串(String)是零个或多个字符组成的有限序列。一般记作 S=“a1a2a3…an”，其中S是串名，用双引号括起来的字符序列是串值；ai(1≦i≦n)可以是字母、数字或其它字符。串中所包含的字符个数称为该串的长度。
给你一个下标从 0 开始、严格递增 的整数数组 nums 和一个正整数 diff 。如果满足下述全部条件，则三元组 (i, j, k) 就是一个 算术三元组 ：
字符串是有序的字符集合使用单引号【’】、双引号【”】、三引号【”””或者’’’】字符串是不可不变对象Python3.0起，字符串就是Unicode类型（utf8）
tuple是一个有序的元素组成的不可变对象的集合，使用小括号（）表示，是可迭代对象
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。列存储，作为一种针对数据查询和数据分析设计的数据存储策略，在“大数据”越来越普及的今天可以说是相当地火热。相较于行存储，列存储的最大优势有二，其一就是查询涉及到数据库的哪几个列就读哪几个列，不读一点与查询不相关的列，大大减少了数据的读取，其二就是数据库数据分为多个独立的列来存储，相同数据类型的数据连续存储在一起，易于数据压缩，而这再次减少了数据的读取。以上正是列存储在处理数据查询和数据分析方面的天然优势，其中也有很多值得探讨的东西。关于前者，本博主涉其未深，不便胡说，倒是近日通过阅读些许文章晓得了几种列存中的数据压缩算法，可以写出来与众看客们分享一二三点。
今天是周一，我们照例来聊聊之前的LeetCode周赛。这次是第305场周赛，这场的赞助商是中国银联。前500名都能获得简历内推的机会。
实体关系分为两种，一种是属性property，一种是关系relation。其最大区别在于，属性所在的三元组对应的两个实体，常常是一个topic和一个字符串，如属性Type/Gender，对应的三元组（Justin Bieber, Type, Person），而关系所在的三元组所对应的两个实体，常常是两个topic。如关系PlaceOfBrith，对应的三元组（Justin Bieber, PlaceOfBrith, London）。
行序：使用内存中一维空间（一片连续的存储空间），以行的方式存放二维数组。先存放第一行，在存放第二行，依次类推存放所有行。
对于三元组(A, B, C) ，“C”为顶层方块，方块“A”、“B”分别作为方块“C”下一层的左、右子块。当且仅当(A, B, C)是被允许的三元组，我们才可以将其堆砌上。
文章目录 4. 串与数组 4.1 串概述 4.2 串的存储 4.3 顺序串 4.3.1 算法：基本功能 4.3.2 算法：扩容 4.3.3 算法：求子串 4.3.4 算法：插入 4.3.5 算法：删除 4.3.6 算法：比较 4.4 模式匹配【难点】 4.4.1 概述 4.4.2 Brute-Force算法：分析 4.4.3 Brute-Force算法：算法实现 4.4.4 KMP算法：动态演示 4.4.5 KMP算法：求公共前后缀 next数组 -- 推导 4.4.6 KMP算法：求公共前后缀 next数
Android Device Monitor 的 File Explorer 中，列出了模拟器内的各种文件与文件夹，有的文件夹旁边明明有箭头符号，然而却打不开，比如下面的 data 文件夹：
给定一个赎金信 (ransom) 字符串和一个杂志(magazine)字符串，判断第一个字符串 ransom 能不能由第二个字符串 magazines 里面的字符构成。如果可以构成，返回 true ；否则返回 false。
给你一个整数数组 nums，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。
# 编写一个程序，用户输入关键字，查找当前文件内 # （如果当前文件夹内含有文件夹，则进入文件夹继续搜索）所有含有该关键字的文本文件 # 要求显示该文件所在的位置，以及关键字在本文中的位置（第几行、第几个字符） import os #查找文件 def search_file(filepath): all_files = os.walk(filepath) # 遍历top路径以下所有的子目录，返回一个三元组：(路径, [包含目录], [包含文件]) list_txt_file =
今天为大家分享的文章是ACL 2020录用的一篇关于关系抽取的文章，是吉林大学人工智能学院常毅教授团队的研究成果。针对目前既存模型处理重叠关系三元组（多个关系三元组共享同一个实体）效果不好的问题，提出了一种新的级联二元标注框架——CASREL。不同于以往模型将关系建模为实体的离散标签（即将关系抽取作为分类任务处理），作者从一个新的视角审视这个问题，认为可以在一句话中将关系建模成一个使头实体映射到尾实体的函数。这样我们只需要找出尽可能多的三元组即可，而以往关系分类任务中却存在许多关系被遗漏的问题。
这一题其实挺简单的，因为题目中给出的操作事实上可以完成包括某一字符串内部的顺序互换以及两字符串之间的子串穿插等全部操作。
字符串基础 – 一个个字符组成的有序的序列,是字符的集合; – 使用单引号、双引号、三引号引住的字符序列; – 字符串是不可变对象; – Python3开始，字符串就是Unicode类型; 字符串定义和初始化 str1 = 'abc' str2 = "asdfg123" str3 = '''this's a string''' str4 = 'hello \n lianst.com' str5 = r"hello \n lianst.com" str6 = 'c:\windows\nt' str7
在本系列前面两篇文章中我一直在讨论Data Fabric，并给出了一些关于Data Fabric中的机器学习和深度学习的概念。并给出了我对Data Fabric的定义:
给你一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？请你找出所有和为 0 且不重复的三元组。
多对多关系是不同数据模型之间的重要区别特征。若数据大多是一对多（树结构数据）或记录之间无关系，则文档模型最合适。但若多对多关系的数据很常见，关系模型能处理简单的多对多，但随数据之间关联复杂度增加，将数据建模转化为图模型更自然。
我们还是用判断是否为回文的基本方法——反向指针法 用两个指针i，j。i指向字符串的头，j指向字符串的尾 如果两个指针指向的字符相等，那么就相对走一步——i++,j-- 如果不相等，就有两种情况：
本章是关于特殊数组和通用函数的。 这些是您每天可能不会遇到的主题，但是它们仍然很重要，因此在此需要提及。**通用函数（Ufuncs）**逐个元素或标量地作用于数组。 Ufuncs 接受一组标量作为输入，并产生一组标量作为输出。 通用函数通常可以映射到它们的数学对等物上，例如加法，减法，除法，乘法等。 这里提到的特殊数组是基本 NumPy 数组对象的所有子类，并提供其他功能。
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。
如果你遇到了修复web服务器的文件权限问题，在网上搜索后，有大牛告诉你需要递归地chmod 777 你的web目录！
了解知识图谱的基本概念，也做过一些demo的实践，毕竟是做问答方向的，所以就比较关注基于知识图谱的问答。其实构建知识图谱的核心在于命名实体识别和关系抽取，围绕这两个方面也有很多细致的工作，比如如何解决实体的歧义，进行实体消歧；如何进行多关系的抽取等。从最近各大公司举行的比赛，我们也可以看出来，今年的主要工作就在这上面，这也是技术落地的一个重要标志。最近也在捣鼓BERT，想着就将基于KB的QA流程撸一遍，于是就有了这个demo。
给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。
昨天有点事停更了一天，非常抱歉！继续遗传算法可视化项目，之前文章没看的或者今天才关注的点历史消息或者这里：
在 Linux 中，文件权限、属性和所有权控制系统进程和用户对文件的访问级别。这确保只有授权的用户和进程才能访问特定的文件和目录。
数字化协会理事顾问 广州佰聆数据顾问有限公司解决方案经理 大家好，我是中国数字化协会的理事顾问，郑午。今天与大家浅谈一下-知识图谱。 知识图谱最早是谷歌在2012年推出的一个知识库，谷歌用这个知识库支持它新一代的搜索引擎。简单来说，知识图谱是由一些相互连接的实体，和它们的属性共同构成的。其中每一条知识都可以表示为一个SPO三元组，SPO是英文（Subject， Predicate， Object）的首字母缩写，翻译成中文可以理解为：（实体一，谓词，实体二）。这个谓词定义了实体一与实
今天为大家带来一篇美国加州大学欧文分校发表在NAACL 2019上的一篇论文。在本文中，作者提出了对链路预测模型的对抗性修改：识别出添加到知识图谱中，或者从知识图谱中删除的事实，这些事实能够在模型经过重新训练后更改对目标事实的预测。利用对图的删除，作者识别出对预测链接最有影响的事实来研究可解释性；利用对图的添加，评估模型的鲁棒性。同时，作者引入了一种有效近似嵌入的方法来估算知识图谱修改的效果。
问答系统（Qusstion Answering System,QA System）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市，问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问，并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检索系统，问答系统场景的核心在于用户的信息需求相对比较明确，而系统直接输出用户想要的答案，这个答案的形式可能是文档、结构化的表格或者推理加工的自然语言文本。
我们知道，字符串是Python的内置对象，用来存储和表现基于文本的信息。通过《Python入门》的学习，我们已经了解和掌握了字符串的如下特性：
今天我们学习第15题三数之和，这是一道中等题。像这样字符串的题目经常作为面试题来考察面试者算法能力和写代码能力，因此最好能手写出该题。下面我们看看这道题的题目描述。
实体：“能够独立存在的，作为一切属性的基础和万物本原的东西”。实体是属性赖以存在的基础，必须是自在的，也就是独立的、不依附于其他东西而存在的。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2109.06705.pdf
大部分知识图谱使用RDF描述世界上的各种资源，并以三元组的形式保存到知识库中。RDF（ Resource Description Framework， 资源描述框架）是一种资源描述语言，它受到元数据标准、框架系统、面向对象语言等多方面的影响，被用来描述各种网络资源，其出现为人们在Web上发布结构化数据提供一个标准的数据描述框架。
大部分知识图谱使用RDF描述世界上的各种资源，并以三元组的形式保存到知识库中。 RDF（ Resource Description Framework， 资源描述框架）是一种资源描述语言，它受到元数据标准、框架系统、面向对象语言等多方面的影响，被用来描述各种网络资源，其出现为人们在Web上发布结构化数据提供一个标准的数据描述框架。
转载请在文章开头注明微信号：shushuojun，谢谢！ 本节数据中，我们将介绍SAS读取数据的三种方式： list input、column input、informats 它们各适用于什么情景，如何综合利用这三种方式读取数据？如何读取凌乱的数据？ 以及一些小技巧，比如如何让SAS只读取第3到第5行的数据，读取EXCEL时，如何指定读取某个sheet等等 目录： 2.1 将你的数据放入SAS 2.2 用Viewtable窗口输入数据 2.3 用导入向导（Import Wizard）读取文件 2.4 告诉
蓝桥杯作为连接企业和高校的一项重大比赛，在各大高校有着很大的重视程度，大学期间这项赛事的奖项含金量也很高，是对个人能力的极大肯定。蓝桥杯赛事的竞争也十分巨大，想获奖不仅要有出众的能力，还需要用正确的方法，了解知识点和难度部分。这些都是获奖的基本要领。下面笔者将近三年来蓝桥杯B组题目的知识点和难度进行分析。
这些就是一条条知识，而把大量的知识汇聚起来就成为了知识库。我们可以在wiki百科，百度百科等百科全书查阅到大量的知识。然而，这些百科全书的知识组建形式是非结构化的自然语言，这样的组织方式很适合人们阅读但并不适合计算机去处理。为了方便计算机的处理和理解，我们需要更加形式化、简洁化的方式去表示知识，那就是三元组（triple）。
在上面代码中，赋值的右侧形成了一个新元组，而左侧则立刻将该（未被引用的）元组解包到名称和。
知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）目前在学习知识图谱（KG）中的知识表达上具有很强的能力。在以往的研究中，很多工作主要针对单个三元组（triplet）建模，然而对 KG 而言，三元组间的长链依赖信息在一些任务上也很重要。
LZ77 算法执行流程如下： 步骤 1：从输入的待压缩数据的起始位置，读取未编码的源数据，从滑动窗口的字典数据项中查找最长的匹配字符串。若结果为 T，则执行步骤 2，若结果为 F，则执行步骤 3； 步骤 2：输出函数 F（off，len，c）。然后将窗口向后滑动到 len++，继续步骤 1； 步骤 3：输出函数 F（0，0，c），其中 c 为下一个字符。并且窗口向后滑动（len + 1）个字符，执行步骤 1。
如果说如何用算法高效有趣的解决某些问题，那多指针和滑动算法绝对是算其中的佼佼者。这也是笔者最初接触算法时觉得最有意思的一点，因为解决的问题是熟悉的，但配方却完全不同，本章我们从一个简单的交集问题出发，一步步的认识到多指针及滑动窗口解决某些问题时的巧妙与高效，本章主要以解LeetCode里高频题为参考~
字符串还支持两种类型的字符串格式化的，一个提供了很大程度的灵活性和定制（见str.format()， 格式化字符串的语法和自定义字符串格式化）和其他基于C printf风格的格式，处理范围较窄的类型，是稍硬使用正确，但对于它可以处理的情况（printf样式的字符串格式）通常更快。
题目：在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。
CSV 通常用于在电子表格软件和纯文本之间交互数据；CSV 文件内容仅仅是一些用逗号分隔的原始字符串值。
在自然语言处理和计算机视觉领域，已经有工作开始探索基于常识的阅读理解和视觉问答问题。这类问题要求算法需要额外的常识才能给出答案。但现有的常识视觉问答数据集大多是人工标注的，并没有基于合适的知识或情感表达进行构建。这不仅导致常识的分布相当稀疏，容易产生解释的二义性，同时还容易引入标注者偏差，使得相关算法仍在关注于增加神经网络的表达能力以拟合问题和答案之间的表面联系。
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Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。
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