实现一个单词搜索游戏，给定一个二维网格和一个单词列表，找到单词列表中出现在网格中的所有单词（提示：Trie树 + DFS）。...简介：实现一个单词搜索游戏，给定一个二维网格和一个单词列表，找到单词列表中出现在网格中的所有单词（提示：Trie树 + DFS）。...算法思路 算法思路： 本题要求我们查找单词列表中所有在二维网格中出现的单词。由于单词可以出现在网格中的任意位置，因此需要从每个单元格开始遍历整个网格。...，在程序中我们定义一个 Trie 树来储存单词列表。...首先将所有的单词插入到 Trie 树中，然后遍历整个网格，在每个位置开始 DFS 流程，向四周不断扩展字符串，如果该字符串在 Trie 树中查询到，则将其加入结果的列表中。
很多时候对与他们一直在搜索的内容无关的评论数量感到沮丧。以Reddit为例，主页上有很多帖子。所有的信息杂乱都很难跟踪。...用Praw Python库提取Reddit 如何提取Reddit语料库？...Python中进行近似主题建模 将使用一种称为非负指标因子分解（NMF）的技术，该技术用于从单词包（单词列表）中查找提取主题。...中的1115个帖子中返回500个单词。...将使用NMF来获取文档主题矩阵（这里的主题也将被称为“组件”）以及每个主题的顶部单词列表。
中即可； 最后，运行下列命令启动Teamserver： python3 teamserver.py 代理配置 首先，在Project标签中点击Manage Nuget Packages...：...然后选择Browse，并搜索RedditSharp，安装版本号为v1.1.13： 接下来，修改Program.cs中的凭证信息，并构建项目。...Post，然后使用命令“in:”发布一个新的评论； 2、读取包含了单词“out:”的新评论； 3、如果没有找到这样的评论，则返回第二步； 4、解析并解密评论，并读取输出； 5、将现有评论编辑修改为“executed...”以避免命令重复执行； Client 1、访问一个指定的Reddit Post，然后读取包含了“in:”的最新评论； 2、如果没有检测到新的评论，则返回第一步； 3、解析并解密评论中的命令，然后在本地执行...； 4、加密命令的输出结果，并在相应的评论中回复（“out:”）； 工具使用截图 下面给出的是异或加密的C2流量演示： 扫描结果 由于该工具本质上属于一个自定义C2植入物，因此我们需要使用反病毒产品来进行检测和测试
这样的词被称为“停止词”；在英语中，它们包括诸如“a”，“and”，“is”和“the”之类的单词。方便的是，Python 包中内置了停止词列表。...")] print words 这会查看words列表中的每个单词，并丢弃在停止词列表中找到的任何内容。...在Python中，搜索集合比搜索列表快得多， # 所以将停止词转换为一个集合 stops = set(stopwords.words("english"))...这是为了速度；因为我们将调用这个函数数万次，所以它需要很快，而 Python 中的搜索集合比搜索列表要快得多。 其次，我们将这些单词合并为一段。 这是为了使输出更容易在我们的词袋中使用，在下面。...尝试不同的事情，看看你的结果如何变化。 你可以以不同方式清理评论，为词袋表示选择不同数量的词汇表单词，尝试 Porter Stemming，不同的分类器或任何其他的东西。
起初，我认为我会使用 Python Reddit API 包装器，但 Reddit 对抓取的限制并不是最友好的。为了收集大量的数据，你必须打破一些规则。...相反，我发现了一个 17 亿个 Reddit 评论的数据转储。那么，应该使用它！ Reddit 的结构是树形的，不像论坛，一切都是线性的。父评论是线性的，但父评论的回复是个分支。...如前所述，所有评论最初都没有父级，也就是因为它是顶级评论（父级是 reddit 帖子本身），或者是因为父级不在我们的文档中。 然而，在我们浏览文档时，我们会发现那些评论，父级确实在我们数据库中。...然后，当语句长度为 35 个单词时，我们可以填充另外 15 个单词。超过 50 个单词的任何数据，我们可以不用于训练或截断。...既然你可以在你的测试文件中添加你想要的任何示例，那么这是你可以与聊天机器人进行交互的第一种方式，或者至少可以看到交互。 我写了一个简单的配对脚本，来输出测试文件和输出文件的评论响应偶对。
海选---确定最初入围评选的名单： 首先从GitHub上收集获得一份编程语言列表，包含300多种语言。...利用“X编程”模板关键词搜索每个语言，得到该关键词在Google上找到的结果量，其中“X”是该语言的名称，例如，利用搜索“Python编程”关键词，得到在Google上的结果量数据。...根据结果量数据，去除掉搜索结果数量非常少的语言，将剩余列表条目进行简单的人工筛选后，剩下了参与评选的52种语言。 进行了简单的"海选"之后，接下来是凭借真本事竞争的时刻了。...Reddit网站 Reddit是一个新闻和信息网站，用户可以在其中发布链接和评论。...在Reddit上，同样也是使用2018年6月至2019年6月的模板“X编程”，在网站上的任何子版本中测量了提及每种语言的帖子数量。
使用 Python 抓取 Reddit 在本文中，我们将了解如何使用Python来抓取Reddit，这里我们将使用Python的PRAW（Python Reddit API Wrapper）模块来抓取数据...在本教程中，我们将仅使用只读实例。 抓取 Reddit 子 Reddit 从 Reddit 子版块中提取数据的方法有多种。Reddit 子版块中的帖子按热门、新、热门、争议等排序。...您可以使用您选择的任何排序方法。 让我们从 redditdev subreddit 中提取一些信息。...我们需要 praw 模块中的 MoreComments 对象。为了提取评论，我们将在提交对象上使用 for 循环。所有评论都会添加到 post_comments 列表中。...我们还将在 for 循环中添加一个 if 语句来检查任何评论是否具有 more comments 的对象类型。如果是这样，则意味着我们的帖子有更多可用评论。因此，我们也将这些评论添加到我们的列表中。
包含额外信息：大部分条目都提供了更详细的阅读链接，其中包括代码示例、选定博客中引用等更多信息。 由专业人士编写：这些文档由经验丰富的开发者撰写，他们与全球各地团队合作进行工作坊和代码审查。...python/mypyhttps://github.com/python/mypy Stars: 15.7k License: NOASSERTION Mypy 是一个用于 Python 的静态类型检查器...Stars: 3.6k License: AGPL-3.0 Infinity For Reddit 是一个用 Java 编写的 Android 上的 Reddit 客户端。...它没有任何广告，具有清晰的用户界面和流畅的浏览体验。 自动滚动帖子：自动滚动帖子使您可以在不移开拇指的情况下享受精彩内容。...less 进行回滚、搜索和过滤 该项目通过逐行读取日志文件，并对每一行运行一系列正则表达式来工作。
步骤 0：从你最喜欢的 reddit 文章中获取一些 reddit 评论数据，并将其格式化为类似「comment[SEP]reply」的字符串 步骤 1：微调 GPT-2 以生成格式为「comment[...获取大量 reddit 评论数据 与任何机器学习项目一样，只有获得用于训练模型的数据，才能启动项目。...有一个正在进行的项目（https://www.reddit.com/r/bigquery/wiki/datasets ），它在 web 上搜索许多站点，并将它们存储在一堆 Google BigQuery...这一次，这个模型只是在一个数据集上训练，这个数据集包含了一堆真实的 reddit 评论，用来预测他们实际获得了多少投票。 该模型还具有令人惊讶的高预测精度。...幸运的是，我可以使用 praw 库和下面的代码片段，从几个我认为会产生一些有趣响应的 reddit 中的前 5 个「上升」帖子中获取所有评论。
要使用 Cortex 部署任何模型，你都需要做三件事： 编写一个 Python 脚本来提供来自模型的预测 编写一个配置文件来定义你的部署 从命令行运行 cortex deploy 把所有这些都排除在外...该模型接受了 Reddit 对话的训练，并将返回查询到的任何文本的答案。...使用单词向量，你可以根据单词的语义来「映射」单词——例如，如果你从「king」的向量中减去「man」的向量，再加上「woman」，你将得到「queen」的向量。...假设你想为你的品牌建立一个监控黑客新闻的服务，每天删除 HN 评论是相当简单的，搜索这些评论中与你的品牌相关的词也很容易。但是，这就是症结所在，你怎么能肯定地知道，这些关键词正被用于你的品牌？...例如，如果我在监控 cortex，我怎么知道「cortex」这个词在给出的评论中是指开源平台，而不是一个人大脑的前额叶皮层？ 这就是机器学习发挥作用的地方。 我应该用什么模型？
它能够将复杂的HTML文档转换成易于使用的Python对象，从而可以方便地提取网页中的各种数据。...BeautifulSoup的主要特点包括： 易于使用：提供了简单直观的API来查找、修改和操作解析树中的元素。 强大的搜索功能：支持多种搜索方法，如通过标签名、类名、ID等快速定位元素。...它提供了一种简单的方式来识别和解析网页中的表格，并将它们转换为Python的列表或Pandas的DataFrame。...然后，我们定义了一个函数get_reddit_content，它接受一个Reddit子论坛的名称作为参数，并返回该子论坛中的表格数据。...结论 通过结合使用BeautifulSoup和htmltab，我们可以高效地从Web页面中提取所需的数据。这种方法不仅适用于Reddit，还可以扩展到其他任何包含表格数据的网站。
它能够将复杂的HTML文档转换成易于使用的Python对象，从而可以方便地提取网页中的各种数据。...BeautifulSoup的主要特点包括：易于使用：提供了简单直观的API来查找、修改和操作解析树中的元素。强大的搜索功能：支持多种搜索方法，如通过标签名、类名、ID等快速定位元素。...它提供了一种简单的方式来识别和解析网页中的表格，并将它们转换为Python的列表或Pandas的DataFrame。...然后，我们定义了一个函数get_reddit_content，它接受一个Reddit子论坛的名称作为参数，并返回该子论坛中的表格数据。...结论通过结合使用BeautifulSoup和htmltab，我们可以高效地从Web页面中提取所需的数据。这种方法不仅适用于Reddit，还可以扩展到其他任何包含表格数据的网站。
流行的 Python NLP 软件包 NLTK 包含许多语言的语言学家定义的停用词列表。 （您将需要安装 NLTK 并运行nltk.download()来获取所有的好东西。）...在这里，频率被认为是它们出现在文件（评论）中的数量，而不是它们在文件中的数量。正如我们所看到的，该列表涵盖了许多停用词。它也包含一些惊喜。"...对于统计模型而言，仅出现在一个或两个文档中的单词更像噪声而非有用信息。例如，假设任务是根据他们的 Yelp 评论对企业进行分类，并且单个评论包含"gobbledygook"这个词。...这套 160 万个 Yelp 评论包含 357,481 个独特单词（用空格和标点符号表示），其中 189,915 只出现在一次评论中，41,162 次出现在两次评论中。超过 60% 的词汇很少发生。...你也可以写你的词性关系来定义你正在寻找的块。使用 Python 进行自然语言处理可以深入了解从头开始用 Python 进行分块。 总结 词袋模型易于理解和计算，对分类和搜索任务很有用。
它意味着所提到的正则表达式将寻找一个词，它以 开始，在中间包含字母 中任意一个，并且字母 最为最后一个字符。它可以是 ， 或者 ，可以匹配一个单独的词或者其它单词像 ， 或者 的一部分。...例如，我们需要搜索一些特别的单词而不是匹配任何字符， 这里，我们正寻找一个单词，以 开头，以 结尾，并且中间只能有 、 或者 中的一个。 在方括号中我们可以提到单个到任意数量的字符。...我们在方括号中也可以定义像 或者 作为匹配字符的列表。 这就像正则表达式的 not 操作。当使用 时，它意味着我们的搜索将包括除了方括号内提到的所有字符。...例如， 这意味着我们可以拥有所有这样的单词，它们以 开始，以字母 结尾，并且不得包含从 到 的任何数字。...同时尽可能多地练习，创建正则表达式并试着尽可能多的在你的工作中加入它们。如果有任何疑问或问题，您可以在下面的评论区留言。
网络爬虫的应用场景非常广泛，例如搜索引擎、数据挖掘、舆情分析等。...JavaScript和Axios简介JavaScript是一种编程语言，主要用于网页开发，可以在浏览器中执行各种动态效果和交互功能。...Axios的安装和使用非常简单，只需要在Node.js中执行以下命令：// 安装Axiosnpm install axios// 引入Axiosconst axios = require('axios'...Reddit简介Reddit是一个社交媒体平台，包含各种类型的内容，包括视频。Reddit的视频有两种来源，一种是直接上传到Reddit的视频，另一种是来自其他网站的视频链接，例如YouTube。...得分、评论数、时长、文件或链接等信息判断视频的来源，如果是直接上传到Reddit的视频，直接下载视频文件；如果是来自其他网站的视频链接，使用第三方工具或API，获取视频文件或链接保存视频文件或链接到本地或数据库对视频数据进行分析
Bsuite - 记录页面加载、来源链接使用的搜索关键字、显示最热门日志，还可以在每篇文章下面加入相关日志列表。...GoStats web counter - 将GoStats计数器安装在博客中。 Lightstats - 此插件可以将关于日志、评论、目录的统计数据生成饼图和条形图。...这个插件会将你的日志发表时间和评论产生时间进行统计，你就可以选择在评论高峰时间之前发表文章啦！ Search Phrases - 显示访问者是通过哪些搜索关键字来到你这里的。...Word Count - 字数统计插件，不过应该只针对英文单词的，统计中文字数的可使用我介绍的另一款插件Yskin’s CJK Excerpt。...WP-SlimStat - 对所有基础数据进行统计，插件会将数据压缩在一个非常小的数据库中。 WP-Stats - 关注于日志数量、评论数量等等的通用统计插件。
_encoding=UTF8&jiveRedirect=1 以下是一些示例： GoogleBooks中的n-gram列表-一大组书中的常见单词和单词组（https://aws.amazon.com/datasets...网站上有各种外部提供的有趣数据集，我们可以下载其中任何一个的数据，但必须注册Kaggle 并接受比赛的服务条款。...他们还提供了用于R和Python的SDK，以便在选择的工具中更容易地获取和使用数据 ❝https://www.data.world/ Data.gov data.gov 是一个相对较新的网站，是美国政府开放努力的一部分...sort=top&t=all 以下是一些示例： 所有Reddit子课程-包含2015年之前的Reddit分课程（https://www.reddit.com/r/datasets/comments/3mg812...谷歌是一个数据发电站，所以他们的搜索工具在寻找特定数据集的其他方法上脱颖而出是有道理的。 我们所需要做的就是转到谷歌数据集搜索，并在搜索栏中键入与我们要查找的数据集相关的关键字或短语。
我们可以做到这一点的方法是从这个分布中反复采样下一个单词，然后当我们采样下下一个单词时，用它作为条件，以此类推。为了让它更具体，我们在Python中看看这可能是什么样子。...现在，让我们考虑世界上最简单的语言模型--Unigram模型。 Unigram模型忽略任何条件，只是从训练数据中随机选择下一个单词。...由于Bigram模型非常简单，所以很容易在Python中实现，这将使我们更深入地理解语言模型的工作原理。 数据收集 在开始实现之前，我们首先需要一些数据。...object): """一种二元概率语言模型 给定一个bigrams列表，该模型构建在列表上的概率分布。...我们需要的是对大量的语料库进行训练，比如Wikipedia或Reddit。 然而，即使我们对所有的Wikipedia都进行了训练，并且看到了英语中的每一个单词，我们的Bigram模型仍然过于死板。
精度 是（随机选择的）检索文档相关的概率。 召回 是在搜索中检索到（随机选择的）相关文档的概率。高 召回率 意味着算法返回了大多数相关结果。精度高 表示算法返回的相关结果多于不相关的结果。...首先，对某部电影进行正面和负面评论。然后，单词以不同的极性（正负）存储。矢量单词表和模型均已创建。然后，将所需的电影列表作为输入。模型将给定电影列表中的每个单词与先前存储的具有不同极性的单词进行比较。...进行此分析的第一步是从数据中处理文档，即提取电影的正面和负面评论并将其以不同极性存储。该模型如图1所示。 图1 在“处理文档”下，单击右侧的“编辑列表”。...图5 然后从之前存储的存储库中检索模型和矢量单词表。然后从检索单词列表连接到图6所示的流程文档操作符。 然后单击“流程文档”运算符，然后单击右侧的编辑列表。...这次，我从网站添加了5条电影评论的列表，并将其存储在目录中。为类名称分配未标记的名称，如图7所示。
无论在自动评估还是人类评估中，DialoGPT都展示了最先进的结果，将表现提升到接近人类回复的水平。 2 数据集 数据提取于2005年至2017年Reddit网站的评论链。...Reddit讨论链可视为树结构的回复链，这是由于一条评论回复另一条评论形成了父结点和子结点。作者提取了从根结点到叶子结点每一条路径作为一条包含多种对话的训练样例。...作者过滤掉了以下数据： 在源或目标中包含URL连接； 目标包含至少3个重复词； 回复不包含50种常见英语单词之一，这是由于它可能并非是英语句子； 回复包含特定的标记，因为它可能是标记语言； 源和目标句子序列加起来超过...200个单词； 目标包含了攻击性语言； 非常常见的内容。...相反，它针对的是类似人类的对话，在这种对话中，潜在的目标通常是不明确的或事先未知的，就像在工作和生产环境（如头脑风暴会议）中人们共享信息时看到的那样。 DSTC-7测试数据包含了Reddit数据对话。
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