一个简单的问题可以作为测试是否应该是一个分类变量的试金石测试：“两个价值有多么不同，或者只是它们不同？”500美元的股票价格比100美元的价格高5倍。 所以股票价格应该用一个连续的数字变量表示。 另一方面，公司的产业（石油，旅游，技术等）应该无法被比较的，也就是类别特征。
为了能够有效地识别位置，我们需要提取表征图像的特征，之后将相同的特征分成一组，并搜索相似的图像。当然位置识别也可以应用于其他程序，例如在图像恢复我们也需要查找相似图像。
文本已成为最常见的表达形式之一。我们每天都要发送电子邮件、短信、推文、更新状态。因此，非结构化文本数据变得非常普遍，分析大量文本数据现在是了解人们的想法的关键方法。
面试锦囊系列一直有收到大家的反馈，包括后台内推成功的消息、朋友的同事从创业小公司成功跳到huawei等等，非常高兴小破号的这些整理分享能够真正地帮助到大家
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
在上一篇文章里，我们介绍了if语句、elif语句和else语句以及条件判断语句。我们今天来说点流程控制之外的东西:列表。列表型变量可以在变量下存储多个值，并以索引的方式来控制每个值。 Python的列
当一个 NLP（自然语言处理）在观察我的写作风格（也是如何处理我自己的 Facebook 数据！）
在本章中，我展示了上一个练习的解决方案，并分析了 Web 索引算法的性能。然后我们构建一个简单的 Web 爬虫。
直到一个文明在包括数学、统计学和语言学在内的几个学科中达到足够复杂的学术水平，密码分析才能被发明出来。
比如说16位二进制数A：1001 1001 1001 1000，如果来你想获A的哪一位的值,就把数字B：0000 0000 0000 0000的那一位设置为1.
截至2020年，Netflix上大约有3712部电影和1845部电视节目。如果你正在学习英语，有很多内容可以选择，但你可能没有时间看完所有的内容。这就是为什么需要数据科学技能来分析Netflix上最好的1500部电影和电视节目的文本。这样做的目的是为你提供许多不错的选择，以便您可以找到自己喜欢的电影或电视节目，这对学习英语也很有帮助，而不是强迫您观看不喜欢的电视节目。
本指南提供了一套全面的最佳实践，以帮助您从原型转向生产。无论您是经验丰富的机器学习工程师还是最近的爱好者，本指南都应为您提供成功将平台投入生产环境所需的工具：从确保访问我们的API到设计能够处理高流量的稳健架构。使用本指南帮助制定尽可能平稳有效地部署应用程序的计划。
一个有向图（或有向图）是一组顶点和一组有向边，每条边连接一个有序对的顶点。我们说一条有向边从该对中的第一个顶点指向该对中的第二个顶点。对于 V 个顶点的图，我们使用名称 0 到 V-1 来表示顶点。
软件开发职位通常需要的技能是NoSQL数据库（包括MongoDB）的经验。本教程将探索使用API收集数据，将其存储在MongoDB数据库中以及对数据进行一些分析。
在本教程中，我们将展示11个技巧来编写更好的Python代码!我们展示了许多最佳实践，它们通过使代码更加简洁和更具python风格来改进代码。以下是所有技巧的概述:
本文为大家介绍20个值得记住的 Python 技巧，可以提升您编程技巧， 并为您节省大量时间。在平常编程过程中，以下技巧大多非常有用。
选自adventuresinmachinelearning 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 本文详细介绍了 word2vector 模型的模型架构，以及 TensorFlow 的实现过程，包括数据
Python 已成为最受欢迎的编程语言之一，由于其灵活性、用户友好性和广泛的库。无论您是初学者还是有准备的开发人员，拥有一组方便的代码部分都可以为您节省大量时间和精力。在本文中，我们将深入研究十个可用于解决日常编程挑战的 Python 代码片段。我们将指导您完成每个片段，以简单的步骤阐明其运作方式。
python 中的索引从 0 开始。在上面的块中，整数 6、4、1、5、9 是数组元素，0、1、2、3、4 是各自的索引值。
让我们设计一个实时建议服务，当用户输入文本进行搜索时，它会向用户推荐术语。类似服务：自动建议，提前键入搜索
VSCode 为我们提供了一个小颜色框作为参考，但它还不够大，无法判断相似颜色之间的差异。Color Highlight 通过用颜色包装每个十六进制代码为我们提供了更大的预览。
一个类别特征，见名思义，就是用来表达一种类别或标签。比如，一个类别特征能够表达世界上的主要城市，一年四季，或者说一个公司的产品(石油、路程、技术)。在真实世界的数据集中，类别值的数量总是无限的。同时这些值一般可以用数值来表示。但是，与其他数值变量不一样的是，类别特征的数值变量无法与其他数值变量进行比较大小。(作为行业类型，石油与旅行无法进行比较)它们被称之为非序的。
目前，我们构建了一个基本的 Web 爬虫；我们下一步将是索引。在网页搜索的上下文中，索引是一种数据结构，可以查找检索词并找到该词出现的页面。此外，我们想知道每个页面上显示检索词的次数，这将有助于确定与该词最相关的页面。
这里使用Python切片。从某种意义上讲，切片简化了以下代码的编写（不考虑Python中-1的情况）。
文本数据需要特殊处理，然后才能开始将其用于预测建模。
为什么有时候学着学着会突然之间觉得一切度是那么无趣，男的每个月也有那么几天难道？哈哈，不然是什么，我还是要坚持，可以做少一点，但是不能什么度不做。总会过去的，加油
Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它管理的内存分为若干个不同的数据区域。这些区域有着各自的用途，一级创建和销毁的时间，有的区域随着虚拟机进程的启动而存在，有些区域则依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁。根据《Java虚拟机规范》中规定，jvm所管理的内存大致包括以下几个运行时数据区域，如图所示：
编译器前端的最后一关，可捕获前面两关无法捕获到的错误，因为有些语言不是上下文无关的，例如，(e1: int ^ e2: int) => e1 + e2: int
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Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干不同的数据区域，这些区域都有各自的用途以及创建和销毁的时间。Java虚拟机所管理的内存将会包括以下几个运行时数据区域，如下图所示：
在这其中，很多不理解的没关系，我们学过多线程，有两个线程，其中一个线程可以暂停使用，让其他线程运行，然后等自己获得cpu资源时，又能从暂停的地方开始运行，那么为什么能够记住暂停的位置的，这就依靠了程序计数器， 通过这个例子，大概了解一下程序计数器的功能，关于Java整理了100+面试真题+答案解析+笔记，地址：Java后端面试真题。
在这其中，很多不理解的没关系，我们学过多线程，有两个线程，其中一个线程可以暂停使用，让其他线程运行，然后等自己获得cpu资源时，又能从暂停的地方开始运行，那么为什么能够记住暂停的位置的，这就依靠了程序计数器， 通过这个例子，大概了解一下程序计数器的功能。
我不是教授编程的专家，但是当我想要在某件事情上做得更好时，我会尝试找到一种方法来享受它。 例如，当我想更好地使用 shell 脚本时，我会决定在 Bash 中编写一个的扫雷游戏。
这里遵循了社区的习惯译法“移动”，学过 C++ 的读者可能比较熟悉了；对使用其他语言的读者来说，要特别注意这里的“移动”在语义上并非像真实生活中那样简单地挪动物品的位置，而是涉及一个非常重要的概念——所有权。在这个语义下，你可以把它理解为将值从一个所有者移交给另一个所有者，这里的重点是对所有权的转移，而所有权是 Rust 的核心概念。——译者注
计算机科学领域过度痴迷于排序算法。根据 CS 学生在这个主题上花费的时间，你会认为排序算法的选择是现代软件工程的基石。当然，现实是，软件开发人员可以在很多年中，或者整个职业生涯中，不必考虑排序如何工作。对于几乎所有的应用程序，它们都使用它们使用的语言或库提供的通用算法。通常这样就行了。
原文：https://opensource.com/article/19/10/advanced-awk
编码很有趣，而Python编码更有趣，因为有很多不同的方法可以实现相同的功能。但是，大多数时候都有一些首选的实现方法，有些人将其称为Pythonic。这些Pythonic的共同特征是实现的代码简洁明了。
L1，L2，L3 指的都是CPU的缓存，他们比内存快，但是很昂贵，所以用作缓存，CPU查找数据的时候首先在L1，然后看L2，如果还没有，就到内存查找一些服务器还有L3 Cache，目的也是提高速度。
随着前几周的学习，我们会发现这些项目代码通常会变的越来越长。今天，我们将利用过去四个天学到的所有概念来构建Hangman游戏。正如往常一样，随着项目代码写入，我们将引入新的概念。今天，我们的目标是创建功能齐全的Hangman游戏，在这个游戏里，我们可以猜词，减少生命值，并最后赢或输掉游戏。在这个游戏中，我们不会创建图象。在我们共同完成项目后，你可以根据自己的需求随意添加图形。
一般来说，我们在拟合一个机器学习模型或是统计模型之前，总是要进行数据清理的工作。因为没有一个模型能用一些杂乱无章的数据来产生对项目有意义的结果。
搜索引擎实现起来，技术难度非常大，技术的好坏直接决定了产品的核心竞争力。 搜索引擎的设计与实现中，会用到大量的算法。百度、Google 这样的搜索引擎公司，面试时，会格外重视考察候选人的算法能力。
这是trie(字典)树模板题，字典树+前缀的东西，给节点打个标记就行 与计数一样 某个单词的字符走到只标记过一次的节点（证明字符节点只有该单词走过 可以代表该单词）就行了。想了解 字典树（点击即可）
自从使用大型语言模型（LLMs）后，自然语言处理领域已经迅速发展。通过其令人印象深刻的文本生成和文本理解能力，LLMs已经在全球范围内得到了广泛的应用。
在本文中，将分享一些常见的编程面试问题，这些问题来自于不同经验水平的程序员，囊括从刚大学毕业的人到具有一到两年经验的程序员。
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