random import choice foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print (choice(foo)) 使用python random模块的sample函数从列表中随机选择一组元素...list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] slice = random.sample(list, 5) #从list中随机获取5个元素，作为一个片断返回
一、思路分析 首先，我们回顾一下以前学过的排列组合知识： 1、P(n, k)（也有很多书写成 A(n, k)）表示从 n 个不同元素中拿出 k 个元素的排列（Permutation/Arrangement...）总数；C(n, k) 表示从 n 个不同元素中拿出 k 个元素的组合（Combination）总数。...= 0) return false; // k 个桶（集合），记录每个桶装的数字之和 int[] bucket = new int[k]; // 理论上每个桶（集合）中数字的和...那么我们怎么让算法的智商提高，识别出这种情况，避免冗余计算呢？ 你注意这两种情况的 used 数组肯定长得一样，所以 used 数组可以认为是回溯过程中的「状态」。...先说第一个解法，也就是从数字的角度进行穷举，n 个数字，每个数字有 k 个桶可供选择，所以组合出的结果个数为 k^n，时间复杂度也就是 O(k^n)。
慧眼核身：https://cloud.tencent.com/product/faceid/developer 终极核身方案的好处是：1、提供微信H5、小程序、SDK、API多种接入模式；2、集成了身份证识别服务
深入了解：NLP在语音识别中的应用与挑战1. 引言随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，它的应用范围逐渐扩展到了语音识别领域。...2.3 特征提取特征提取是语音识别中的关键步骤，其目的是从语音信号中提取有用的特征。最常用的特征提取方法之一是梅尔频率倒谱系数（MFCC）。...NLP在语音识别中的应用3.1 文本后处理NLP在语音识别中的文本后处理是为了提高识别结果的准确性和可读性。它可以包括以下步骤：错误纠正： 通过语言模型检测并纠正识别中的拼写错误或不规范的语法结构。...3.2 自然语言理解NLP技术在语音识别后的自然语言理解阶段发挥关键作用。这包括：实体识别： 识别文本中的实体，如人名、地名、日期等，以更好地理解语音内容。...关键信息提取： 从文本中提取关键信息，以便系统更好地理解用户的意图。上下文建模： 使用语言模型理解文本的上下文，以便更好地回应用户的请求。
上一篇博客中我们从从电影院中认识了"迭代器模式"(Iterator Pattern)，今天我们就从文件系统中来认识一下“组合模式”（Composite Pattern）。...下方也使用了组合模式，Folder类就是组合文件夹与文件的地方，稍后会给出具体的说明。 首先我们来介绍下方黄色框中的文件类型协议与该协议的延展。...该协议的具体呢绒如下类图中黄框中的内容所示。 然后是红框中的部分，红框中是我们文件夹的实现，也是我们组合模式的核心模块。...也就是说files中可以存储遵循FileType协议的所有类，也就是files中可以存储文件和文件夹。“组合模式”在此处的提现就是文件以及文件夹在一块进行组合会生成一个新的文件夹。...Client就是该文件系统的使用者，从类图中我们可以看出来，Client依赖于FileType接口而不依赖于具体实现。
总的来说，pyWhat可以帮助你识别任何你想识别的东西。...pyWhat的任务就是帮助你识别目标数据，且无论你提供的是一个文件或是文本，甚至是十六进制参数！...此时，我们就可以使用pyWhat来识别恶意软件中的所有域名，并使用域名注册器API来注册所有域名。如果这种情况再次发生，你可以在几分钟内就将恶意软件清理掉。...Pcap文件快速分析 假设你在一次网络攻击活动中获取到了一个.pcap文件，那么pyWhat将可以快速帮助你识别下列信息： 所有的哈希； 信用卡卡号； 加密货币地址； 社保号码； 等等…....只需几秒钟，pyWhat就可以快速帮助你识别目标文件中的关键数据。
往者可知然不可谏，来者可追或未可知 — Claude Shannon 1959 点击查看：从0到1：神经网络实现图像识别（上） 上篇介绍了神经网络的理论基石 - 感知机（perceptron）模型；感知机模型是一个简洁的二类分类模型...这里“正确的问题”是MNIST，一个手写数字图片集数据的识别问题。...从二分类到多分类问题 一种思路是把 K 类分类问题，视为 K 个二类分类问题：第一次，把样本数据集的某一个类别，和余下的K-1类（合并成一个大类）做二类分类划分，识别出某一类；第 i 次，划分第i类和余下的...工程实践中，往往从训练样本集中，抽取一批(batch)训练样本，通过整批数据的矩阵运算，得到这批样本损失的均值，减少更新梯度的次数提高训练效率；每轮训练后，使用该批次的梯度均值更新参数，较快得到接近梯度下降的收敛结果...通过引入隐藏层，使模型通过线性组合的方式，支持异或类场景下，样本的分类识别； 原始输入，先经过隐藏层处理，再传递到输出层；隐藏层中的节点，代表了从输入特征中抽取得到的更高层特征。
本次的练习是：如下图1所示，在一个4行4列的单元格区域A1:D4中，每个单元格内都是一个一位整数，并且目标值单元格（此处为F2）也为整数，要求在单元格G2中编写一个公式返回单元格A1:D4中四个不同值的组合的数量...这四个值的总和等于F2中的值 2. 这四个值中彼此位于不同的行和列 ? 图1 下图2是图1示例中满足条件的6种组合。 ? 图2 先不看答案，自已动手试一试。...组合数为n!，对于4行4列为4!=24。...关键是，参数cols固定为数组{0,1,2,3}，显然意味着四个元素组合中的每个都将分别来自四个不同列，然后变换传递给参数rows的数组，即满足确保没有两个元素在同一行的条件的所有可能排列。...因此，这24个rows参数传递给OFFSET时将产生与先前给出的24个和相等的结果，即集合{0,1,2,3}的24个可能的排列，即： {0,1,2,3} {1,0,2,3} {2,0,1,3} {3,0,1,2
此外，MEFISTO 可以通过以数据驱动的方式同时识别和对齐潜在的变异模式来整合多个相关数据集。 MEFISTO是什么？...在概率框架内制定的MEFISTO自然可以解释视图、组和协变量值的任意组合的缺失值。...尽管器官和物种的几种组合缺少大量时间点，但MEFISTO的时间排列产生了物种间发育阶段的有意义的对应关系。所有五个因子都具有高度的平稳性，这与驱动大部分变异的发育程序相一致。...为了确定转录组和表观遗传组在发育过程中的协调变化，研究团队使用从RNA表达中得到的二维参考坐标来描述发育过渡期，并将这些作为MEFISTO的协变量（方法）。...类似地，MEFISTO还可用于识别空间模式。
在包括大型、结构化核开关以及小型、灵活病毒RNA的基准测试中，SHAMAN成功识别了所有实验解析的结合位点。...计算机辅助药物设计（CADD）提供了若干基本工具，以协助药物发现的各个阶段，从药物成药性评估到虚拟筛选以识别初步药物、结合亲和力计算及先导优化的生成方法。...SHAMAN方法概述 图1：SHAMAN方法的概述 SHAMAN是一种计算技术，使用小片段或探针以及原子级显性溶剂分子动力学（MD）模拟，来识别RNA结构集合中的潜在小分子结合位点（图1A）。...另一方面，脂肪族探针在病毒RNA中识别高概率（70%）的口袋（图3E），由于其固有的灵活性导致了暴露于溶剂中的浅空腔。...SHAMAN 能够从holo-like和apo构象中准确定位结合位点，并在刚性核开关与高柔性病毒RNA分子中均表现出优异的预测能力。
文章提出了一套软件，即基于结构的滚圆扩增的eccDNA序列鉴定和定位（CReSIL），用于从长读序列中鉴定和描述eccDNA。...CReSIL在识别eccDNA方面的表现，最低F1分数为0.98，优于其他基于模拟数据的生物信息学工具。...CReSIL是研究真核细胞中复杂和简单eccDNA的可靠工具。 论文链接 https://doi.org/10.1093/bib/bbac422
MultCheck是一款功能强大的恶意软件分析工具，广大研究人员可以直接使用该工具测试可疑目标文件是否具备恶意性，并检查目标文件是否被一个或多个反病毒引擎标记。
该数据集包含 417K 个高质量标注表格，通过此数据集作者利用深度神经网络 SOTA 模型建立了数个强大的基线，从而助力更多研究将深度学习方法应用到表格检测与识别任务中。...这部分分三步详细介绍了数据收集过程：文档获取、创建表格检测数据集、创建表结构识别数据集。 文档获取 研究者从网上抓取 Word 文档。...研究者修改 XML 文件中的代码片段，使表格边框可更改为与文档其他部分不同的颜色。如图 3 所示，研究者在 PDF 文档中添加了一个绿色边框，该表格得到完美识别。...最后，研究者从 Word 文档中获得了 PDF 页面。 ? 图 2：数据处理流程。 ? 图 3：通过 Office XML 代码中的 和 标记来识别和标注表格。...通过这种方式，研究者可以从 Word 和 Latex 文档的源代码中自动构建表表结构识别数据集。就 Word 文档而言，研究者只需将原始 XML 信息从文档格式转换成 HTML 标签序列即可。
组合不同的频段（bands）和尺度（scales），来训练和融合网络模型，得到最优的U-NET网络； 3. 对小样本类别进行过采样。...该方案也应用于测试集，你可以从流程图中看出一系列结果。 最后，在预处理中，将训练集的图像减去平均值，并标准化偏差。...图6：积水区的伪影问题 从常识上来说，河流总是会延伸到图像的边界，而积水区一般只有小的重叠区域，这是解决问题的关键。...从各类所用时间的角度来看，超过70%的时间花在识别车辆、积水区和建筑物，而花了最少的时间识别农作物。 在提交次数上，我多次尝试提交文件来微调近似多边形。...我先尝试了正方形边框，然后改为近似多边形，接着在OpenCV中尝试侵蚀多边形。最终，我使用rasterio库和shapely库来执行从多边形到WKT格式的转换。
我目前的做法是用scroll查询出一万条，多线程循环一万条中的每条，去全库扫描---但是这种做法一分钟才能处理一万条。您有什么新的思路没。...举例： 13011112222 13511112222 13711112222 2.2 如何对后8位建立索引，以方便后续的识别？...步骤 3：json解析识别出步骤2的所有手机号或_id。 步骤 4：reindex步骤3的_id数据到情侣号索引。 步骤 5：时间切片周期递增，直到所有数据遍历完毕。
https://blog.csdn.net/yanshuanche3765/article/details/78917507 在对集合进行操作时，我们会发现，如果我们用迭代器迭代，但是在迭代器过程中如果使用集合对象去删除...Iterator 支持从源集合中安全地删除对象，只需在 Iterator 上调用remove()即可。...这样做的好处是可以避免 ConcurrentModifiedException ，这个异常顾名思意：当打开 Iterator 迭代集合时，同时又在对集合进行修改。...所以这就解释了标题所提出的问题，还有值得注意的一点是对于add操作，则在整个迭代器迭代过程中是不允许的。 其他集合(Map/Set)使用迭代器迭代也是一样。...Iterator 是工作在一个独立的线程中，并且拥有一个 mutex 锁。
来源：公众号 机器之心 授权 近日，阿里安全图灵实验室和中科院计算所合作提出一种只需要视频级别标注的新型 DeepFake 视频检测方法，该方法更加关注现实中广泛存在的部分攻击（篡改）视频问题，能够从视频中准确识别出被篡改的人脸...DeepFake 概况 随着换脸技术的升级及相关应用的开源，换脸用途也从最初的娱乐逐渐演变成犯罪工具，对人们的名誉和社会的安定形成潜在的威胁。...其中 e 是网络参数，h^j_i 是包 i 中实例 j 对应的特征。 在实例设计上，与传统多实例学习的设定一样，该研究中实例与实例间是相互独立的。...具体而言，研究人员使用文本分类里常用的 1-d 卷积，使用不同大小的核对输入的人脸序列从多视角上进行编码，从而得到时空实例，用于最终检测。...今年 3 月，阿里发布新一代安全架构，致力于从源头防范安全威胁，构建安全体系，并打造数字基建安全样板间。
实验目的 简单理解ida如何识别静态链接程序中的库函数 实验环境 ida7.0 flair68 vs 2017 实验过程 比如我使用vs2017用MFC编写一段代码，点击按钮，弹窗的（因为直接MessageBox...TEXT("giantbranch"), TEXT("giantbranch"), 0); } 我们使用静态编译 项目属性—常规—MFC的使用—在静态库中使用MFC 我们用ida打开，可以看到很多函数都识别出来了...执行下面的命令，即可生成nafxcwd.pat pcf.exe nafxcwd.lib 我们打开pat文件，可以看到其实就是一些机器码序列，不确定的就用.来说明 我们用ida打开nafxcwd.lib中的第一个...ctf的静态链接 我们可以尝试file ->load sig文件尝试去识别 这有个repo https://github.com/push0ebp/sig-database reference https
该事件迅速从明尼阿波利斯市蔓延到了美国全国，不少地区开始举行大规模抗议游行，局势混乱不堪，众多城市沦陷。这也是近两年发酵最大的一次事关种族主义的事件。...从历史角度上看，现在的美国正在经历一个非同寻常的时期，美国国内的种族主义的弊端正得到充分展现。...虽然技术一直标榜着客观公正，但是在相面识别等涉及到肤色、外貌等众多领域，技术往往在煽动种族主义中发挥了一定的作用。 如何在研究中消除种族偏见也是不少学者投身一生的研究课题。...以本次事件为由，我们特意收集整理了一些种族主义和技术偏见相结合的资源，特别是在AI领域，包括一些研究、文章和书籍等，包括从主流语音识别到面部识别的种族性探究，希望这些资源能够成为培养负责任公民、尤其是技术从业者的起点...作品链接： http://gendershades.org/ Voicing Erasure（语音清除） 由艾莉森·科内克（Allison Koenecke）领导，这项研究展示了语音识别中的种族歧视问题
作者结合了包括LSTM、Attention和BERT在内的多种自然语言处理神经网络模型，形成了一个统一的管道，用于从人类肠道微生物组数据中识别候选抗菌肽（AMP）。...该研究展示了机器学习方法从宏基因组数据中挖掘功能肽并加速发现有前景的AMP候选分子以进行深入研究的潜力。...人工智能方法，尤其是自然语言处理方法，可以自主学习序列特征，并且可以通过识别基因组序列中的特征，甚至是低同源性的短序列来识别候选AMP。机器学习已经成功地识别出具有抗生素作用的小分子。...图3 模型不同组合方式的效果比较 研究发现，不同模型识别的真阳性（TP）和假阳性（FP）序列的比例差异很大，由于它们的预测偏差相互独立，作者将这些不同的模型结合起来，以进一步提高精度。...这些结果表明该研究中结合多个NLP模型形成的统一管道是一种从序列数据中识别AMP的稳健方法。
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