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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。...在正则表达式中,_是一个特殊字符,表示是“匹配0次或任意次”。因此我们需要把_从股票名中删去。...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。

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    在字符串中删除特定的字符

    首先我们考虑如何在字符串中删除一个字符。由于字符串的内存分配方式是连续分配的。我们从字符串当中删除一个字符,需要把后面所有的字符往前移动一个字节的位置。...在具体实现中,我们可以定义两个指针(pFast和pSlow),初始的时候都指向第一字符的起始位置。当pFast指向的字符是需要删除的字符,则pFast直接跳过,指向下一个字符。...用这种方法,整个删除在O(n)时间内就可以完成。 接下来我们考虑如何在一个字符串中查找一个字符。当然,最简单的办法就是从头到尾扫描整个字符串。...然后对于字符串中每一个字符,把它的ASCII码映射成索引,把数组中该索引对应的元素设为1。...这个时候,要查找一个字符就变得很快了:根据这个字符的ASCII码,在数组中对应的下标找到该元素,如果为0,表示字符串中没有该字符,否则字符串中包含该字符。此时,查找一个字符的时间复杂度是O(1)。

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    在不完全递增序中查找特定要素

    无论是从简单的数组中查找一个特定的数字,还是从复杂的数据结构中检索信息,查找算法的效率和正确性都十分重要。今天,我们将探讨一个有趣的查找问题:在不完全递增序的矩阵中查找特定的元素。...问题描述 给定一个不完全递增序的矩阵和一个目标数字,编写一个程序来判断该数字是否存在于矩阵中。...我们在接下来的文章中会利用这一点解题。 查找算法 在完全有序的矩阵中,我们可以从右上角或左下角开始查找,利用矩阵的有序性逐步缩小搜索范围(例如二分查找)。...然而,在不完全递增序的矩阵中,这种方法不再适用。我们需要寻找一种新的策略来优化查找过程。 时间复杂度 对于一个 M×N 的矩阵,暴力搜索的时间复杂度为 O(M×N)。 三、解法实现与分析 1....暴力搜索 最简单的查找方法是暴力搜索,即遍历矩阵的每一个元素,检查是否等于目标值。这种方法的时间复杂度为 O(M×N),效率较低。

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    如何改进 AI 模型在特定环境中的知识检索

    在当今数字化的时代,AI 模型的应用越来越广泛,而如何提高其在特定环境中的知识检索能力成为了一个关键问题。本文将结合Anthropic 文章,深入探讨改进 AI 模型知识检索的方法。...Contextual Embeddings 在嵌入之前为每个块预置特定于块的解释上下文,就像给每个知识块加上了一个独特的标签。...例如,有些模型在处理自然语言文本时表现出色,而有些模型则更适合处理特定领域的知识。在选择嵌入模型时,需要根据具体的应用场景进行评估和选择。 3....五、结论 通过对 Contextual Retrieval 和 reranking 技术的介绍,我们可以看出,这些方法可以结合使用,以最大限度地提高 AI 模型在特定环境中的知识检索准确性。...总之,改进 AI 模型在特定环境中的知识检索是一个复杂而又具有挑战性的问题。但通过不断地探索和创新,我们相信可以找到更加有效的方法,为 AI 技术的发展做出更大的贡献。

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    一文教你了解ldap的原理和安装使用

    每个这些属性类型都可以组合在一起,形成完整的 DN,用于唯一标识 LDAP 目录中的条目。完整的 DN 提供了一个路径,描述了从根节点到特定条目的所有层次结构信息。...1.2.2 信息是如何排列的 在 LDAP 中,目录条目以分层树状结构排列。传统上,这种结构反映了地理和/或组织边界。代表国家/地区的条目显示在树的顶部。在它们下面是代表国家和国家组织的条目。...图片来自官网 LDAP 目录树(Internet 命名) 通过目录树,我们可以很快的从dc=example,dc=com目录子树中搜索特定名称的人员。 二....ldapdelete 用途:从 LDAP 目录中删除条目。...ldapsearch 用途:在 LDAP 目录中搜索条目。

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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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    面试算法:在海量数据中快速查找第k小的条目

    假设从服务器上产生的数据条目数为n,这个值是事先不知道的,唯一确定的是这个值非常大,假定项目需要快速从这n条数据中查找第k小的条目,其中k的值是事先能确定的,请你设计一个设计一个满足需求并且兼顾时间和空间效率的算法...其次是数据条目数n相当大,如果直接根据n来分配内存会产生巨大的损耗,第三是速度要足够快,但要在海量级数据中实现快速查找不是一件容易的事情。 解决这道题的关键在于选取合适的数据结构。...1] = p; increaseKey(heapSize - 1, val); return heapArray; } } 上面代码构造的是一个大堆,也就是堆中节点最大值在根节点...整个算法的时间复杂度是O(n*lg(k)).由于数值k是固定的,这相当与我们在O(n)的时间复杂度内完成了题目所给要求,由于堆的空间复杂度是O(k),因此空间复杂度也是线性的。...,因此n=30,我们想从30个未知数值中找到第17小的数,于是在代码中又构造了一个只包含17个元素的大堆。

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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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    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。...现在用户在搜索框中输入“Turnbull,D.”。然后呢?只需重复之前的操作,而不是重新搜索: AuthorsPre:“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!...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。...您将搜索字符串输入到搜索框中之后,应用程序将会使用 Machine Learning _infer 终端对文本进行矢量化。...(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。...如果用户喜欢结果集中的某张特定图像,可以简单地点击旁边的按钮,相似的图像便会显示出来。用户可以无限次地进行这一操作,并通过图像数据集构建他们自己的路径。图片也可以通过简单地上传图像来进行搜索。

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    AI办公自动化:kimi批量搜索提取PDF文档中特定文本内容

    moomoo tech、The Information、Bloomberg、Reuters,浙商证券研究所 数据来源:CSDN、浙商证券研究所 数据来源:CSDN、arXiv、浙商证券研究所 数据来源:秘塔AI搜索官网...PDF文档中的资料来源 在kimi中输入提示词: 你是一个Python编程专家,完成一个脚本编写任务,具体步骤如下: 打开文件夹:F:\研报下载\AIGC研报; 用pdfplumber 库读取文件夹中所有的...文件中; 注意: 每一步都要输出信息 处理异常和错误:确保你的代码能够处理可能遇到的异常,如文件损坏、权限问题或格式不一致等。...Kimi生成的源代码: import os import re import pdfplumber from openpyxl import Workbook # 定义要搜索的关键词 keywords...for page in pdf.pages: text = page.extract_text() # 使用正则表达式搜索关键词 for keyword in keywords: pattern =

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