java list 交集 并集 差集 去重复并集 package com; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; public class Test { public static void main(String[] args) { List list1 =new ArrayList(); list1.add("1111"); list1.add("2222

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第八章:竞争情报分析 在现实世界中,收集竞争情报可能意味着雇人在竞争对手的垃圾桶(实际会发生!)翻找. 在虚拟世界中,堆如山的数据就在您的指尖 - 从引荐者,目的地和搜索关键字到人口统计信息和心理情况. 虽然听起来太好以至于不可能是真的,但这些数据确实大部分是免费的. 竞争情报数据可以彻底地改进您的决策过程:您获得了关于自己绩效的额外背景,您可以挖掘行业趋势以获取可行的洞察,您可以在Web近乎无摩擦的环境中最终了解您的竞争状

需求概要: 1.把程序迁移到web平台,通过用户上传TXT的方式接收文件. 2.用户直接输入要统计的文本,服务器返回结果 3.在页面上给出链接 (如果有封皮.作者.字数.页数等信息更佳)或表格,展示经典英文小说词频统计结果: 4.支持用户自定义单词分隔符: 5.词汇范围对比(额外项). 分析和设计: 1.创建web工程,利用servlet上传文件的技术实现用户向服务器上传文件.页面设置表单类型为enctype="multipart/form-data",创建文件上传文本框<inp

本次将原本控制台工程迁移到了web工程上,依旧保留原本控制台的版本. 需求: 1.把程序迁移到web平台,通过用户上传TXT的方式接收文件: 2.在页面上给出链接 (如果有封皮.作者.字数.页数等信息更佳)或表格,展示经典英文小说词频统计结果: 3.支持用户自定义单词分隔符: 4.词汇范围对比(额外项). 实现: 1.迁移至web工程中,支持用户手动选择txt文件上传: 2.用户提交之后,会在后台运行词频统计函数,并且将统计结果的前10项打印到屏幕上: 3.统计结果文件Result.txt可以进

探讨一下leetcode上的3Sum: Given an array S of n integers, are there elements a, b, c in S such that a + b + c = 0? Find all unique triplets in the array which gives the sum of zero. Note: The solution set must not contain duplicate triplets. For example, g

1.判断是否是一个数组 function isArray(arr){ return Object.prototype.toString.call(arr) ==='[object Array]'; } isArray([1,2,3]) //true 2.判断是否是一个函数(三种)   function isFunction(fn) { return Object.prototype.toString.call(fn) ==='[object Function]'; return fn.const

术语: 数据lemma:词根,词元(词的基本形式,如名词单数或动词的不定式形式) content words:实词part-of-speech:词性object-relative clauses and prepositional-phrase attachments :宾语关系从句和介词短语从句 i.e. :即verb ellipsis:动词省略predicate :谓语subordination :<语>主从关系dependency links:从属关系clause:从句.分句metric

1.集合的创建 集合是一个无序不重复元素的集.基本功能包括关系测试和消除重复元素. 创建集合:大括号或 set() 函数可以用来创建集合.注意:想要创建空集合,你必须使用 set() 而不是 {},后者用于创建空字典.大括号也不可以创建元素含有字典与列表的集合. a={'a','b','c','d'} b=set('abcdefabcd') c=set({'a':1,'b':2}) d=set(['a','b','c','a']) print(a,type(a)) print(b,type(b)

作者:友盟+U-APM团队 Why? 为什么要做应用性能监控? 首先,我们要知道应用性能监控具体指什么?以及目的: 监控是一套完整的"监视+报警"的系统.对于像我们这样的App开发者来说,应用性能监控是衡量App的第一道关卡,如果应用的质量不好,会给用户带来最直接的体验伤害.App上线后,开发者是无法7*24实时获取到用户使用及体验情况的,这时就需要一套优质的监控工具. 那么,我们到底需要监控哪些指标? 安卓和iOS的客户端监控指标就有很多不同,比如说安卓需要的是Java.Native

本文大致整理了自己用过的一些插件的使用感想(就是好不好用). 在那之前先简单贴两条插件须知,知道的可以忽略. 1.Alcatraz 类似于管理第三方库的cocoapods,管理插件也有个Alcatraz. 安装的方法也很简单,如果你以前没有安装过那执行下面指令 curl -fsSL https://raw.github.com/alcatraz/Alcatraz/master/Scripts/install.sh | sh 如果之前安装过但是Xcode最新版本不能用了,那就先卸载旧的再安装下新的

CDN的理想与现实 多年以前,当<Kingdom of Heaven>这部史诗电影发行的时候,中国的影迷使用电驴和BT来寻找种子,而那个时候,高清也才刚刚进入电影领域,我的同事不惜用自家的电脑花费一个星期的时间去下载高清的版本.而现在,中国的影迷在使用迅雷去下载<越狱>,而每一集越狱播出以后,在20小时之内,迅雷上面就可以下载到有中文字幕的完整版本,而影迷只要半个小时就可以下载完成,他们使用的是以“CDN”为基础的所谓P2SP服务.我们在这里不需要讨论盗版的问题,我们在这里想谈论的

VDI(Virtual Desktop Infrastructure),即虚拟桌面基础架构,正迅速成为一个热门词汇,它将颠覆企业向终端用户交付应用的游戏规则.这篇专题就是想通过VDI与两种传统技术的对比,让我们清楚了解VDI适用的场景.  我们先来看看VDI的实现原理,它通过在数据中心已虚拟化的服务器上运行Windows XP或Windwos7虚拟机,将装有各种应用程序前端的桌面进行虚拟化,所以通俗的叫法也可以称为客户端虚拟化或桌面虚拟化.用户从客户端设备(瘦客户机或是普通PC)使用RDP之类瘦

[转自]http://www.cnblogs.com/dsxniubility/p/5099191.html 1.Alcatraz 类似于管理第三方库的cocoapods,管理插件也有个Alcatraz. 安装的方法也很简单,如果你以前没有安装过那执行下面指令 1 curl -fsSL https://raw.github.com/alcatraz/Alcatraz/master/Scripts/install.sh | sh 如果之前安装过但是Xcode最新版本不能用了,那就先卸载旧的再安装下

接昨天的博客,这篇随笔将会对本人运行Word2Vec算法时在Gensim以及Tensorflow的不同版本下的运行结果对比.在运行中,参数的调节以及迭代的决定本人并没有很好的经验,所以希望在展出运行的参数以及结果的同时大家可以批评指正,多谢大家的支持! 对比背景: 对比实验所运用的corpus全部都是可免费下载的text8.txt.下载点这里.在训练时,word embedding的维度被调节为200,除了word2vec_basic.py版本的step size为600001外,其余均为15个

链接地址:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTM0MzIwMQ==&mid=402439598&idx=1&sn=e8800cb0aa2fbc85d0276f64c90991c1&scene=1&srcid=01274T5BDmh4DLSFmCfYmul4&from=singlemessage&isappinstalled=0#wechat_redirect 2016-01-24 CocoaChina ▲点击上

Vue.js 是开源的 JavaScript 框架,能够帮助开发者构建出美观的 Web 界面.当和其它网络工具配合使用时,Vue.js 的优秀功能会得到大大加强.如今,已有许多开发人员开始使用 Vue.js 来取代 Angular 和 React.js  . 那么对于 Angular 和 React.js ,开发者该如何选择呢? 下面我们会对这两种框架进行介绍和深度对比. Vue.js 是前 Google 员工 Evan You 的开发的,并于2014年发布,现已获得了超过57,000个 Git

一.前言 消息队列中间件(简称消息中间件)是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成.通过提供消息传递和消息排队模型,它可以在分布式环境下提供应用解耦.弹性伸缩.冗余存储.流量削峰.异步通信.数据同步等等功能,其作为分布式系统架构中的一个重要组件,有着举足轻重的地位. 目前开源的消息中间件可谓是琳琅满目,能让大家耳熟能详的就有很多,比如ActiveMQ.RabbitMQ.Kafka.RocketMQ.ZeroMQ等.不管选择其中的哪一款,都会有用

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | 微软研究院AI头条 编者按:在过去的一段时间,自然语言处理领域取得了许多重要的进展,Transformer.BERT.无监督机器翻译,这些词汇仿佛在一夜之间就进入了人们的视野.你知道它们具体都是什么意思吗?今天,我们就将为大家介绍三个NLP领域的热门词汇. 01Transformer Transformer在2017年由Google在题为<Attention Is All You Need

一.关于两种英语教学法的争议 在英语教学方面,主要有纠错式教学法(目前主要对应国内听说读写四位一体的教学法)和鼓励式教学法(目前对应国内听说为主的教学法),这两种教学方法其实是各有千秋,各有利弊的. 1. 纠错式教学法(四位一体的教学) 代表人物:乐加乐.剑桥国际.优学汇.北外青少的英系教学 优点:听说读写四位一体的教学,更重视读写,听力也比较强,重视语法的准确度,对考试得分有帮助.并且有相应的证书证明你的水平,对未来学术交流非常有利. 缺点:四位一体教学,因此口语的训练时间必然少,容易造成口语

关键词:    TF-IDF实现.TextRank.jieba.关键词提取数据来源:    语料数据来自搜狐新闻2012年6月—7月期间国内,国际,体育,社会,娱乐等18个频道的新闻数据    数据处理参考前一篇文章介绍:    介绍了文本关键词提取的原理,tfidf算法和TextRank算法    利用sklearn实现tfidf算法    手动python实现tfidf算法    使用jieba分词的tfidf算法和TextRank提取关键词 1.关键字提取: 关键词抽取就是从文本里面把跟这

转自:https://blog.csdn.net/autocyz/article/details/53149760 https://www.tensorflow.org/tutorials/representation/word2vec?hl=zh-cn 1.公式 //链接的博客里讲的很不错,当两个样本标签相同,即相似y=1,则欧式距离越大损失函数越大,反之,欧式距离越小,损失函数越小: 当两样本不相似时y=0,只有后一项,若欧式距离越小反而loss越大:欧式距离越大loss越小. 噪声对比估计