string str = "I come from Shanghai."; //根据空格切割 string[] strS = str.Split(' '); string tempStr = ""; ; i >= ; i--) { tempStr = tempStr + strS[i] + " "; } //去掉最后一个空格 tempStr = tempStr.TrimEnd(); 方法有多种.走过路过的朋友,可以发表想法,说说思路.

一行搞定-统计一句话中每个单词出现的个数 >>> s'i am a boy a bood boy a bad boy' 方式一:>>> dict([(i,s.split().count(i)) for i in s.split()]){'a': 3, 'boy': 3, 'i': 1, 'am': 1, 'bad': 1, 'bood': 1} >>> set([(i,s.split().count(i)) for i in s.split()])se

［抄题］: Given an input string, reverse the string word by word. Example: Input: "the sky is blue", Output: "blue is sky the". [暴力解法]: 时间分析: 空间分析: [优化后]: 时间分析: 空间分析: ［奇葩输出条件］: ［奇葩corner case］: ［思维问题］: 打碎成数组后再添加,居然有看不懂的bug. public class So

约定:句子以空格为词语分割符号,以句号为结束符号. 实现思路: 用函数explode(separator,string,limit)对字符串进行分割,再对得到的数据最后一个成员分割切掉符号.用一个新的数组倒序接收转为字符串,并补上句号. 代码实现: <?php/** * Created by PhpStorm. * User: Administrator * Date: 2016/9/25 0025 * Time: 22:29 *///需要被倒序的字符串$str="I am a hands

原文:http://www.cnblogs.com/lpshou/archive/2012/06/05/2536799.html 1.memcpy.memmove.memset源码 link:http://note.youdao.com/share/?id=1f826e4337c7db272e94fdb4f267a8de&type=note 2.strcpy.strcat等源码 link:http://note.youdao.com/share/?id=d23a598b2e31321517ed5

1604期 第1期测试(面试精选:C,LINUX,数据结构部分) 本试卷从考试酷examcoo网站导出,文件格式为mht,请用WORD/WPS打开,并另存为doc/docx格式后再使用 试卷编号:241486试卷录入者:试卷总分:100出卷时间:2016-05-05 17:09答题时间:120分钟 一.单项选择题(共15题,每题2分,共30分)1.下面关于i节点描述错误的是 [2分]A. i节点和文件是一一对应的(每个文件都有唯一一个索引结点号与之对应,而对于一个索引结点号,却可以有多个文件名与

1.求字符串中连续出现最多的字串 pair<string, int> substring(const string& str) { ; string substr; vector<string> substrs; //存储所有的子字符串 ; i < len; ++i) { substrs.push_back(str.substr(i, len - i)); } ; i < len; ++i) { ; j < len; ++j) { count = ; ,j

1,corpus 语料库 a computer-readable collection of text or speech 2,utterance 发音 比如下面一句话:I do uh main- mainly business data processing uh 是 fillers,填充词(Words like uh and um are called fillers or filled pauses ).The broken-off word main- is fragment calle

以下是利用卷积神经网络对某一个句子的处理结构图 我们从上图可知,将一句话转化成一个矩阵.我们看到该句话有6个单词和一个标点符号,所以我们可以将该矩阵设置为7行,对于列的话每个单词可以用什么样的数值表示.我们可以将其转化成向量的形式.所以其为7 * 5的矩阵,其次因为它不是图片,所以不存在通道一说,说白了就是7 * 5 * 1.其次在选择filter的时候,至少要以一个单词为单位.region就是设置几个单词为单位. 1.思路 对于中文垃圾邮件的分类,在CNN部分同前面介绍的英文垃圾邮件分类完全相

问题描述: 将一句话的单词进行倒置,标点不倒置.比如 I like beijing. 经过函数后变为:beijing. like I Demo1: import java.util.Scanner; public class Solution { public static void main(String[] args){ Scanner sc = new Scanner(System.in); String input = sc.nextLine(); String[] s1 = input

题目: 将一句话的单词进行倒置,标点不倒置. 这道题最简单的解法是使用algorithm提供的reverse()函数 具体步骤我写在代码注释里面: #include <string> #include <algorithm> int main(){ string s; getline(cin, s); //输入的字符串中包含空格,所以不能使用cin输入(遇到空格会停止),使用getline读取全部的字符(遇到换行符.EOF.自定义符号停止) auto it = s.begin();

总览 (SYNOPSIS) ssh-keygen -words [-q ] [-b bits ] -t type [-N new_passphrase ] [-C comment ] [-f output_keyfile ] ssh-keygen -p [-P old_passphrase ] [-N new_passphrase ] [-f keyfile ] ssh-keygen -i [-f input_keyfile ] ssh-keygen -e [-f input_keyfile ]

小白一个,刚刚费了老大的劲完成一个练手项目--image caption,虽然跑通了,但是评估结果却惨不忍睹.于是贴上大神的作品,留待日后慢慢消化.顺便记录下自己踩坑的一些问题. 先膜拜下大神的作品. 本次项目采用的模型结构如下.一路输入信息是利用VGG16提取的图像特征,另一路输入信息是利用LSTM提取的单词串特征,输出是预测的下一个单词.即模型的功能是,在给定图像特征和caption前面若干个单词的情况下,能预测出caption的下一个单词:所以循环若干次后即可得到一句完整的caption.

1. Notations 循环序列模型的输入和输出都是时间序列.$x^{(i)<t>}$表示第$i$个输入样本的第$t$个元素,$T_x^{(i)}$表示输入的第$i$个样本的元素个数:$y^{(i)<t>}$表示第$i$个样本的输出的第$t$个元素,$T_y^{(i)}$表示第$i$个样本的输出的元素个数. 在NLP领域,为了描述一句话,会有一个词典(vocabulary),里面保存了所有的英文单词(一般包含3万到5万单词),每个单词依次有一个编号.这样每个单词都可以用一个向量表

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状

第1章 Hadoop的安装1. 操作系统2. Hadoop的版本3. 下载Hadoop4. 安装Java JDK5. 安装hadoop6. 安装rsync和ssh7. 启动hadoop8. 测试hadoop.9. 练习 Hadoop的安装比较繁琐,有如下几个原因:其一,Hadoop有非常多的版本:其二,官方文档不尽详细,有时候更新脱节,Hadoop发展的太快了:其三,网上流传的各种文档,或者是根据某些需求定制,或者加入了不必须要的步骤,或者加入容易令人误解的步骤.其实安装是很重要的步骤,只有安装

1,在某个路径下查文件. 在/etc下查找“*.log”的文件 find /etc -name “*.log” 2,扩展,列出某个路径下所有文件,包括子目录. find /etc -name “*” 3,在某个路径下查找所有包含“hello abcserver”字符串的文件. find /etc -name “*” | xargs grep “hello abcserver” 或者find /etc -name “*” | xargs grep “hello abcserver” > ./cqt

为了生存,就得干一行爱一行.那就学习下lucene吧. 全文检索介绍 流程: 建索引 准备待搜索文档 文档分词:将文档分成一个个单独的单词,去除标点符号.停词(无意义的冠词介词等),得到token 语言处理:统一小写,单词缩减或转变为词根形式,得到term 索引:用term创建字典,term->doc,对字典按字母顺序排序,合并相同的term成为文档倒排链表.term->doc1,doc2,doc3 搜索 输入查询语句 处理查询语句:词法分析.语法分析.语言处理,得到语法树 搜索索引,得到符合

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1.全文索引相对于顺序扫描的优势:一次索引,多次使用 2.创建索引的步骤:(1)要索引的原文档 (2)将原文档传给分词组件(Tokenizer)分词组件会做如下事情:(此过程称为Tokenize)a.将文档分成一个一个的单词b.去除标点符号c.去除停词(Stop Word)  **停词就是语句中无意义的词汇,英语中比如 the is of  每一种分词组件(Tokenize)都有一个停词集合经过分词组件分词后得到的结果称为(词元)Token (3).将得到的词元传给语言处理组件(Linguist