一、自然语言处理介绍 自然语言处理（Natural LanguageProcessing）简称NLP，与一般的机器学习任务都不相同，自然语言处理研究我们的语言任务，因为文本是一个复杂的东西，我们如何让计算机去理解我们的自然语言是一个很有挑战的事情...，一个普遍的思想就是将我们的语言进行编码 二、常见的词编码方式 1.one-hot 介绍 one-hot是一种简单的词编码方式，它包含每个词在句子中的位置信息，看下面的简单示例 假设有这样一句话:..." # 使用tokenizer编码文本 input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt') print(input_ids) # 获取BERT...for 'CLS' token: {last_hidden_states[0].numpy().shape}") print(last_hidden_states[0][0].numpy()) 四、结语 自然语言处理的编码问题是一个很基础的问题...，之后在自然语言处理领域中将会经常看到，请好好了解
二、作用 将不可见的，复杂的字节数组数据，转换为可显示的字符串数据 类似于Base64编码算法 区别：Base64将三个字节转换为四个字符，Hex将三个字节转换为六个字节 三、应用场景 在XML,JSON...public static byte[] fromHex(String str) { 2 byte[] ret = null; 3 4 //TODO 将Hex编码的字符串...v; 34 } 35 } 36 } 37 return ret; 38 } 相关知识： 浅谈Base64编码算法...浅谈URLEncoder编码算法
而直接把中文放到网址中请求是不允许的，所以需要用URLEncoder编码地址， 将网址中的非ASCII码内容转换成可以传输的字符 不会被编码的内容 1.大写字母A-Z 2.小写字母a-z 3.数字 0-...~ * ' (和 ,) 二、编码原理 1、将需要转换的内容（ASCII码形式之外的内容），用十六进制表示法转换出来，并在之前加上%开头 eg: 0x9c URLEncoder --> %9c 2、内容中的空格...-->"+a ); String b = URLEncoder.encode("a中", "UTF-8"); Log.i("encode","a中 进行URLEncoder编码后-->"... 而 中文 '中' 进行了编码 与URLEncoder编码对应的是URLDecoder解码 可以看出 "a中"--编码-->"a%E4%B8%AD"--解码-->"a中" 相关知识： 浅谈Hex编码算法...浅谈Base64编码算法
1 介绍 该示例演示了如何构建一个双编码器（也称为双塔）神经网络模型，以使用自然语言搜索图像。...该模型的灵感来自于Alec Radford等人提出的CLIP方法，其思想是联合训练一个视觉编码器和一个文本编码器，将图像及其标题的表示投射到同一个嵌入空间，从而使标题嵌入位于其描述的图像的嵌入附近。...训练集的大小会影响生成编码器的质量，样本越多，训练时间越长。...我们可以通过以下步骤来检索对应自然语言查询的图像： 1....将自然语言查询反馈给text_encoder，生成查询嵌入。 3. 计算查询嵌入与索引中的图像嵌入之间的相似度，以检索出最匹配的索引。 4. 查阅顶部匹配图片的路径，将其显示出来。
算法对我们的生活中的有着各种潜移默化的影响，但算法是否存在被滥用的情况？本文对算法使用问题提出了自己的看法。...通常使用算法做决策的出发点是好的，但是照样会导致出人意料的后果。一些组织在大肆宣传使用各种算法时，经常避开一个重要的问题：使用这些算法会削弱还是增强系统性不公平？...分析这个问题需要综合考虑很多因素，我觉得一个机构斟酌是否采用算法决策时必须要考虑一下几个问题。 一、算法是否会对生活产生负面影响 机构在采用基于算法的决策系统前必须要评估算法对生活可能产生的影响。...阿勒格尼县显然没有这些条件，然而 CYF 依旧推进使用这项算法。 那么最后结果如何？该算法精度实在有限。...算法对我们的生活影响越来越大，算法、机器学习是否被滥用着实值得思考。 via EFF，AI科技评论编译
1．实验目的： 了解二维图形裁剪的原理（点的裁剪、直线的裁剪、多边形的裁剪），利用VC+OpenGL实现直线的裁剪算法。...2．实验内容： （1） 理解直线裁剪的原理（Cohen-Surtherland算法、梁友栋算法） （2） 利用VC+OpenGL实现直线的编码裁剪算法，在屏幕上用一个封闭矩形裁剪任意一条直线。...（4） 尝试实现梁友栋裁剪算法。 3．实验原理： 编码裁剪算法中，为了快速判断一条直线段与矩形窗口的位置关系，采用了如图A.4所示的空间划分和编码方案。 ?...图A.4 裁剪编码 裁剪一条线段时，先求出两端点所在的区号code1和code2，若code1 = 0且code2 = 0，则说明线段的两个端点均在窗口内，那么整条线段必在窗口内，应取之；若code1和...可能的话，可以尝试实现梁友栋裁剪算法。
1．实验目的： 了解二维图形裁剪的原理（点的裁剪、直线的裁剪、多边形的裁剪）； 利用VC+OpenGL实现直线的裁剪算法。...2．实验内容： (1) 理解直线裁剪的原理（Cohen-Surtherland算法、梁友栋算法）。 (2) 利用VC+OpenGL实现直线的编码裁剪算法，在屏幕上用一个封闭矩形裁剪任意一条直线。...(4) 尝试实现梁友栋裁剪算法。 3．实验原理： 在编码裁剪算法中，为了快速判断一条直线段与矩形窗口的位置关系，采用了如图A.4所示的空间划分和编码方案。...图A.4裁剪编码 4．实验代码： #include #include #include #define LEFT_EDGE 1...(myKeyboard); glutMainLoop(); return 0; } 5．实验思考 请分别给出直线的三种不同位置情况，测试实验代码是否存在问题，如果有请调试改正，并尝试实现梁友栋裁剪算法
Python中的霍夫曼编码树 霍夫曼编码是一种用于数据压缩的技术，通过构建霍夫曼编码树（Huffman Tree）来实现。...这篇博客将详细讲解霍夫曼编码树的原理、构建方法和使用方式，并提供相应的Python代码实现。 霍夫曼编码原理 霍夫曼编码是一种变长编码，通过给不同的符号分配不同长度的编码，来实现对数据的高效压缩。...编码树是一棵二叉树，其中每个叶子节点代表一个符号，而从根到叶子的路径上的每一步都对应一个二进制编码。 霍夫曼编码树的构建过程基于数据中各符号的出现频率，频率越高的符号，其对应的编码路径越短。...然后，根据频率构建霍夫曼编码树，最终得到每个符号对应的霍夫曼编码。...通过理解霍夫曼编码树的构建和编码方式，我们可以在数据压缩中应用这一技术。
参考资料 《算法（第4版）》 — — Robert Sedgewick， Kevin Wayne 《啊哈！...算法》 — — 啊哈磊 《数据结构（教材）》 — — 严蔚敏，吴伟民 快速排序算法的编码描述 快排的基本思路 ?...（作为入门，啊哈磊老师的《啊哈，算法》里的图示还是很有趣的！...这里向大家安利一下） 【注意】下面在优化中会讲关于基准元素的选取的诀窍， 但在快排的基础编码里，我们只要记住把头部元素当作基准元素就够了（假设数组元素是随机分布的） 左右游标扫描和元素交换 在选取了基准元素之后...void sort (int [] a, int low, int high) { if(high<= low) { return; } // 当high == low, 此时已是单元素子数组，自然有序
一、什么是编码解码 编码：利用特定的算法，对原始内容进行处理，生成运算后的内容，形成另一种数据的表现形式，可以根据算法，再还原回来，这种操作称之为编码。 ...解码：利用编码使用的算法的逆运算，对经过编码的数据进行处理，还原出原始数据，这种操作称之为解码。...由此，需要有一个方法将不可见的字符转换为可见的字符，便产生了Base64编码算法 四、Base64算法的特点 1、将数据按照 3个字节一组的形式进行处理，每三个字节在编码之后被转换为4个字节。 ...六、Base64使用场景 1、服务器给客户端在JSON中传递二进制数据 2、客户端给服务器传递参数时，通过Base64传递二进制内容 七、注意点 1、Base64是编码算法，不是加密算法，只是用来编码字节数组...浅谈URLEncoder编码算法
摘要：本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例：神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。 搜索/寻路算法 搜索算法本质上是一个程序，旨在找到到达目标的最佳或最短路径。...受自然启发的五种算法 1、人工神经网络 前馈神经网络--最基本的神经网络类型 算法类型：预测建模 生物学启示：认知脑功能（神经元） 用例：情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。...神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法，并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型，包括自然语言处理和视觉识别。...2、遗传算法 遗传算法中的个体繁殖 算法类型：搜索/寻路算法 生物学启示：适者生存/进化（细胞繁殖） 用例：数据挖掘/分析，机器人，制造/设计，过程优化 遗传算法以“适者生存”的方式，在连续几代之间采用类似进化的方法来解决搜索问题...AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的，由生物启发的计算和自然计算的子领域。
一、题目 1、算法题目 “给定一个整数，返回任一有效的n位格雷码序列。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：89....格雷编码 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 n 位格雷码序列 是一个由 2n 个整数组成的序列，其中： 每个整数都在范围 [0, 2n - 1] 内（含 0...11 有一位不同 - 11 和 01 有一位不同 - 01 和 00 有一位不同 示例 2： 输入： n = 1 输出： [0,1] 二、解题 1、思路分析 首先说一下格雷码，格雷码是一种典型的二进制编码
摘要： 本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例：神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。...受自然启发的五种算法 1、人工神经网络 前馈神经网络--最基本的神经网络类型 算法类型：预测建模 生物学启示：认知脑功能（神经元） 用例：情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。...神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法，并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型，包括自然语言处理和视觉识别。...2、遗传算法 遗传算法中的个体繁殖 算法类型：搜索/寻路算法 生物学启示：适者生存/进化（细胞繁殖） 用例：数据挖掘/分析，机器人，制造/设计，过程优化 遗传算法以“适者生存”的方式，在连续几代之间采用类似进化的方法来解决搜索问题...AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的，由生物启发的计算和自然计算的子领域。
并非所有彩色的图像都应该是彩色的，或者换句话说并非所有使用 RGB（红、绿、蓝）编码的图像都应该使用这些颜色！...有多种方法可以更改和调整 RGB 图像的颜色编码（例如，将 RGB 转换为 HSV、LAB 或 XYZ 值；scikit-image 提供了许多很棒的例程来执行此操作） - 但是本文不是关于此的，而更多的是思考数据试图捕获什么以及如何利用它...在这种新的颜色编码中，细胞图像是什么样的？
经过查阅资料发现NETBIOS对主机名的编码方式如下： 1.将字符补齐到16字节，不够的用空格补 2.将每个字符拆成高4bit和低4bit 3.再用0x41就是A加上这个值 举个例子abcd的编码流程：
（也叫自顶向下的归并排序和自底向上的归并排序） 这两种归并算法虽然实现方式不同，但还是有共同之处的： 1....从排序轨迹上看，合并序列的长度都是从小（一个元素）到大（整个数组）增长的 单趟归并算法 单趟排序的实现分析 下面我先介绍两种不同归并算法调用的公共方法， 即完成单趟归并的算法。...） 右半边元素小于左半边当前元素（取右半边的元素） 右半边元素大于等于左半边当前元素（取左半边的元素） 单趟排序算法的代码 有了上面的解释，写这个算法就不难了吧 /** * @description...【注意】 上面这个例子中的序列只是数组的一部分， 并不一定是整个数组 我在上面介绍过，两种不同归并算法： 基于递归的归并和基于循环的归并， 都是以单趟归并的算法为基础的。...，因为递归会使小规模问题中方法调用太过频繁，所以改进对它们的处理方法就能改进整个算法。
由于数据库的读取速度远小于内存的读取速度为加快读取速度，将一部分数据放到内存中称为缓存，但内存容量是有限的，当要缓存的数据超出容量，就需要删除部分数据这时候需要设计一种淘汰机制，看哪些数据删除，哪些数据保留常见的有FIFO、LRU、LFU等淘汰算法什么是...FIFO淘汰算法First In First Out，先进先出，淘汰最早被缓存的对象是一种常用的缓存淘汰算法，它的原理是按照先进先出的原则当缓存满了之后，先将最早进入缓存的数据淘汰掉，以腾出空间给新的数据优点在于实现简单...图片编码实现public class FIFOCache { //定义缓存最大容量 private int maxSize; //定义当前缓存容量 private int
因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。见下表： ? 从上表中，我们可以看到遗传算法是通过对编码串类似自然进化的遗传操作，来完成新个体的产生。...当新个体产生后，我们就可以根据个体的适应值，遵循自然选择法则，适者生存来选取优秀个体再次进化，直到进化完成。 其中，遗传算法的流程图如下： ? 举例讲解： 根据上述流程图我们来一步一步理解下： 1....对参数进行编码 采用二进制编码，将某个变量值代表的个体表示为一个{0,1}二进制串。串长取决于求解的精度。...所以编码的二进制串长至少需要11位。 二进制串转化为十进制： ?...遗传算法如何模拟大自然的进化？
本次算法分享，我们提供了一种可以通过Twitter（或微博）信息进行加密货币市场预测的方法。该方法利用Twitter上的数据来预测人们对加密货币市场的情绪：贪婪？恐惧还是观望？ ?...具体的，我们可以使用像TextBlob这样的Python NLP(自然语言处理库)来评估语句是正面的还是负面的。...总的来说，本算法主要有两个流程： 获取微博信息 将微博信息作为字符串输入TextBlob，并估算其极性 ?...算法基本内容 在此，我们并不重点分析市场的情绪如何，而是讨论的是如何收集和分析我们的数据。...以上是本算法的基本内容，你可以参考本算法去评估更多的市场行为。 对于本算法的优化，可行的方向有：使用机器学习模型来细化极性输出或者使用极性作为其他机器学习模型的输入，等等。
python对多国语言的处理是支持的很好的，它可以处理现在任意编码的字符，这里深入的研究一下python对多种不同语言的处理。...有一点需要清楚的是，当python要做编码转换的时候，会借助于内部的编码，转换过程是这样的：原有编码 -> 内部编码 -> 目的编码 python的内部是使用unicode来处理的，但是unicode的使用需要考虑的是它的编码格式有两种...那么我们自己默认安装的python有的什么编码怎么来确定呢？...我们要认识到一点：当一个字符串转换为内部编码后，它就不是str类型了！...) # 创建utf-8编码器 look2 = codecs.lookup(“utf-8”) a = “我爱北京天安门” print len(a), a # 把a编码为内部的unicode, 但为什么方法名为
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