,可以通过以下步骤实现:
这个操作可以用于向量的重新排序、元素的移动等场景。
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请注意,以上链接仅供参考,具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
今天继续给大家推荐一款剪切板增强工具,安装包仅有3M左右,功能确非常的强大,感兴趣的朋友可以下载试试看。
假设数组为nums[],一开始的左边索引为left = 0,右边界索引为right = nums.length-1
本节介绍最基本的变换,例如平移、旋转、缩放、剪切、变换级联、刚体变换、法线(normal)变换(不太normal)和逆计算。对于有经验的读者,它可以作为简单变换的参考手册,对于新手,它可以作为对该主题的介绍。这些材料是本章其余部分和本书其他章节的必要背景。我们从最简单的变换开始——平移。
给定一个整数数组 ribbons 和一个整数 k,数组每项 ribbons[i] 表示第 i 条绳子的长度。
Linux上的文本编辑器vim 图片 命令模式 • 用vim FILENAME进入之后的默认模式 • 可以“上下左右”移动光标 • 可以剪切字符或整行、也可复制、粘贴 移动光标: • 方向键或者hjkl • ^和$:快速到所在行的开头和末尾(用0也可以到开头) • 30j:向下移动30行(数字+方向进行快速移动) • ctrl+f或b:上下翻页(forward/back) • gg:快速回到文档的第一行的第一个字符 • G:快速到文件底部 (或者用 和 ) 撤销动作(后悔药): • u:复原前一个动作(可
排序算法,就是使得序列按照一定要求排列的方法。排序算法有很多,本文将介绍面试中常常被问到的经典排序算法:快速排序,并分别利用C++和Python进行实现。
Excel中的一项常见任务是在工作表中插入行,这可以通过Excel功能区命令或者右键快捷菜单或者快捷键来完成。
曾经我也天真的觉得如今很多软件都可以充当文本编辑器,像vim上手这么麻烦的可以替代
IDEA 是由 SándorP. Fekete、Sebastian Morr 和 Sebastian Stiller 共同推出的图解算法系列。目前里面提供了九张使用 Inkscape 绘制的图片,你可以下载然后使用任意一款向量图编辑软件来编辑它们。
作者 | Geppetto 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文是粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)系列的第三篇。主要介绍了EPSO与PPSO。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection,FS)与离散化数据的重要性,总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法,介绍了FS与离散化的背景,介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。今天我们来学习利用PSO来进行离散化特征
快速排序法: 顾名思议,快速排序法是实践中的一种快速的排序算法,在c++或对java基本类型的排序中特别有用。它的平均运行时间是0(N log N)。该算法之所以特别快,主要是由于非常精练和高度优化的内部循环。 快速排序是对冒泡法的一种改进。通过一趟排序将要排序的的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分所有的数据要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。 示意图: 📷 📷 这里 定义最左边元素 为left 最右边元素为ri
上一篇我们介绍了字符串格式运算符%来设置值得显示格式,今天我们讲一讲通过format函数来设置字符串格式。在带格式的字符串中,我们通过花括号将要替换的字段括起来,然后调用format将要设置格式的值替换进去。替换字段包括三部分:字段名,转换标志,格式说明符。字段名可以是索引或者标识符或者为空,转换标志跟在叹号后面,r表示repr,s表示str,a表示ascii,格式说明符跟在冒号后面,包括格式类型,字段宽度,数的精度。这三部分都是可选的,即花括号可以为空。 下列代码示例是替换字段的三个部分都为空的情况,格式字符串中的字段和format中的参数按照在顺序进行配对。
这个专栏本不计划继续更新,掌握零基础必看之数学建模索引中的所有内容,美赛M奖应该唾手可得。但是,再往上,进阶到<1%的F奖和O奖,除了模型与运气,更大程度上依赖于插图的美观程度。有人戏称,美赛是作图大赛。确有其道理,精致、良好的图像不仅能够更清晰准确地表达思想,而且能极大提高审阅人的印象分。 因此,我开设此专栏的番外篇,主要针对论文的画图问题,记录分享相关的经验、技巧,后期会挑一些优秀论文的部分图片来进行复现。
1 import requests 2 3 # 这个练习演示的是通过传入cookie信息模拟登陆,这样操作的前提是需要预先在浏览器登陆账户抓包得到cookie字段信息 4 5 url = "http://www.360wa.com/" 6 headers1 = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98
题目:给定单链表的头节点 head ,将所有索引为奇数的节点和索引为偶数的节点分别组合在一起,然后返回重新排序的列表。
作者:lberto Hojel ; Yutong Bai ; Trevor Darrell ; Amir Globerson ; Amir Bar
深度神经网络(DNN)起源于人工神经网络(ANN),传统的ANN虽然有很多科研成果,但是距离实际应用很远。DNN是ANN的扩展,基本想法是把ANN做的更深,使模型具有更强的表现力。由于数据集成指数级别增长,并且有越来越多类似GPU的设备应用,使DNN的运算能力爆发式增长,得以广泛应用。
题目:给定一个链表的头节点 head ,返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环,则返回 null。
存放在计算机中的所有程序以及各种类型的数据,都是以文件的形式存储在磁盘上的,因此文件的组织和管理师操作系统要完成的主要功能之一。
PPO 算法,即 Proximal Policy Optimization(近端策略优化),是一种强化学习算法。它的主要目的是改进策略梯度方法,使得训练过程更加稳定高效。PPO 算法通过限制策略更新的步长,来避免训练过程中出现的性能剧烈波动,因而在实际应用中取得了广泛的成功。该算法核心的元素包括策略网络、价值网络、目标函数的剪切,以及重要性采样技术。
构建词库是离线操作,主要对目标数据集中的文本进行解析提取词干信息,建立当前数据集的词库,然后基于词库,对数据集中所有文档提取本文特征。构建词库在整个检索系统生命周期开始阶段实施,一般情况仅执行一次,是针对目标检索文本数据集进行的非频繁性操作。
单词 affine,读音:[ə'faɪn]。来自于英语affinity。英语词根fin来自于拉丁语finis,表示“边界,末端”,例如finish、final等单词。词头ad表示“去,往”,拼出名词affinity,本意为“接壤,结合”,用来指“姻亲,由于婚姻而产生的亲戚关系”,引申为“亲密关系,相似性”等 。
假设我们需要把英语翻译成德语,那么我们首先要做的是对不同语种做tokenization(分词)。常用的分词做法是以“词”为单位,这里为方便介绍,就以字符为单位:
在最初的环状RNA研究中,认为环状RNA都是由exon通过反向剪切构成的,称之为exonic circRNA,只有这样的环状RNA能够由PCR反应验证出来的。
本文作者:sololzluo,腾讯 AI Lab 开发工程师 一. TurboSearch 简介 AI Lab 多年一直在搜索领域进行深耕和积累,继搜搜网页搜索之后,陆续服务于微信搜一搜(公众号文章、朋友圈、视频)、应用宝搜索、地图搜索、音乐搜索、视频搜索、手 Q、QQ 群等精品垂直搜索业务,以及云搜中小数据搜索业务。 从网页搜索继承下来的搜索系统,经过多年的需求迭代,越来越难以支撑结构级新特性更新。因此我们投入精力对整体系统重构和优化,重新构建了大规模、轻量级、松耦合、可裁剪、低运营成本 具有完整解
自然语言是一套用来表达含义的复杂系统,词是表义的基本单元。而我们要考虑是如何构造词向量来表示词。把词映射为实数域向量的技术称为词嵌入。
Java 虚拟机的内存模型分为两部分:一部分是线程共享的,包括 Java 堆和方法区;另一部分是线程私有的,包括虚拟机栈和本地方法栈,以及程序计数器这一小部分内存。今天我就 Java 虚拟机栈做一些比较浅的探究。
本文约4600字,建议阅读10+分钟本文与你分享美团数据库研发中心跟蔡鹏教授展开科研合作后的具体实践。 目前,美团内部每天产生的慢查询数量已经超过上亿条。如何高效准确地为慢查询推荐缺失的索引来改善其执行性能,是美团数据库研发中心面临的一项挑战。为此,我们与华东师范大学开展了科研合作,在AI领域对索引推荐进行了探索和实践,并将基于代价的方法和新提出的基于AI+数据驱动的方法共同应用于慢查询的索引推荐,成功提升了推荐效果。 1 背景 2 索引推荐介绍 2.1 基于代价的索引推荐 2.2 基于AI+数据驱动的索引
最大子序列和是一道经典的算法题, leetcode 也有原题《53.maximum-sum-subarray》,今天我们就来彻底攻克它。
中断是硬件和软件交互的一种机制,可以说整个操作系统,整个架构都是由中断来驱动的。中断的机制分为两种,中断和异常,中断通常为 $IO$ 设备触发的异步事件,而异常是 $CPU$ 执行指令时发生的同步事件。本文主要来说明 $IO$ 外设触发的中断,总的来说一个中断的起末会经历设备,中断控制器,$CPU$&$OS$ 三个阶段:设备产生中断,中断控制器接收和发送中断,$CPU$&$OS$ 来实际处理中断。
本次文章主要介绍Word2vec的跳字模型(Skip-Gram)的训练、连续词袋模型(CWOB)及其优化、近似训练优化(负采样)。
是将一个数据插入到已经排好序的有序数组中,从而得到一个新的、个数加一的有序数组;
问题: 现有数组int[] arr = new int[]{1,3,5,63,2,55,78},找出值为2的元素,并返回其下标。
列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存,Python自带的列表类会储存每一个元素的数据信息,数据类型信息,数据大小信息等。这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型的动态类型语言,而C语言和Fortran语言是静态类型语言,静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量,并且不可以修改变量的变量类型。总的来说,numpy模块有以下两个优点:
"词和句子的嵌入已成为所有基于深度学习的自然语言处理(NLP)系统的重要组成部分,它们在固定长度的稠密向量中编码单词和句子,以大幅度提高神经网络处理文本数据的能力。"
二分搜索是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
论文名称:《Why I like it: Multi-task Learning for Recommendation and Explanation》 论文地址:https://dl.acm.org
一个整型数组 nums 里除两个数字之外,其他数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。要求时间复杂度是O(n),空间复杂度是O(1)。
你答:我听过一个这样的故事:讲的是蚯蚓一家人,有一天,蚯蚓爸爸特别无聊,就把自己切成了俩段愉快的打羽毛球去了,蚯蚓妈妈见状,把自己切成了四段,打麻将去了,蚯蚓哥哥接近狂热,把自己切成很多段,结果死掉了,因为他想踢足球。蚯蚓哥哥的死震惊了整个蚯蚓界,各蚯蚓专家呼吁大家要谨慎使用自己的能力。蚯蚓哥哥的死同时对蚯蚓一家造成了不可磨灭的伤害,蚯蚓弟弟为了弥补家庭的残缺,决定把自己切成俩段。第二天蚯蚓弟弟也死掉了。你知道为什么吗?
机器之心原创 作者:思源 近日,机器之心采访了 kika 的高级技术总监黄康,他向我们讲述了 kika 开发输入法 AI 引擎(项目代号:Alps)所采用的深度学习模型以及在移动端轻量化部署遇到的各种挑战。本文从输入法与语言模型开始介绍了 kika Alps 项目的理论支持与实践挑战,并重点讨论了轻量化部署方法。 深度学习模型由于强大的表征能力在很多任务上都有非常优秀的表现,但也因为模型大小和计算量很难轻量化部署到移动端。这也是目前很多研发团队都在思考如何解决的难题。 一般在我们借助 TensorFlow、
若你是做NLP的,一定对词向量很亲切,若你是做推荐的,对词向量也一定不会陌生,以词向量为代表的序列向量化方法已经成为机器学习中必不可少的实战利器。
https://github.com/CesiumGS/3d-tiles/blob/master/specification/TileFormats/Batched3DModel/README.md
下面是一篇旧文,大多是一些已有知识的整理,并不太成熟。欢迎关注专栏 space-vim , 有空我会以 Vim 自带的 help (不妨 :help help 看一下) 为线索, 分享一些关于 Vim 的小知识 ,也会顺带着介绍一下 space-vim 的配置与用法。
2021-04-07:给定一个非负数组arr,长度为N,那么有N-1种方案可以把arr切成左右两部分,每一种方案都有,min{左部分累加和,右部分累加和},求这么多方案中,min{左部分累加和,右部分累加和}的最大值是多少? 整个过程要求时间复杂度O(N)。
阅读内容包含大量英文的 PPT、Word、Excel 或者记事本时,由于英语不熟悉,为了流利地阅读,需要打开浏览器进入谷歌翻译的主界面,然后把英文复制到谷歌翻译的输入框中,最后又把翻译结果复制回 PPT、Word 和 Excel。
玩数据分析、数据挖掘、AI的都知道这个python库用的是很多的,里面包含各种操作,在实际的dataset的处理当中是非常常用的,这里我做一个总结,方便自己看,也方便大家看,我准备做一个非常细致的分类,每个分类有对应的numpy常用用法,以后见到或者用到再一个个慢慢加进来,如果我还用csdn我就会移植update下去。
simhash算法是google发明的,专门用于海量文本去重的需求,所以在这里记录一下simhash工程化落地问题。
自然语言处理问题中,一般以词作为基本单元,例如我们想要分析"我去过华盛顿州"这句话的情感,一般的做法是先将这句话进行分词,变成我,去过,华盛顿州,由于神经网络无法处理词,所以我们需要将这些词通过某些办法映射成词向量。词向量是用来表示词的向量,也可被认为是词的特征向量。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入(word embedding)
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