gensim的LDA算法中很容易提取到每篇文章的主题分布矩阵,但是一般地还需要进一步获取每篇文章归属到哪个主题概率最大的数据,这个在检索gensim文档和网络有关文章后,发现竟然没有. 简单写了一下. #打印每篇文档最高概率主题 for i in lda.get_document_topics(corpus)[:]: listj=[] for j in i: listj.append(j[1]) bz=listj.index(max(listj)) #print(i[bz][0],i,listj

给定一个包含非负整数的 m x n 网格,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小. 说明:每次只能向下或者向右移动一步. 例: 输入: [ [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1] ] 输出: 7 解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小. 问题分析:首先判断传入数组arr是否为空,为空直接返回0,新建数组array,用来表示每一步走后的数字之和,接下来步骤见代码注释 public static int minPathSum(int[][] arr) {

find the longest of the shortest Time Limit: 1000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2524    Accepted Submission(s): 888 Problem Description Marica is very angry with Mirko because he found a new gi

题目:平面上给定n条线段,找出一个点,使这个点到这n条线段的距离和最小. 源码如下: #include <iostream> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <time.h> #include <math.h> #define N 1005 #define eps 1e-8 //搜索停止条件阀值 #define INF 1e99 #

用Sql Server找出一天数据中从第一条数据开始每累加1小时的数据 -- ============================================= -- Author: Allen Cai -- Create date: 2018-07-20 15:59 -- ============================================= ALTER PROCEDURE PLMS_A_Logistics_Test AS BEGIN DECLARE @i INT;

排序练习--找出前m大的数字 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描述 给定n个数字,找出前m大的数字.   输入  多组输入,每组输入格式如下. 第一行包含两个整数n m.(n<=100000, m>0) 第二行包含n个正整数. 输出  输出前m大的数字,若m>n输出ERROR.每组输出占一行. 示例输入 2 1 4 3 4 2 1 2 898989 23 示例输出 4 898989 23 基数排序 #incl

<一出好戏>讲述人性,使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析,一起揭秘“这出好戏”到底如何? 黄渤首次导演的电影<一出好戏>自8月10日在全国上映,至今已有10天,其主演阵容强大,相信许多观众也都是冲着明星们去的.目前<一出好戏>在猫眼上已经获得近60万个评价,评分为8.2分,票房已破10亿. 我们将使用Python抓取猫眼近10万条评论数据,并对获取到的数据进行分析,看看观众对这部电影的评价究竟如何? 整个数据分析的过程分为四步: 获取数据 处理数据 存储数据

c#封装DBHelper类   public enum EffentNextType { /// <summary> /// 对其他语句无任何影响 /// </summary> None, /// <summary> /// 当前语句必须为"select count(1) from .."格式,如果存在则继续执行,不存在回滚事务 /// </summary> WhenHaveContine, /// <summary> ///

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: Yura不说数据说 ,PYuraL PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 数据爬取 其实我一开始是想用豆瓣网的评论的,但是我翻了翻吧,发现“最热评论”只能看到500条,“最新评论”只能显示100条,

多 时候我们要调整一项 Windows 的功能时只需更改一下注册表即可实现.而很多大家眼中所谓的高手,对 Windows 注册表更是玩得出神入化.难道这些高手把 Windows 注册表都记下来了?答案是当然不可能.那么,我们怎么知道 Windows 中的某个功能对应的是哪个注册表值呢? 在接下来的文章内容中,我们将以示例的方式教会大家使用 Process Monitor 的事件监控功能来找出某个 Windows 选项所对应的注册表值. 使用Process Monitor找出注册表值 相 信大家都

上一次,我用TF-IDF算法自动提取关键词. 今天,我们再来研究另一个相关的问题.有些时候,除了找到关键词,我们还希望找到与原文章相似的其他文章.比如,"Google新闻"在主新闻下方,还提供多条相似的新闻. 为了找出相似的文章,需要用到"余弦相似性"(cosine similiarity).下面,我举一个例子来说明,什么是"余弦相似性". 为了简单起见,我们先从句子着手. 句子A:我喜欢看电视,不喜欢看电影. 句子B:我不喜欢看电视,也不喜欢看

Facebook公司已经在其近线存储体系当中彻底弃用RAID与复制机制,转而采用分布式擦除编码以隔离其所谓的“暖性BLOB”. 暖性?BLOB?这都是些什么东西?大家别急,马上为您讲解: BLOB——也就是二进制大对象,包括Facebook用户的图片以及视频等等. 暖性——是指那些必须进行保存,访问频率低于热门数据但却又高于归档或者冷门数据的信息.通常情况下,这些数据已经产生了一周以上.当然,热门BLOB的访问频率仍然较高. 擦除编码——向一条字节串中添加经过计算的奇偶校验值(即里德所罗门码,简

简介: 如果大量使用 JavaScript 和 Ajax 技术开发 Web 2.0 应用程序,您很有可能会遇到浏览器的内存泄漏问题.如果您有一个单页应用程序或者一个页面要处理很多 UI 操作,问题可能比较严重.在本文中,学习如何使用 sIEve 工具检测并解决内存泄漏问题,本文也包含内存泄漏问题的应用示例以及解决方案. 发布日期: 2012 年 4 月 09 日 级别: 中级 原创语言: 英文 访问情况 : 10932 次浏览 评论: 0 (查看 | 添加评论 - 登录)  平均分 (7个评分)

表结构 Tag Table:{tag_id, tag_name}  #标签表 News Table:{news_id, title,......}  #新闻列表 NewsTags Table:{tag_id, news_id}  #新闻的标签关系表 解释: 一条新闻,有多个tag标签,比如: 新闻a{Tag1,Tag2, Tag3, Tag4} 新闻b{Tag1,Tag6, Tag7, Tag8} 新闻c{Tag8,Tag9, Tag10, Tag1} 新闻...{Tag..., .....}

前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿,m为10000). 优化的方法:可以把

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这个问题是一年前我刚步入IT行业的一个面试题,当时抓破头皮都想不到的问题,但现在回想过去自身不禁感到可笑,不多扯直接写解决方案.如何在数据表当中找出被删掉的数据行ID,意思是:在一堆的数据当中,让你找出数据存在间隔的那些数据行的ID(先不考虑两个数据行中存在多个间隔的情况). 可见ID=14那条数据行正是我要们寻找的,对于这种情况,可用自查询方式处理: select ID,New_ID,(New_ID - ID -1) as '存在的间隔数量',ID+1 as '被删除的行ID' from (

我们面临的问题有以下两点:1)数据量太大,无法在短时间内解决:2)内存不够,没办法装下那么多的数据.而对应的办法其实也就是分成1)针对时间,合适的算法+合适的数据结构来提高处理效率:2)针对空间,就是分而治之,将大数据量拆分成多个比较小的数据片,然后对其各个数据片进行处理,最后再处理各个数据片的结果.原文中也给出一个问题,"从3亿个ip中访问次数最多的IP",就试着来解决一下吧.1)首先,生成3亿条数据,为了产生更多的重复ip,前面两节就不变了,只随机生成后面的2节. private

From: http://www.testclass.net/pyunit/test_example_3/ 背景 当我们的测试数据是下面这些的时候,我们的用例是有问题的. [ {"name":"jack","password":"Iloverose"}, {"name":"rose","password":"Ilovejack"}, {"