题目汇总 以下链接均为我博客内对应博文，有解题思路和代码，不定时更新补充。 目前范围：Leetcode前150题 BFS广度优先题目 Word Ladder/Word Ladder II/单词接龙/单词接龙 II 难 给定一个起始字符串和一个目标字符串，现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标字符串，求最少要进行多少次转换。转换规则为每次只能改变字符串中的一个字符，且每次转换后的字符串都要在给定的字符串集合中。 给定一个起始字符串和一个目标字符串，现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标
统计输入英文文章段落中不同单词（单词有大小写之分, 但统计时忽略大小写）各自出现的次数。 输入段落中所含单词的总数不超过100，最长单词的长度不超过20个字母.
IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW
除了本职工作，还有点幻灯片演示设计的爱好。随着编写代码的增多，制作的的幻灯片越来越多，越来越意识到，很多事物都存在相通性。
前言 文本分类任务是一个经久不衰的课题，其应用包括垃圾邮件检测、情感分析等。 传统机器学习的做法是先进行特征工程，构建出特征向量后，再将特征向量输入各种分类模型（贝叶斯、SVM、神经网络等）进行分类。 随着深度学习的发展以及RNN、CNN的陆续出现，特征向量的构建将会由网络自动完成，因此我们只要将文本的向量表示输入到网络中就能够完成自动完成特征的构建与分类过程。 就分类任务而言，CNN比RNN更为合适。CNN目前在图像处理方向应用最为广泛，在文本处理上也有一些的应用。本文将参考 Denny Brit
今天是LeetCode专题的第39篇文章，我们一起来看下LeetCode第68题 Text Justification。
EM 是 exact match 的简称，所以就很好理解，em 表示预测值和答案是否完全一样。
AI 科技评论按：语音识别技术历史悠久，早在上世纪 50 年代，贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起，传统的基于统计的 HMM 声学模型，N 元组语言模型的发明，已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始，GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间，随着深度学习的快速发展，算力的快速增长，数据量的急速扩张，深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展，深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外，端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中，不需要做额外的音素词典的准备，这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。
雷锋网 AI 科技评论按：语音识别技术历史悠久，早在上世纪 50 年代，贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起，传统的基于统计的 HMM 声学模型，N 元组语言模型的发明，已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始，GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间，随着深度学习的快速发展，算力的快速增长，数据量的急速扩张，深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展，深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外，端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中，不需要做额外的音素词典的准备，这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。
本文为 CSDN 优质博文 博主：clayanddev http://blog.csdn.net/clayanddev/article/details/70738475 前言 文本分类任务是一个经久不衰的课题，其应用包括垃圾邮件检测、情感分析等。 传统机器学习的做法是先进行特征工程，构建出特征向量后，再将特征向量输入各种分类模型（贝叶斯、SVM、神经网络等）进行分类。 随着深度学习的发展以及RNN、CNN的陆续出现，特征向量的构建将会由网络自动完成，因此我们只要将文本的向量表示输入到网络中就能够完成
KMP 算法可以说是我学过的算法里最让我印象深刻的一个算法了。初学 KMP 的时候真的是抓耳挠腮，硬啃了一下午的博客才勉强可以自己独立推一遍算法的整个流程。第二次学习 KMP 是为了在数据结构课上给同学们介绍这个算法，自己学和教会别人又是不一样的难度，于是我又重新学习了一遍，但这一次学习时有很多之前觉得很抽象的东西都突然茅塞顿开了，为了讲解的效果，我还反复推导了几次算法，确保讲课的流畅。第三次学习 KMP 是为了给集训队的学弟们讲这个算法，而竞赛更偏重于算法的应用，所以我在重新推演了一次算法后又找了一些经典例题。自此，对于 KMP 的理解可以说是挺明晰了。最近，我又学习了 AC自动机，很巧的是，AC自动机的思想和 KMP 是一样的，于是我又“被迫”重温了一遍 KMP ，既然那么有缘分，不如就写篇博客吧。
内存对齐是计算机编程中的一个重要概念，它确保了高效的内存访问，并有可能在各种性能关键型系统和应用中产生可观的性能提升。
时间很快，公众号发布的LeetCode题目，已经达到100道题了。今天把发布的1-100篇LeetCode文章整理一下，平时文章都放在比较末尾，阅读量都不高，相信很多人都没看过，如果对于算法感兴趣的，建议可以每篇认真阅读一下！
只需要让它重复一个词，它就会在一定次数后“发疯”，甚至毫无防备说出某人的个人隐私信息。
本文对华南理工大学和联想研究院共同完成，被AAAI-20录用的论文《Decoupled Attention Network for Text Recognition》进行解读。
中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别，不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成，因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式，中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
中文分词：指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程，这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法：基于词典规则和基于机器学习
匈牙利命名法：基本原则是：变量名＝属性＋类型＋对象描述，其中每一对象的名称都要求有明确含义，可以取对象名字全称或名字的一部分。命名要基于容易记忆容易理解的原则。保证名字的连贯性是非常重要的。
(可能并不是最简洁的) 使用两个函数，一个函数用来计算用户输入的字符串当中最长的单词的长度。另一个函数用于遍历字符串，将符合最长长度的单词直接输出。
给定字符串列表，你需要从它们中找出最长的特殊序列。最长特殊序列定义如下：该序列为某字符串独有的最长子序列（即不能是其他字符串的子序列）。
最小面积矩形。给一个坐标列表，计算这些坐标可以组成的最小矩形面积，其中矩形平行于 x 轴和 y 轴。
编写一个名为printTable()的函数，它接受字符串的列表的列表，将它显示在组织良好的表格中，每列右对齐。假定所有内层列表都包含同样数目的字符串
目前深度学习中热点之一就是注意力机制（Attention Mechanisms）。Attention源于人类视觉系统，当人类观察外界事物的时候，一般不会把事物当成一个整体去看，往往倾向于根据需要选择性的去获取被观察事物的某些重要部分，比如我们看到一个人时，往往先Attend到这个人的脸，然后再把不同区域的信息组合起来，形成一个对被观察事物的整体印象。
时间很快，公众号发布的LeetCode题目，已经达到120道题了。今天把发布的1-120篇LeetCode文章整理一下，平时文章都放在比较末尾，阅读量都不高，相信很多人都没看过，如果对于算法感兴趣的，建议可以每篇认真阅读一下！
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
如果只是要最长的一个单词，那么只需要一次遍历即可，这里是要求求出最长单词的集合，稍作改变即可。
单词接龙是一个与我们经常玩的成语接龙相类似的游戏，现在我们已知一组单词，且给定一个开头的字母，要求出以这个字母开头的最长的“龙”（每个单词都最多在“龙”中出现两次），在两个单词相连时，其重合部分合为一部分，例如 beast和astonish，如果接成一条龙则变为beastonish，另外相邻的两部分不能存在包含关系，例如at 和 atide间不能相连。
25:最长最短单词 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 输入1行句子（不多于200个单词，每个单词长度不超过100），只包含字母、空格和逗号。单词由至少一个连续的字母构成，空格和逗号都是单词间的间隔。 试输出第1个最长的单词和第1个最短单词。 输入一行句子。输出两行输出： 第1行，第一个最长的单词。 第2行，第一个最短的单词。样例输入 I am studying Programming language C in Peking University 样例输出 Prog
首先理解什么是异位词，是有相同字母组成，不同顺序的单词。所以异位词分组，就是把有相同字母组成的单词分成一个组。
kmp算法用于字符串的模式匹配，也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置 比如 abababc 那么bab在其位置1处，bc在其位置5处 我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配，但那样的时间复杂度会是O(m*n) kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n)
2016年，谷歌和牛津大学的研究人员详细介绍了一个系统，该系统能够以46.8%的准确率，标注视频片段，实测超过了专业唇读器12.4%的准确率。但是，即使是最先进的系统也很难克服嘴唇动作的模糊性，基于此，它们的表现根本无法超越基于音频的语音识别。
在字符串匹配算法的前两讲，我们分别介绍了暴力算法BF算法，利用哈希值进行比较的RK算法，以及尽量减少比较次数的BM算法，没看过的小伙伴可以点击下方链接：
在字符串匹配算法的前两讲，我们分别介绍了暴力算法BF算法，利用哈希值进行比较的RK算法，以及尽量减少比较次数的BM算法。
基于transformer-XL 方法进行改进，通过压缩memory 使得模型可以处理更长的序列。
众所周知，C++的空类占用1个字节的内存空间，非空类占用的空间与类内的成员有关。 但类中成员所占内存并不是连续的，拿以下代码举例：
求一个字符串中最长的连续出现的字符，输出该字符及其出现次数，字符串中无空白字符（空格、回车和 tabtab），如果这样的字符不止一个，则输出第一个。
各个硬件平台对存储空间的处理上有很大的不同。一些平台对某些特定类型的数据只能从某些特定地址开始存取。
Python编程快速上手实践项目题目，欢迎指证与优化！ 编写一个名为 printTable()的函数， 它接受字符串的列表的列表，将它显示在组 织良好的表格中， 每列右对齐。假定所有内层列表都包含同样数目的字符串。例如， 该值可能看起来像这样： tableData = [['apples', 'oranges', 'cherries', 'banana'], ['Alice', 'Bob', 'Carol', 'David'], ['dogs', 'cats', 'moose', 'goose']] 你的 printTable()函数将打印出：
和尚在前两节通过 Canvas 绘制图形时涉及到部分文字绘制，之前只是简单的尝试，有很多未注意到的地方；和尚今天尝试全面的学习尝试一下；通过 Canvas 绘制文字时使用的属性效果与直接使用 TextView 对应基本一致；
我们使用递归的方法。每当遍历到一个字典中的单词之后，记录下当前的索引值，然后继续向后遍历。如果遍历到最后一个字符，恰好连接前面的字符，属于字典中的单词，则将此分割方式记录下来。
一种程度上来讲，一张好的主图决定了80%以上的点击率，如何设计出一张高点击率的主图是所有卖家最关心的问题。很多时候跨境店铺明明给了你展现的机会，但你却因为主图不够吸引人，从而错失了流量，真是太可惜了！左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述一个吸引人的图片可以帮助你更好的获取流量，从而达到出单的目的。要是你对做主图没有什么头绪的话，就跟着我一起来学习一下吧！1、在符合跨境电商的主图要求下，我们要怎么做呢？首先跨境电商与淘宝主图的尺寸是不一样的，如果制作的主图尺寸不不合适，那么上传后会导致效果不佳，降低自身专业性，这样在展示时我们的店铺流量就很难提升，顾客也会降低购买欲望。产品主图尺寸要求平台之间是不一样的，所以想要做好我们就应该熟悉平台要求，清晰展示。亚马逊店铺要求的尺寸是：宽高比需接近4：3，商品需占据整图85%以上，图片像素为1000 × 1000 px 以上才可使用网站的缩放功能，要在详情页面达到最佳缩放效果，文件最长边的分辨率最好不小于 1600 像素。事实证明，缩放功能有助于提高销量。而文件用于网站展示的最小分辨率为 500 像素，图片最长边的分辨率不得超过 10,000 像素。淘宝要求的尺寸：建议用正方形的图片，也就是说长和宽的尺寸是一样的。比如说都是800×800像素，或者说是1000×1000像素，他的原则是长和宽比例是1：1，图片的大小，不要超过3M。认清平台的要求，尽可能地符合标准图示，得到官方流量支持。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述2、主图首先要展示好卖点，吸引买家点击。这里我们可以直接看同行的产品，卖点都在哪里，其次就是多看评价，看看消费者关注的点在哪里，然后把这些点也突出在主图上面。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述3、主图的第一张是重点，是买家还没点进来店铺就可以直接浏览到的，所以第一张图好不好看，吸不吸引人，都会直接影响到点击率。这里我们就可以参照店铺的人群标签，分析他们会喜欢的是什么样的风格，从而进行设计。附加优惠活动产品介绍能更好的吸引买家的购买心理。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述最后提醒大家，想把主图做好，不仅要去分析同行的主图，也要结合自己的产品去做！刚开始的时候可以多尝试尝试，找到自己的风格之后，相信你很快就能得心应手的！跨境电商主图
分词是自然语言处理中最基本的任务之一，而词典分词是最简单、最常见的分词算法，仅需一部词典和一套查词典的规则即可。
Allison 最近迷上了文学。她喜欢在一个慵懒的午后，细细地品上一杯卡布奇诺，静静地阅读她爱不释手的《荷马史诗》。但是由《奥德赛》和《伊利亚特》组成的鸿篇巨制《荷马史诗》实在是太长了，Allison 想通过一种编码方式使得它变得短一些。
思路解析 对于每个单词，我们可以检查它的全部前缀是否存在，可以通过 Set 数据结构来加快查找
样例 在词典 { "dog", "google", "facebook", "internationalization", "blabla"}中, 最长的单词集合为 ["internationalization"]
“给定单词数组和一个长度maxWidth，重新排版单词，使其成为恰好有maxWWidth个字符，且左右对齐的文本。”
16:最长单词2 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 一个以'.'结尾的简单英文句子，单词之间用空格分隔，没有缩写形式和其它特殊形式，求句子中的最长单词。 输入一个以'.'结尾的简单英文句子（长度不超过500），单词之间用空格分隔，没有缩写形式和其它特殊形式。输出该句子中最长的单词。如果多于一个，则输出第一个样例输入 I am a student of Peking University. 样例输出 University 1 #include<iostream>
给定一个单词数组 words 和一个长度 maxWidth ，重新排版单词，使其成为每行恰好有 maxWidth 个字符，且左右两端对齐的文本。
给出一个字符串数组words组成的一本英语词典。从中找出最长的一个单词，该单词是由words词典中其他单词逐步添加一个字母组成。若其中有多个可行的答案，则返回答案中字典序最小的单词。
给定一个单词数组和一个长度 maxWidth，重新排版单词，使其成为每行恰好有 maxWidth 个字符，且左右两端对齐的文本。 你应该使用“贪心算法”来放置给定的单词；也就是说，尽可能多地往每行中放置单词。必要时可用空格 ' ' 填充，使得每行恰好有 maxWidth 个字符。 要求尽可能均匀分配单词间的空格数量。如果某一行单词间的空格不能均匀分配，则左侧放置的空格数要多于右侧的空格数。 文本的最后一行应为左对齐，且单词之间不插入额外的空格。
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