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2022-12-26：有一个数组包含0、1、2三种值， 有m次修改机会，第一种将所有连通的1变为0，修改次数-1， 第二种将所有连通的2变为1或0，修改次数-2

2022-12-26：有一个数组包含0、1、2三种值，有m次修改机会，第一种将所有连通的1变为0，修改次数-1，第二种将所有连通的2变为1或0，修改次数-2，返回m次修改机会的情况下，让最大的0连通区，.../bin/bash# 时间复杂度O(N^3)的方法# 为了验证# public static int maxZero1(int[] arr, int k)function maxZero1(){...) { eval local arrt=\$$1 local arr=(`echo $arrt | tr ',' ' '`) local l=$2 local r=$3local...| tr ',' ' '`) local left=$2 local right=$3 if [ ${arr[$left]} == 2 ] && [ ${right2x[$left]}...local arr=(`echo $arr | tr ',' ' '`) local l=$2 local r=$3 local num0=0 local num2=0 let

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Pandas 秘籍：1~5

它具有三个互斥的参数items，like和regex，一次只能使用其中一个。like参数采用一个字符串，并尝试查找名称中某处包含该确切字符串的所有列名称。...通过排序选择每个组中的最大值 在数据分析期间执行的最基本，最常见的操作之一是选择包含组中某个列的最大值的行。 例如，这就像在内容分级中查找每年评分最高的电影或票房最高的电影。...然后，它查找每年和内容分级组中预算最低的电影： >>> movie4 = movie[['movie_title', 'title_year', 'content_rating...在此秘籍中，我们将构造多个布尔表达式，然后将它们组合在一起以查找title_year为 2000 之前或 2009 年之后，imdb_score大于 8，并且content_rating为PG-13的所有电影...操作步骤 读入电影数据集，将索引设置为标题，然后创建一个布尔序列，匹配内容分级为G和 IMDB 得分小于4的所有电影： >>> movie = pd.read_csv('data/movie.csv',

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    使用Seaborn和Pandas进行相关性分析和可视化

    在数据科学中，我们可以使用r值，也称为Pearson的相关系数。这可测量两个数字序列（即列，列表，序列等）之间的相关程度。 r值是介于-1和1之间的数字。它告诉我们两列是正相关，不相关还是负相关。...让我们通过一个简单的数据集进行相关性的可视化 它具有以下列，重量，年龄（以月为单位），乳牙数量和眼睛颜色。眼睛颜色列已分类为1 =蓝色，2 =绿色和3 = 棕色。 ?...随着r值如此接近1，我们可以得出年龄和体重有很强的正相关关系的结论。一般情况下，这应该是正确的。在成长中的孩子中，随着年龄的增长，他们的体重开始增加。 年龄和乳牙 ?...我们将使用来自于一个Kaggle上关于流媒体平台上的电影数据集。这个数据集包含哪些电影来自于哪个平台，它还包括关于每部电影的一些不同的列，如名称、IMDB分数等。...这只是9个变量的相关性，结果是一个9x9的网格。你能想象看到20或30个吗?这将是非常困难的。 输出 如果我们不调用打印，只是让Jupyter格式返回。 movies.corr() ?

    2.5K20

    利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

    1 数据集简介 MovieLens数据集是一个关于电影评分的数据集，里面包含了从IMDB, The Movie DataBase上面得到的用户对电影的评分信息，详细请看下面的介绍。...2 movies.csv movieId, title, genres 文件里包含了一部电影的id和标题，以及该电影的类别 2.1 数据格式 movieId, title, genres 2.1.1 movieId...随机选择用户以包含在内。所有选定的用户评分至少20部电影。不包括人口统计信息。每个用户都由一个id表示，并且不提供其他信息。...数据包含在links.csv，movies.csv，ratings.csv和tags.csv文件中。有关所有这些文件的内容和用法的更多详细信息如下。 这是一个发展的数据集。...电影Ids 数据集中仅包含至少具有一个评级或标记的电影。

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    利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

    1 数据集简介 MovieLens数据集是一个关于电影评分的数据集，里面包含了从IMDB, The Movie DataBase上面得到的用户对电影的评分信息，详细请看下面的介绍。...随机选择用户以包含在内。所有选定的用户评分至少20部电影。不包括人口统计信息。每个用户都由一个id表示，并且不提供其他信息。...数据包含在links.csv，movies.csv，ratings.csv和tags.csv文件中。有关所有这些文件的内容和用法的更多详细信息如下。 这是一个发展的数据集。...如果电影标题或标签值中的重音字符（例如Misérables，Les（1995））显示不正确，确保读取数据的任何程序（如文本编辑器，终端或脚本）都配置为UTF-8。...电影Ids --------- 数据集中仅包含至少具有一个评级或标记的电影。

    4.7K11

    MovieSum：大型复杂文本摘要数据集，提供格式化剧本信息以及维基摘要 | ACL 2024

    (3) 它提供了带有IMDb ID的元数据，以便访问其他外部知识。...如果缺少IMDB标识符，论文会使用IMDB数据库提取。然后，论文根据两个标准手动删除了一些电影。首先通过使用电影名称和发行年份来识别重复的电影剧本并将其删除，其次过滤掉没有文本内容或不完整的剧本。...为了收集维基百科的情节摘要，首先使用电影名称和年份提取了电影的维基百科页面，然后收集了“情节”部分下的文本，筛选掉了维基百科页面或情节部分不可用的电影。 ...从结果来看，大量的3-gram和4-gram是新颖的，并且在电影剧本中没有出现，表明了摘要的高度抽象性。...另一方面，MovieSum包括使用专业剧本工具对ScriptBase-j中所有电影进行格式化。  (2)ScriptBase的两个子集都包含截至2013年发布的电影。

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    使用Seaborn和Pandas进行相关性检查

    如何衡量相关性 在数据科学中，我们可以使用r值，也称为皮尔逊相关系数。它测量两个数字序列（即列、列表、序列等）之间的相关程度。 r值是介于-1和1之间的数字。...眼睛颜色列已经分类，其中1=蓝色，2=绿色，3=棕色。 ? 让我们用上面的数据做三个散点图。我们来看看以下三种关系：年龄和体重，年龄和乳牙，年龄和眼睛颜色。 年龄和体重 ?...在一个成长中的孩子，随着年龄的增长，体重开始增加。 年龄和乳牙 ? 反之，绘图点上的年龄和乳牙散点图开始形成负斜率。这种相关性的r值为-0.958188。这意味着强烈的负相关。直觉上，这也是有道理的。...这个数据集包含哪些电影是什么流媒体平台的数据。它还包括关于每部电影的一些不同的描述，例如名称、时长、IMDB 分数等。 导入和清理 我们将首先导入数据集并使用pandas将其转换为数据帧。...与其他流媒体平台相比，Netflix和Amazon似乎拥有最多的电影。这是另一个有待探索的假设。 不同的平台似乎不会根据评论家或运行时的评分来选择电影。这是我们可以探索的另一个很酷的假设。

    1.9K20

    Python 最常见的 120 道面试题解析

    Web Scraping - Python 面试问题 如何使用我已经知道的 URL 地址本地保存图像？ 你需要从 IMDb 前 250 电影页面中删除数据。它应该只有字段电影名称，年份和评级。...检查给定数字n是否为2或0的幂 计算将A转换为B所需的位数 在重复元素数组中查找两个非重复元素 找到具有相同设置位数的下一个较大和下一个较小的数字 95.给定n个项目的重量和值，将这些物品放入容量为W的背包中...确定通过切割杆和销售件可获得的最大值。 给定两个字符串str1和str2以及可以在str1上执行的操作。...查找所需的最小编辑数（操作）将'str1'转换为'str2' 给定0和1的二维矩阵，找到最大的广场，其中包含全部1。 找到两者中存在的最长子序列的长度。...HackerRank问题算法DP 给定距离 dist，计算用1,2和3步覆盖距离的总方式 在字符板中查找所有可能的单词 广度优先搜索遍历 深度优先搜索遍历 在有向图中检测周期 检测无向图中的循环 Dijkstra

    6.3K20

    用 Pandas 做 ETL，不要太快

    ETL 是数据分析中的基础工作，获取非结构化或难以使用的数据，把它变为干净、结构化的数据，比如导出 csv 文件，为后续的分析提供数据基础。...本文对电影数据做 ETL 为例，分享一下 Pandas 的高效使用。完整的代码请在公众号「Python七号」回复「etl」获取。 1、提取数据 这里从电影数据 API 请求数据。...在响应中，我们收到一条 JSON 记录，其中包含我们指定的 movie_id： API_KEY = config.api_key url = 'https://api.themoviedb.org/3/...2、转换 我们并不需要提取数据的所有这些列，所以接下来选择我们需要使用的列。...，将类型名称附加到 df_columns 中，然后删除 genres 列： df_columns = ['budget', 'id', 'imdb_id', 'original_title', 'release_date

    3.3K10

    干货 | 如何测量 NLP 模型的性别偏见到底有多大？

    得分报告在表 1 中。 ? 这些关联是从用于训练这些模型的数据中学习得到的。所有模型都已经学会了我们可能期望的花、昆虫、乐器和武器的联系，这可能对文本理解有用。...让我们使用 IMDB 电影评论数据集来模拟 Tia 的场景，对 1000 个正面评论和 1000 个负面评论进行二次抽样。...她可能会考虑其他方法，如将所有名称映射到单个词中；使用旨在减轻数据集中名称敏感度的数据重新训练词向量；或使用多个向量模型并处理模型不一致的情况。 这里没有一个「正确」的答案。...表 2 显示了最高女性偏差分数（左）和最高男性偏差分数（右）的职业： ? 「女服务员」问题更有可能产生包含「她」的回应，但 Tamera 并没有为此感到困扰，但许多其他回应的偏差阻拦了她。...例如，针对于消除 WEAT 类别中的 50 个名称的负相关而明确训练的模型可能不会减轻其他名称或类别的负相关，并且由此产生的低 WEAT 得分可能给出错觉，即整体上的负关联问题已经得到了很好的解决。

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    如何测量 NLP 模型的性别偏见到底有多大？

    得分报告在表 1 中。 ? 这些关联是从用于训练这些模型的数据中学习得到的。所有模型都已经学会了我们可能期望的花、昆虫、乐器和武器的联系，这可能对文本理解有用。...让我们使用 IMDB 电影评论数据集来模拟 Tia 的场景，对 1000 个正面评论和 1000 个负面评论进行二次抽样。...她可能会考虑其他方法，如将所有名称映射到单个词中；使用旨在减轻数据集中名称敏感度的数据重新训练词向量；或使用多个向量模型并处理模型不一致的情况。 这里没有一个「正确」的答案。...表 2 显示了最高女性偏差分数（左）和最高男性偏差分数（右）的职业： ? 「女服务员」问题更有可能产生包含「她」的回应，但 Tamera 并没有为此感到困扰，但许多其他回应的偏差阻拦了她。...例如，针对于消除 WEAT 类别中的 50 个名称的负相关而明确训练的模型可能不会减轻其他名称或类别的负相关，并且由此产生的低 WEAT 得分可能给出错觉，即整体上的负关联问题已经得到了很好的解决。

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    好的设计要多分享，5款优秀在线原型设计案例

    2、电影资料库-IMDb APP IMDb（Internet Movie Database）隶属于亚马逊公司，是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库，包括了影片的众多信息、演员...、片长、内容介绍、分级、评论等。...对于电影的评分目前使用最多的就是IMDb评分。 本例子界面源自IMDb的移动端APP设计，风格简洁而严谨，兼具资料库类型产品的理性和电影产业的时尚感。...网页类 1、智慧校园平台 这是一款数字化校园管理平台的高保真设计模板。软件提供一站式数据管理服务，能够管理老师和学生基本信息，以及提供一系列管理应用。...2、游戏视频平台-Twitch Twitch海外著名的面向视频游戏的实时流媒体视频平台，具有非常个性的朋克元素设计，在年轻群体中拥有相当好的口碑。

    1.2K40

    datasets: 便捷的数据集管理和处理工具

    以下示例展示了如何加载常用的IMDB电影评论数据集： from datasets import load_dataset # 加载IMDB数据集 dataset = load_dataset("imdb...") # 查看训练集和测试集的基本信息 print(dataset) 2....访问 Hugging Face Datasets Hub 来浏览可用的数据集。 datasets 库的文档: 官方文档中通常会列出可用的数据集名称和相应的信息。...list_datasets 函数: datasets 库提供了一个 list_datasets 函数，它可以列出所有可用的数据集名称。...配置文件: 如果你正在使用配置文件来管理数据集，配置文件中可能会包含数据集的名称。 环境变量或配置文件: 在某些情况下，数据集的名称可能通过环境变量或配置文件来指定。

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    fast.ai 深度学习笔记（二）

    列出分类变量名称和连续变量名称，并将它们放入 Pandas 数据框中 步骤 2。创建一个列表，其中包含您想要在验证集中的行索引 步骤 3。...因此，我们预测这个巨大的长文本中的下一个单词，其中包含所有 IMDB 电影评论的连接。 我们将连接的评论分成批次。在这种情况下，我们将其分成 64 个部分。...(seq2seq_reg, alpha=2, beta=1) m3.load_encoder(f'adam3_20_enc') 因为我们正在微调一个预训练模型，我们将使用不同的学习率，并增加用于剪切的最大梯度...DotProduct类有两个添加： 两个nn.Embedding矩阵 在上面的嵌入矩阵中查找我们的用户和电影 用户 ID 可能不是连续的，这使得难以用作嵌入矩阵的索引。...现在我们有了神经网络，我们可以尝试很多事情： 添加丢弃 为用户嵌入和电影嵌入使用不同的嵌入大小 不仅用户和电影嵌入，还可以附加电影类型嵌入和/或原始数据中的时间戳。

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    【16】进大厂必须掌握的面试题-100个python面试

    语法：list_1 = [10，'全栈程序员社区'，20] 语法：tup_1 =（10，'全栈程序员社区'，20） Q2。Python的主要功能是什么？ Python是一种解释型语言。...回答： Self是类的实例或对象。在Python中，这明确包含为第一个参数。但是，在Java中不是这种情况，它是可选的。它有助于区分具有局部变量的类的方法和属性。...回答：多行注释出现在多行中。所有要注释的行都以＃开头。您也可以使用非常好的 快捷方式注释多行。您需要做的就是按住ctrl键，并 在要包含＃个字符的任何地方单击鼠标左键，然后只键入一次＃。...Python提出了在变量，函数或方法的名称前加上单下划线或双下划线的概念，以模仿受保护和专用访问说明符的行为。 Q63。如何在Python中创建一个空类？ 回答：空类是在其块内未定义任何代码的类。...您需要从IMDb的前250个电影页面中抓取数据。它只能包含电影名称，年份和等级字段。

    16.4K30

    Kaggle word2vec NLP 教程 第一部分：写给入门者的词袋

    这个页面将帮助你从加载和清理IMDB电影评论来起步，然后应用一个简单的词袋模型，来获得令人惊讶的准确预测，评论是点赞还是点踩。 在你开始之前 本教程使用 Python。...读取数据 可以从“数据”页面下载必要的文件。你需要的第一个文件是unlabeledTrainData，其中包含 25,000 个 IMDB 电影评论，每个评论都带有正面或负面情感标签。...换句话说，上面的re.sub()语句说：“查找任何不是小写字母（a-z）或大写字母（A-Z）的内容，并用空格替换它。”...（原始电影评论）， # 输出是单个字符串（预处理过的电影评论） # 1....} 句子 1：{ 2, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0 } 同样，句子 2 的特征是：{ 3, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1} 在 IMDB 数据中，我们有大量的评论，这将为我们提供大量的词汇

    1.6K20

    如何把一个Python应用程序装进Docker

    在深入讨论容器之前，让我们进一步讨论一下我们想要封装的Python应用程序。 这个应用程序是一个web API，它从一个电影集合中返回一个随机的电影。...": 6.5, "IMDB_Votes": 468 } } 如何容器化我们的程序 包含一个Python应用程序意味着创建一个Docker镜像，其中包含运行它所需要的一切:源代码、依赖项和配置...在我们的例子中，我们将使用官方的Python Docker映像，该映像可在Docker hub上使用。 我们将选择最新可用的基于Ubuntu的python3图像。 # 1..../src 此命令将指定的文件(或文件夹)复制到Docker映像中。在我们的例子中，我们希望复制Docker映像中本地文件夹中/src路径下的所有可用文件。...这背后的原因是复制的文件在映像内的/src路径下。 构建并运行Docker映像 # 1. Base image FROM python:3.8.3-slim-buster # 2.

    2.7K20

    EDA和数据挖掘实战：漫威与 DC电影收视率和票房分析

    你可以在 Jupyter Notebook、Google Colab 或任何其他首选编辑器中编写 Python 代码。...df = pd.read_csv("/content/mdc.csv", encoding='latin-1') df.head() 数据包括电影名称、发行年份、电影类型、IMDB 评级、IMDB 总收入等...下面看看更多的信息 df.describe() df.info() 这两个函数可以帮我们查看数据大体的情况，例如每列的数据类型和信息，还有检查每列中的空值。我们的数据集中没有空值。...() 以上就是两列之间相关性的热图 如果你想看漫威电影或 DC 电影，你可以通过过滤数据来做到这一点。...漫威或DC拍电影的频率对比 fig2 = px.line(df, x='year', y='title', color='entity') fig2.show() 从上图中我们可以得出结论，2002年之后

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