个人c语言编程风格总结 总结一下我个人的编程风格及这样做的原因吧,其实是为了给实验室写一个统一的C语言编程规范才写的。首先声明,我下面提到的编程规范,是自己给自己定的,不是c语言里面规定的。 一件事情,做成和做好中间可能隔了十万八千里。 同样的,代码的质量也极大程度上反映了编程者的水平高低。为了让大家从学习的开始就养成良好的编程习惯,创作出优质的代码,实验室编辑这个文档,作为大家编程的参考,同时也是对以后编程风格的硬性规定。 对于一个团队来讲,制定统一的编程规范,好处是显而易见的。通常一个项目是由多个成员
倒排索引(英语:Inverted index),也常被称为反向索引、置入档案或反向档案,是一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是文档检索系统中最常用的数据结构。通过倒排索引,可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引主要由两个部分组成:“单词词典”和“倒排文件”。
字典树,又称单词查找树,是一个典型的一对多的字符串匹配算法。“一”指的是一个模式串,“多”指的是多个模板串。字典树经常被用来统计、排序和保存大量的字符串。它利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较。
最近我们的 ICLR 论文 Copy is All You Need 在国内外引发了一些讨论,甚至因为名字差点火出了圈,作为始作俑者的我和蔡登兰天瑟瑟发抖,深感对不起我鹅。我也默默的庆幸,幸亏这篇 paper 的单位没有挂现单位,否则。。。懂的自然懂。
首先回顾一下构建倒排索引的几个主要步骤: (1) 收集待建索引的文档; (2) 对这些文档中的文本进行词条化; (3) 对第2步产生的词条进行语言学预处理,得到词项; (4) 根据词项对所有文档建立索引。 可以看到,上诉过程中非常重要的一步就是获得词项,那么词项是什么,又是怎么获得的呢?
1、除了文件本身(称做数据区)之外,另建立一张指示逻辑记录和物理记录之间一一对应关系的表——索引表。
注:本文选自人民邮电出版社出版的《PyTorch自然语言处理入门与实战》一书,略有改动。经出版社授权刊登于此。
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、
1、子串的定位操作通常称做串的模式匹配(其中T称为模式串),是各种串处理系统中最重要的操作之一。
本文档为文件和内容管理思维导图与知识点整理。共分为5个部分,由于页面显示原因,部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
2、直接存取文件类似于哈希表,即根据文件中关键字的特点设计一种哈希函数和处理冲突的方法将记录散列到存储设备上,故又称散列文件。
大家可能会遇到索引数据比较慢的过程。其实明白索引的原理就可以有针对性的进行优化。ES索引的过程到相对Lucene的索引过程多了分布式数据的扩展,而这ES主要是用tranlog进行各节点之间的数据平衡。所以从上我可以通过索引的settings进行第一优化: "index.translog.flush_threshold_ops":"10000" "refresh_interval" : "1s" 这两个参数第一是到translog数据达到多少条进行平衡,默认为5000,而这个过程相对而言是比较浪费时间和资
原文 http://blog.csdn.net/lanxuezaipiao/article/details/41594745
本部分是web挖掘课程的一个作业,大部分是基于python实现的,而且就是nlp相关的操作,所以记录在这里了。 有如下的文档集合: d1 水果有西瓜水果,菠萝水果,苹果水果,其它水果。 d2 水果还有苹果,桃子,其它水果。 d3 蔬菜好吃,水果也好吃。 d4 苹果,西瓜,苹果都是好吃的。 d5 好吃的水果有西瓜、苹果,还有菠萝水果,都是水果。 停用词表(stop words):的,地,得,有,也,都是,还有,其它。 一、请给出上述文档集合进行分词和去除停用词之后的结果。 1.1 分词 实现思路
在计算机科学中,搜索算法是一种用于在数据集合中查找特定元素的算法。C语言作为一种强大的编程语言,提供了多种搜索算法的实现方式。本文将介绍C语言中的四种常见搜索算法其中包括(线性查找,二分法查找,树结构查找,分块查找),并提供每种算法的简单实现示例。
现在很多搜索引擎都是基于图片的文本标签,但是我们的世界每天产生不计其数的照片,很多都没有标记直接传到了网上,给图片搜索带来了很多混乱。
数据准备是模型训练的基础,本教程将详细介绍Transformer在自然语言处理任务中的数据准备过程。我们将以文本分类任务为例,手把手教你如何获取质量好的语料,进行数据清洗与预处理,制作符合Transformer输入要求的训练集、验证集和测试集。
前段时间,我刚刚写过一个 CVPR 2020 中的表征学习进展,当时主要的着重点以及启发点是在如何改进表征方式的通用性,今天这篇文章则着重于介绍几种新型的表征方式,以了解几种表征方式的需求以及改进方向,从而在创新表征方式时可以有一定的方向。本文主要介绍的是表征方式,所以论文中跟表征方式无关的内容不会被涉及,如果对整体解决方案感兴趣可以再移步原论文去了解更完整地方案。
推荐系统领域太卷了,十方表示总是折腾"塔"太累了,所以十方平时也会学习些NLP,CV相关领域的知识去丰富下自己的见识。这里十方希望大家不要把自己要学的东西限定的太死,比如我们是做推荐系统相关研究的,那nlp相关知识我们可以不去学习。事实上,不同领域的模型是可以相互借鉴的,比如textcnn,就是用图像的cnn去做文本分类,推荐的bert4vec,就是用处理文本的bert模型做推荐。总而言之,希望大家在深度学习领域尽可能的博学,在具体推荐系统领域可以做到专家。
我第一次接触 Embedding 是在 Word2Vec 时期,那时候还没有 Transformer 和 BERT 。Embedding 给我的印象是,可以将词映射成一个数值向量,而且语义相近的词,在向量空间上具有相似的位置。
序列模型主要用于处理具有时序结构的数据, **时序数据是连续的,**随着时间的推移,如电影评分、电影奖项、电影导演演员等。
文本挖掘模型结构示意图 1. 分词 分词实例: 提高人民生活水平:提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平 分词基本方法: 最大匹配法、最大概率法分词、最短路径分词方法
1、索引顺序存取方法 ISAM为 Indexed Sequential Access Method的缩写,它是一种专门为磁盘存取设计的文件组织方式。
在前三篇笔记,学习了Fortran作为一个编程语言,最基本的内容:变量,输入输出,流程控制和程序结构。接下来是Fortran的数组,我认为这是Fortran语言最有价值的精华部分,因此特意放在了学习笔记靠后的部分,在学习了基本的语法和子程序等之后。注意,Fortran的字符集不包括中括号[],因此与c语言的风格不同,Fortran对数组分量的操作全都是使用小括号()的。
单细胞多组学技术为阐明单个细胞的基因组、表观基因组和转录组异质性的特征提供了见解。然而,它们给数据处理带来了新的计算挑战。2023年10月,《Briefings in Bioinformatics》发表了一种用于条形码索引的单细胞-单分子多组学数据分析的通用流程——ScSmOP,用于多模态数据分析。
1 自然语言处理简介 我们从讨论“什么是NLP”开始本章的内容 1.1 NLP有什么特别之处 自然(人工)语言为什么如此特别?自然语言是一个专门用来表达语义的系统,并且它不是由任何形式的物质表现产生。正因为如此,人工语言与视觉或者其他任何机器学习任务非常不同。 大多数单词只是一个超语言实体的符号:单词是映射到一个表征(想法或事物)的记号。例如,“火箭”一词是指火箭的概念,并且进一步可以指定火箭的实例。有一些单词例外,当我们使用单词和字母代表信号时,想“Whooompaa”一样。除此之外,语言符号可以用多种方
倒排索引用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。假定我们有3个文档:
导语 | 在自然语言处理领域,文本表示学习技术可以帮助我们将现实世界转化为计算机可以处理的数据,以求更精准地建立学习模型。而在中文搜索场景下,同音词、易混词、错别字等文本的召回和相似度匹配一直存在着棘手的问题,本文通过图计算的角度来进行中文词向量的训练,并取得了积极的效果,希望与大家一同分享交流。
还有,当我们定义数组的时候,在常见的C语言、Java、Python等语言中,都是使用下标0来表示第一个元素的。
词嵌入表示作为机器翻译、问答、文本分类等各种自然语言处理任务的基础,它通常会占到模型参数总量的 20%~90%。存储和访问这些嵌入需要大量的空间,这不利于模型在资源有限的设备上部署和应用。针对这一问题,本文提出了 MorphTE 词嵌入压缩方法。MorphTE 结合了张量积操作强大的压缩能力以及语言形态学的先验知识,能够实现词嵌入参数的高倍压缩(超过 20 倍),同时保持模型的性能。
变量的声明格式如下:typename varnametypename:指定变量的类型 varname:指定变量名
我们鼓励在编程时应有清晰的哲学思维,而不是给予硬性规则。我并不希望你们能认可所有的东西,因为它们只是观点,观点会随着时间的变化而变化。可是,如果不是直到现在把它们写在纸上,长久以来这些基于许多经验的观点一直积累在我的头脑中。因此希望这些观点能帮助你们,了解如何规划一个程序的细节。(我还没有看到过一篇讲关于如何规划整个事情的好文章,不过这部分可以是课程的一部分)要是能发现它们的特质,那很好;要是不认同的话,那也很好。但如果能启发你们思考为什么不认同,那样就更好了。在任何情况下,都不应该照搬我所说的方式进行编程;要用你认为最好的编程方式来尝试完成程序。请一以贯之而且毫不留情的这么做。
在这篇博客中,我们将学习如何使用C语言数组的基本知识。数组是C语言中的一种重要数据结构,它允许我们存储一系列相同类型的数据。我们将讨论数组的定义、初始化、访问元素、遍历数组以及数组的应用场景。此外,我们还将通过一些代码示例来加深对数组的理解。
在这个例子中,我们定义了一个名为 add 的函数,该函数接收两个整数作为参数,并返
神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)借助深度神经网络对不同语言的文本进行翻译,本文主要介绍机器翻译数据集WMT16 en-de的预处理过程。
· 理解递归神经网络及其不同实现,例如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU),它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据;
我认为数据结构就是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 前辈们通过大量的实践,一点点总结出来的解决特定问题的公式。对于特定的问题,使用特点的公式,便可以为程序带来更高的运行效率和存储效率。
2013年秋天,我开始学习Python。一个转了专业的程序员,干嘛30多岁还要去学一门新的编程语言呢?因为看到了痛点,学生的痛点。
中文分词是中文自然语言处理的一个非常重要的组成部分,在学界和工业界都有比较长时间的研究历史,也有一些比较成熟的解决方案
C语言常常让人觉得它所能表达的东西非常有限。它不具有类似第一级函数和模式匹配这样的高级功能。但是C非常简单,并且仍然有一些非常有用的语法技巧和功能,只是没有多少人知道罢了。
都说vim强大,然而之前的简单用法并没有让我觉得vim有多强大,顶多是一个功能齐全的记事本,只到我发现了这个工具--ctags,以及由他衍生出来的很多插件,让我明白了,“哦,vim 至少可以作为一个很不错的C语言的IDE”。~~
前面我们讲解过关于用Python写温度转换器,画“Python”,天天学习的代码讲解和数字类型。不知大家是否还记得,忘记的可以点击上面的专辑去里面复习一下哦,也可以敲敲代码,提高对语句的熟练程度。
很早之前就接触过python,也玩过python许多有趣的东西,比如用pygame做一个飞机大战的游戏啊、用turtle模块简单绘图啊、使用python链接mysql做crud、用python运行R语言脚本、简单爬虫等等,不过现在应该都快忘了。^_^
第一步:先将中文文本进行分词,这里使用的HanLP-汉语言处理包进行中文文本分词。
前言: 在踏入C语言编程的奇妙旅程之初,掌握基本语句无疑是我们搭建知识大厦的坚实基石。C语言,作为一门历史悠久且功能强大的编程语言,其简洁明了的语法结构为我们提供了表达逻辑、控制程序流程的强大工具。而基本语句,正是这些工具中的基础与核心。
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块。不同于英文的是,中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词,分词效果将直接影响词性、句法树等模块的效果。当然分词只是一个工具,场景不同,要求也不同。
原文: On word embeddings 作者: Sebastian Ruder 译者: KK4SBB 审校:王艺 责编: 王艺,关注人工智能,投稿请联系 wangyi@csdn.net
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