提出的transformer 架构,其本质上是一个Encoder-Decoder的结构.把英文句子输…