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    Python: 从新闻中快速搜索特定股票名称

    问题提出 上次村长介绍了如何快速在新闻中搜索特定词条的方法。这个问题在经济和金融学研究中非常常见:给定一组新闻标题和股票名称,我们想知道每个股票在这些新闻标题中分别出现多少次。...在解法 2 中,我们会给出如何标题中出现所有股票的方法。 在进行所有操作之前,我们需要对股票名称进行清洗。我们知道,有些股票名前可能会带有“*”,比如*st 康达。...解法的核心是把候选的股票名称变成一个正则表达式能够接受的 pattern。在正则表达式中,竖杠 “|” 用来表达“或”。...我们的数据集包括25 万条新闻标题,需要在每条标题中搜索 3600 个可能的股票名称。在大猫的 Intel 十代 i7 移动版 CPU 上,只花费了 17 秒。...我们的数据集包括25 万条新闻标题,需要在每条标题中搜索 3600 个可能的股票名称。在大猫的 Intel 十代 i7 移动版 CPU 上,只花费了 20 秒。 ” 希望大家觉得这期推送有用!

    90310

    在Ubuntu中实现python按tab

    ---- 1.问题引出:默认情况下python交互界面的tab键         在linux下,或在路由器、交换机上,按tab键按得很爽,什么不完整的,tab一下都出来了,无奈,在linux中安装的python...,默认情况是没有tab功能的,也就是在python的交互界面中,tab是没有办法补全的,python的交互界面只是把它当作正常的多个空格补全来处理: xpleaf@py:~/seminar6/day1$...=====>按tab键,想看看sys的子模块,结果就是按出了一大堆空格键 是啊,这也太恶心了!没有tab键,宝宝不开心!...不过当时确实找了好多,都找不到一个在我自己的实验环境中可以使用的,总是提示各种错误!还好,总算让我找到一个可以使用的,下面直接给出tab.py的代码: #!...===>输入sys.后按两次tab键 sys.__class__(              sys.exit( sys.

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    Excel小技巧58: 在公式中快速应用名称

    在Excel中,名称是一个非常好的功能,不仅能够简化公式,而且让公式的可读性更好。本文介绍一个小技巧,可以让定义的名称快速应用到公式中。对于使用单元格引用的公式,这是一个非常好应用名称的方法。...在公式中快速应用名称的过程示例如下图1所示。 ? 图1 在工作表中,已定义单元格E2的名称为“价格”,E3的名称为“成本”,E4的名称为“税率”。...单元格E5中原来的公式为: =(E2-E3)*(1-E4) 应用名称后的公式为: =(价格-成本)*(1-税率) 操作步骤: 1.选择包含公式的单元格。...2.单击功能区“公式”选项卡“定义的名称”组中的“定义名称——应用名称”命令。 3.在“应用名称”对话框中选择要应用的名称,单击“确定”按钮。...注意:对于先创建名称,后编写公式的情形,如果在编写公式时选择单元格,那么会自动应用名称。 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学到更完美的知识。

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    在PowerBI的切片器中搜索

    在制作PowerBI报告时,一般来说,我们都会创建一些切片器。为了节省空间,一般情况下尤其是类目比较多的时候,大多采用下拉式的: ?...不过,在选项比较多的时候,当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时,你会发现这是一件很难办的事情,比如我们要看一下青岛的销售额时: ?...那,有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢? 答案是:有的。 如图: ? 只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器,按一下Ctrl+F即可。...此时,切片器中会出现搜索框,在搜索框中输入内容点击选择即可: ? 如果想同时看青岛和济南的销售额,可以在选中青岛后,重新搜索济南,然后按住Ctrl点击鼠标左键即可: ?...发布到云端,同样也可以进行搜索: ? 其实如果不按快捷键,也是能够找到这个搜索按钮的,点击切片器-点击三个小点-点击搜索,它就出来了: ? Simple but useful,isn't it?

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    DNN在搜索场景中的应用

    DNN在搜索场景中的应用潜力,也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种。...在FNN的基础上,又加上了人工的一些特征,让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中,使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题,转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征,如用户域,宝贝域,query域等,各种特征的维度都能高达千万,甚至上亿级别,如何在模型中处理超高维度的特征,成为了一个亟待解决的问题...在普适的CTR场景中,用户、商品、查询等若干个域的特征维度合计高达几十亿,假设在输入层后直接连接100个输出神经元的全连接层,那么这个模型的参数规模将达到千亿规模。...在以上的流程中,无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系,比如“红色连衣裙”,“红色鞋子”,这两个查询短语都有“红色”这个词语,但是在往常的处理中,这两者并没有任何关系,是独立的两个查询ID,如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的

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    在Google搜索中玩打砖块

    在1975年时,苹果公司的联合创始人斯蒂夫·沃兹尼亚克以及乔布斯向当时的项目主管Al Alcorn提出了这项提议;同年,Al Alcorn接受了这个打砖块的项目,并要求二人在四天内设计出原型。...最终二人连夜赶工,在四天之内设计完成,并且只使用了45个芯片。但乔布斯却向沃兹尼亚克隐瞒了额外奖金的事情,在平分350美元之后,自己独吞了余下的额外奖金。...在今天,Google将这款打砖块的游戏放在了图片搜索中,只需要搜索Atari Breakout或者直接点击链接,就可以开始游戏。每次游戏一共五个球,用完则游戏结束,给出最后得分。...这里为大家提供几个其他的Google彩蛋: 在Google搜索”tilt”或者”askew”,搜索结果将会倾斜; 搜索”Do a barrel roll”,搜索结果将会旋转一周 在Google...地图搜索任意一个国内到美国西海岸的步行路线,将会提示“横渡太平洋”。

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    网络名称空间在Linux虚拟化技术中的位置

    这一特性在Linux虚拟化技术中占据了核心位置,它不仅为构建轻量级虚拟化解决方案(如容器)提供了基础支持,也在传统的虚拟机技术中发挥作用,实现资源隔离和网络虚拟化。1....在Linux虚拟化技术中的应用2.1. 容器化技术在容器化技术(如Docker、Kubernetes)中,网络名称空间是实现容器网络隔离的基石。...它可以用来实现虚拟机的网络隔离,或者在更复杂的网络拓扑中(例如,使用Linux Bridge或Open vSwitch)作为虚拟网络设备的一部分。2.3....这使得网络名称空间成为构建高密度虚拟化环境(尤其是在容器技术中)的理想选择。不过,由于网络名称空间依赖于宿主机的网络栈,网络I/O的性能也受限于宿主机的硬件和网络配置。3.2....此外,围绕网络名称空间,开发了众多工具和库(如CNI、Netlink库等),为自定义网络解决方案的开发提供了便利。4. 结论 网络名称空间在Linux虚拟化技术中占据着不可或缺的位置。

    12000

    研究人员如何使用Shhgit搜索GitHub中的敏感数据

    Shhgit Shhgit能够帮助广大研究人员以近乎实时的方式寻找GitHub(包括Gists)、GitLab和BitBucket提交代码中的敏感数据和敏感文件。...实际上,在GitHub中发现敏感数据并不算什么新鲜事了。目前也有很多很好的工具可以帮助我们去寻找开源代码库中的敏感信息。...除此之外,GitHub本身也可以通过他们的令牌搜索项目来寻找敏感信息。它们的目标是实时识别提交代码中的秘密令牌,并通知服务提供商采取行动。.../shhgit 工具使用 Shhgit可以通过两种方式工作:通过GitHub、GitLab和BitBucket公共代码库搜索,或处理本地目录种的文件。...接下来,将其写入config.yaml文件中的github_access_tokens域。

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    在Solr中搜索人名的小建议

    搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说,按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字,但是我们可以使用Solr的一些功能,使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。...如果我们能够解决两个主要问题,人名搜索的问题就解决一大半了。 作者姓名重排,无论是在文档还是查询中,有些部分都被省略了:(Doug Turnbull, D. Turnbull, D. G....] [dougl] [dougla] [douglas] 有关此过滤器(以及Solr中的许多其他过滤器)需要注意的是,每个生成的标记最终在索引文档中占据相同的位置。...结果将出现索引名称Douglas G. Turnbull出现的每一处(以及有David G. Turnbull的地方)! 结合 好的,进入下一环节。现在用户在搜索框中输入“Turnbull,D.”。...所以[D.]和[Douglas]在索引文档中处于相同的位置。这意味着,当位置重要时(如在词组查询中)“D.

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    在 Elasticsearch 中实施图片相似度搜索

    图片本文将帮助你了解如何快速在 Elastic 中实施图像相似度搜索。你仅需要:要创建应用程序环境,然后导入 NLP 模型,最后针对您的图像集完成嵌入的生成工作。就这么简单!...它将会创建带名称和相对路径的文档,并使用所提供的映射将其存到 Elasticsearch 索引 ‘my-image-embeddings’ 中。...图像数量太少会导致结果达不到您的期望,因为您将要搜索的空间会特别狭小,而且到搜索向量的距离会特别接近。在文件夹 image_embeddings 中,运行脚本并针对变量使用您的值。...您会看到图像名称、图像 id,以及在 images 文件夹内的相对路径。搜索时,前端应用程序会使用这一路径来正确显示图像。...(即搜索查询)中,我们将会使用密集矢量并按照分数将图像排序。

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