题目 一个 句子 指的是一个序列的单词用单个空格连接起来，且开头和结尾没有任何空格。每个单词都只包含小写或大写英文字母。...我们可以给一个句子添加 从 1 开始的单词位置索引 ，并且将句子中所有单词 打乱顺序 。...给你一个 打乱顺序 的句子 s ，它包含的单词不超过 9 个，请你重新构造并得到原本顺序的句子。...示例 1： 输入：s = "is2 sentence4 This1 a3" 输出："This is a sentence" 解释：将 s 中的单词按照初始位置排序，得到 "This1 is2 a3 sentence4...示例 2： 输入：s = "Myself2 Me1 I4 and3" 输出："Me Myself and I" 解释：将 s 中的单词按照初始位置排序，得到 "Me1 Myself2 and3 I4"
例如首先是找到一个向量可以代表文档的意思， 然后可以将向量投入到监督式机器学习算法中得到文档的标签， 例如在**情感分析 **sentiment analysis 任务中，标签可以是 "negative...---- 既然可以将 word 表示成向量形式，那么句子／段落／文档是否也可以只用一个向量表示？ 一种方式是可以先得到 word 的向量表示，然后用一个简单的平均来代表文档。...data 中： data = [] for doc in docLabels: data.append(open(“myDirPath/” + doc, ‘r’) 接下来准备数据， 如果是用句子集合来训练模型...yield LabeledSentence(words=doc.split(),labels=[self.labels_list[idx]]) 在 gensim 中模型是以单词为单位训练的，所以不管是句子还是文档都分解成单词...训练模型： 将 data, docLabels 传入到 LabeledLineSentence 中， 训练 Doc2Vec，并保存模型： it = LabeledLineSentence(data,
在工作或参加面试过程中，经常遇到将一个列表，按指定长度分割成多个列表的问题。
在python中，需要将整数均分成N等分。
将句子排序 难度简单15 一个 句子 指的是一个序列的单词用单个空格连接起来，且开头和结尾没有任何空格。每个单词都只包含小写或大写英文字母。...我们可以给一个句子添加 从 1 开始的单词位置索引 ，并且将句子中所有单词 打乱顺序 。...比方说，句子 "This is a sentence" 可以被打乱顺序得到 "sentence4 a3 is2 This1" 或者 "is2 sentence4 This1 a3" 。...给你一个 打乱顺序 的句子 s ，它包含的单词不超过 9 个，请你重新构造并得到原本顺序的句子。...最后将末尾最后一个空格删掉。
矩阵\(D\) 和\(W\) 的区别是： 通过当前段落的index，对\(D\) 进行Lookup得到的段落向量，对于当前段落的所有上下文是共享的，但是其他段落的上下文并不会影响它的值，也就是说它不会跨段落...模型的主要步骤如下： 对每个句子进行编码：论文实现了循环神经网络编码和递归神经网络编码两种方式，将每个句子表示成一个\(k \times 1\)的语义向量\(h_{s_i}, i = 1,......,L\)，其中\(L\)为句子个数（窗口大小）； 将一个窗口内的所有句子的语义向量进行级联，得到大小为\((L \times k) \times 1\)的语义向量\(h_C = [h_{s_1},h_{...实验结果为SDAE模型在监督类型评测上比CBOW（将CBOW类型词向量直接相加得到句子向量）和Skipgram等简单模型要好，但是在非监督类型评测上结果却相反。...为了得到句子向量，将句子看成一个完整的窗口，模型的输入为句子中的n-grams，目标是预测句子中的missing word(目标词），而句子向量是所有n-grams向量表示的平均。
你需要将 nums 划分成 n 个数对，满足： 每个元素 只属于一个 数对。 同一数对中的元素 相等 。 如果可以将 nums 划分成 n 个数对，请你返回 true ，否则返回 false 。...示例 1： 输入：nums = [3,2,3,2,2,2] 输出：true 解释： nums 中总共有 6 个元素，所以它们应该被划分成 6 / 2 = 3 个数对。...nums 可以划分成 (2, 2) ，(3, 3) 和 (2, 2) ，满足所有要求。...示例 2： 输入：nums = [1,2,3,4] 输出：false 解释： 无法将 nums 划分成 4 / 2 = 2 个数对且满足所有要求。
题目 给你一个 非递减 的正整数数组 nums 和整数 K，判断该数组是否可以被分成一个或几个 长度至少 为 K 的 不相交的递增子序列。...示例 1： 输入：nums = [1,2,2,3,3,4,4], K = 3 输出：true 解释： 该数组可以分成两个子序列 [1,2,3,4] 和 [2,3,4]， 每个子序列的长度都至少是 3。
Welcome!...2.9K10DiffCSE: 将Equivariant Contrastive Learning应用于句子特征学习虽然对比学习的训练目标鼓励特征对增强变换是不变的，但对输入的直接增强(如删除、替换)经常会改变句子的意义。也就是说，理想的句子嵌入不应该对这种转换保持不变。...Method DiffCSE 方法非常的简单，就是将SimCSE和ELECTRA进行结合 SimCSE： 基于dropout的对比学习 对于ELECTRA，作者这里进行了改善，提出了一个conditional...version给定一个长度为T的句子 x=[],对其进行随机掩码得到 ，然后通过生成器G进行恢复得到一个句子 ，然后使用判别器执行替换token检测任务，就是预测句子中的哪个token是原始的，哪个...token是替换的 替换token检测任务 将所有token的损失相加 作者解释和ELECTRA的区别是，判别器D是有条件的，应该是说图1中是有将编码器的输出特征h输入到了判别器中，因此该损失也会通过...如果增强是加入或者删除的话，任务将变成预测token是否是增加的或者删除的，在STS-B中，性能均下降，但对于迁移任务，并没有太大影响，此外作者，还尝试了使用三种增强策略，性能并没有提升 由表7可知，89910将句子表示为向量（下）：基于监督学习的句子表示学习（sentence embedding）引言 上一篇介绍了如何用无监督方法来训练sentence embedding，本文将介绍如何利用监督学习训练句子编码器从而获取sentence embedding，包括利用释义数据库PPDB、自然语言推理数据...将这四个句子通过编码器（编码函数）\(g\)得到句子编码，然后使用一种 margin-based loss进行优化，损失函数的基本思想是希望编码后的释义对\(\)能够非常相近而非释义对...当正则化程度很高时（模型参数几乎不更新），iRNN将变成模型1（词向量平均），不同的是iRNN能够考虑词序，有希望能够比模型1效果好； LSTM，取最后一个隐状态向量。...，句子蕴含以及情感分析这三种有监督任务，词向量平均模型在句子相似度和句子蕴含两个任务上表现比LSTM的效果更好，而情感分析任务LSTM表现非常不错。...总结 基于监督学习方法学习sentence embeddings可以归纳为两个步骤： 第一步选择监督训练数据，设计相应的包含句子编码器Encoder的模型框架； 第二步选择（设计）具体的句子编码器，包括1.6K30Excel表格如何将一列数字快速分成几行几列？Excel表格如何将一列数字快速分成几行几列？...1、获取数据到Power Query 2、添加索引列 3、对索引列取整除数，如分成6行 4、对索引列提取余数（模） 5、透视 搞定： 全过程不需要写任何的函数、公式、代码...，鼠标点几下就搞定了，而且，有新的数据进来后，一键刷新搞定： 当然，如果想用函数写代码直接解，也是可以的，给一个解法供大家参考： 核心思路： 根据需要分成多少列...，比如这里分成6(v)列，进行批量处理（List.Transform），通过List.Alternate函数，针对List.Skip后的源数据，每间隔5(v-1)个数字,取1个。...---- 最近有朋友说，这个我通过Power BI发布的将Power Query函数和系列文章汇总的公开链接太有用了，那我以后就不怕占地方，还是继续放。1.9K20使用Python将一个Excel文件拆分成多个Excel文件标签：Python，pandas库，openpyxl库 本文展示如何使用Python将Excel文件拆分为多个文件。拆分Excel文件是一项常见的任务，手工操作非常简单。...然而，如果文件包含大量数据和许多类别，则此任务将变得重复且繁琐，这意味着我们需要一个自动化解决方案。 库 首先，需要安装两个库：pandas和openpyxl。...将示例文件直接读入pandas数据框架： 图1 该数据集一些家电或电子产品的销售信息：产品名称、产地、销售量。我们的任务是根据“产品名称”列将数据拆分为不同的文件。...基本机制很简单： 1.首先，将数据读入Python/pandas。 2.其次，应用筛选器将数据分组到不同类别。 3.最后，将数据组保存到不同的Excel文件中。...最后，可以将每个数据集保存到同一Excel文件中的单独工作表中。4.9K31如何将文件中的一部分段落整体删除假设下图这是一个10万多字的文章，有很多③部分的内容，我们想要将它的段落全部删除，但是在word和pdf修改器中都没法删除，就可以运用代码帮助了 执行代码，这里用C++和Linux系统，Windows...= std::string::npos) { skipParagraph = true; // 标记段落开始 continue; }...Output saved to " << outputFilePath << std::endl; return 0; } Windows 将这段代码转换为适用于 Windows 系统的版本，...C:\\Users\\YourUsername\\Documents\\dd_cleaned.txt"; // 输出文件路径 std::string marker = "③"; // 要删除的段落标记...Output saved to " << outputFilePath << std::endl; return 0; } 修改说明： 文件路径： 将文件路径中的正斜杠（/）替换为双反斜杠68300LeetCode1013：将数组分成和相等的三个部分. + A[A.length - 1])就可以将数组三等分。1.9K10如何将后端BaaS化：业务逻辑的拆与合化的核心其实就是把我们的后端应用封装成 RESTful API，然后对外提供服务，而为了后端应用更容易维护，我们需要将后端应用拆解成免运维的微服务 微服务的拆解和合并，都有一个度需要把握，因为我们在一拆一合之间...拆之 那我们要合理地拆解微服务，应该怎么拆解呢？上节课其实我有提到，目前主流的解决方案就是领域驱动设计，也叫 DDD。...我们可以做个思维实验：假设我们将所有的功能都拆解成微服务，任意的微服务节点之间都可以相互调用，调用越频繁它们之间的距离就越近。...我们吸一口气，氧气进入肺部，血液循环将氧气按顺序流经我们每个器官，这就是请求链路。每个器官一接收到新鲜血液，就会吸取氧气返回二氧化碳，最终血液循环将二氧化碳带到肺部呼出，这个就是数据返回链路。...线上根据灰度策略，将小部分流量导入灰度环境验证灰度版本。 在灰度窗口期，比如两个小时，灰度验证没有异常则用灰度版本替换正式版本；反之则立即丢弃这个灰度版本，止损。54320如何将后端BaaS化：业务逻辑的拆与合化的核心其实就是把我们的后端应用封装成 RESTful API，然后对外提供服务，而为了后端应用更容易维护，我们需要将后端应用拆解成免运维的微服务 微服务的拆解和合并，都有一个度需要把握，因为我们在一拆一合之间...拆之 那我们要合理地拆解微服务，应该怎么拆解呢？上节课其实我有提到，目前主流的解决方案就是领域驱动设计，也叫 DDD。...我们可以做个思维实验：假设我们将所有的功能都拆解成微服务，任意的微服务节点之间都可以相互调用，调用越频繁它们之间的距离就越近。...我们吸一口气，氧气进入肺部，血液循环将氧气按顺序流经我们每个器官，这就是请求链路。每个器官一接收到新鲜血液，就会吸取氧气返回二氧化碳，最终血液循环将二氧化碳带到肺部呼出，这个就是数据返回链路。...线上根据灰度策略，将小部分流量导入灰度环境验证灰度版本。 在灰度窗口期，比如两个小时，灰度验证没有异常则用灰度版本替换正式版本；反之则立即丢弃这个灰度版本，止损。61950将数组分成和相等的三个部分(A[0] + A[1] + … + A[i] == A[i+1] + A[i+2] + … + A[j-1] == A[j] + A[j-1] + … + A[A.length - 1]) 就可以将数组三等分96720点击加载更多
虽然对比学习的训练目标鼓励特征对增强变换是不变的，但对输入的直接增强(如删除、替换)经常会改变句子的意义。也就是说，理想的句子嵌入不应该对这种转换保持不变。...Method DiffCSE 方法非常的简单，就是将SimCSE和ELECTRA进行结合 SimCSE： 基于dropout的对比学习 对于ELECTRA，作者这里进行了改善，提出了一个conditional...version给定一个长度为T的句子 x=[],对其进行随机掩码得到 ，然后通过生成器G进行恢复得到一个句子 ，然后使用判别器执行替换token检测任务，就是预测句子中的哪个token是原始的，哪个...token是替换的 替换token检测任务 将所有token的损失相加 作者解释和ELECTRA的区别是，判别器D是有条件的，应该是说图1中是有将编码器的输出特征h输入到了判别器中，因此该损失也会通过...如果增强是加入或者删除的话，任务将变成预测token是否是增加的或者删除的，在STS-B中，性能均下降，但对于迁移任务，并没有太大影响，此外作者，还尝试了使用三种增强策略，性能并没有提升 由表7可知，
引言 上一篇介绍了如何用无监督方法来训练sentence embedding，本文将介绍如何利用监督学习训练句子编码器从而获取sentence embedding，包括利用释义数据库PPDB、自然语言推理数据...将这四个句子通过编码器（编码函数）\(g\)得到句子编码，然后使用一种 margin-based loss进行优化，损失函数的基本思想是希望编码后的释义对\(\)能够非常相近而非释义对...当正则化程度很高时（模型参数几乎不更新），iRNN将变成模型1（词向量平均），不同的是iRNN能够考虑词序，有希望能够比模型1效果好； LSTM，取最后一个隐状态向量。...，句子蕴含以及情感分析这三种有监督任务，词向量平均模型在句子相似度和句子蕴含两个任务上表现比LSTM的效果更好，而情感分析任务LSTM表现非常不错。...总结 基于监督学习方法学习sentence embeddings可以归纳为两个步骤： 第一步选择监督训练数据，设计相应的包含句子编码器Encoder的模型框架； 第二步选择（设计）具体的句子编码器，包括
Excel表格如何将一列数字快速分成几行几列？...1、获取数据到Power Query 2、添加索引列 3、对索引列取整除数，如分成6行 4、对索引列提取余数（模） 5、透视 搞定： 全过程不需要写任何的函数、公式、代码...，鼠标点几下就搞定了，而且，有新的数据进来后，一键刷新搞定： 当然，如果想用函数写代码直接解，也是可以的，给一个解法供大家参考： 核心思路： 根据需要分成多少列...，比如这里分成6(v)列，进行批量处理（List.Transform），通过List.Alternate函数，针对List.Skip后的源数据，每间隔5(v-1)个数字,取1个。...---- 最近有朋友说，这个我通过Power BI发布的将Power Query函数和系列文章汇总的公开链接太有用了，那我以后就不怕占地方，还是继续放。
标签：Python，pandas库，openpyxl库 本文展示如何使用Python将Excel文件拆分为多个文件。拆分Excel文件是一项常见的任务，手工操作非常简单。...然而，如果文件包含大量数据和许多类别，则此任务将变得重复且繁琐，这意味着我们需要一个自动化解决方案。 库 首先，需要安装两个库：pandas和openpyxl。...将示例文件直接读入pandas数据框架： 图1 该数据集一些家电或电子产品的销售信息：产品名称、产地、销售量。我们的任务是根据“产品名称”列将数据拆分为不同的文件。...基本机制很简单： 1.首先，将数据读入Python/pandas。 2.其次，应用筛选器将数据分组到不同类别。 3.最后，将数据组保存到不同的Excel文件中。...最后，可以将每个数据集保存到同一Excel文件中的单独工作表中。
假设下图这是一个10万多字的文章，有很多③部分的内容，我们想要将它的段落全部删除，但是在word和pdf修改器中都没法删除，就可以运用代码帮助了 执行代码，这里用C++和Linux系统，Windows...= std::string::npos) { skipParagraph = true; // 标记段落开始 continue; }...Output saved to " << outputFilePath << std::endl; return 0; } Windows 将这段代码转换为适用于 Windows 系统的版本，...C:\\Users\\YourUsername\\Documents\\dd_cleaned.txt"; // 输出文件路径 std::string marker = "③"; // 要删除的段落标记...Output saved to " << outputFilePath << std::endl; return 0; } 修改说明： 文件路径： 将文件路径中的正斜杠（/）替换为双反斜杠
. + A[A.length - 1])就可以将数组三等分。
化的核心其实就是把我们的后端应用封装成 RESTful API，然后对外提供服务，而为了后端应用更容易维护，我们需要将后端应用拆解成免运维的微服务 微服务的拆解和合并，都有一个度需要把握，因为我们在一拆一合之间...拆之 那我们要合理地拆解微服务，应该怎么拆解呢？上节课其实我有提到，目前主流的解决方案就是领域驱动设计，也叫 DDD。...我们可以做个思维实验：假设我们将所有的功能都拆解成微服务，任意的微服务节点之间都可以相互调用，调用越频繁它们之间的距离就越近。...我们吸一口气，氧气进入肺部，血液循环将氧气按顺序流经我们每个器官，这就是请求链路。每个器官一接收到新鲜血液，就会吸取氧气返回二氧化碳，最终血液循环将二氧化碳带到肺部呼出，这个就是数据返回链路。...线上根据灰度策略，将小部分流量导入灰度环境验证灰度版本。 在灰度窗口期，比如两个小时，灰度验证没有异常则用灰度版本替换正式版本；反之则立即丢弃这个灰度版本，止损。
(A[0] + A[1] + … + A[i] == A[i+1] + A[i+2] + … + A[j-1] == A[j] + A[j-1] + … + A[A.length - 1]) 就可以将数组三等分
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