在当前智能对话模型的发展中，强大的底层模型起着至关重要的作用。这些先进模型的预训练往往依赖于高质量且多样化的语料库，而如何构建这样的语料库，已成为行业中的一大挑战。
https://leetcode-cn.com/problems/length-of-last-word/
然后取出ExtractedBodyText的那一列，对每一行email进行噪声过滤，并返回一个对象：
循环神经网络（RNN：Recurrent Neural Network）是一种主要用于处理和预测序列数据的神经网络。
在正则表达式中，还有很多的内容值得学习。 之前的两篇中列举了很少的一部分。没有做更多的分析。 -->字符组 下面的例子可以根据字符组来灵活匹配。比如输入了Good cat或者Good hat就可以通过字符组来进行匹配。[ch] $ echo "Good cat"|sed -n '/[ch]at/p' Good cat $ echo "Nice hat"|sed -n '/[ch]at/p' Nice hat $echo "Yes" |sed -n '/[Yy][Ee][Ss]/p' Yes 当然了匹
作为一名数据科学家，文本数据提出了一个独特的挑战：虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线性回归，但词汇和语言本身对统计模型毫无意义。
作者：perryprli 腾讯WXG工程师 |导语 iFeedback智能分类系统，提供了基于BERT模型分类和基于规则分类两种模式，通过对海量用户反馈进行快速自动化分类/打标签，提高了问题跟进和反馈分析处理的效率。 1 背景 iFeedback用户反馈平台目前接入了公司各BG应用300+个，日均反馈量1000万+，总反馈量70亿+。海量反馈内容多样，很多业务场景都需要对反馈进行分类处理。然而，人工分类效率低下，需要耗费大量的人力和时间。因此，我们提供了反馈智能分类功能，用户可以采用基于BERT模型或
我们在做日志处理时，往往会从多个源服务器收集日志，然后在一个（或一组）中心服务器做日志聚合分析。源服务器上的日志可能属于同一应用类型，也可能属于不同应用类型。
使用条件判断，可以让make在编译程序时，根据不同的情况，执行不同的分支：可以执行不同的命令，使用不同的编译参数，生成不同的目标。
grep 是一款非常流行的文本搜索工具，它根据正则表达式对文本进行搜索，并输出匹配的行或文本。
本文将介绍几种简单的文本数据预处理方法，希望与大家共同学习分享。
前言:出于种种原因，总是不自觉把爱好和工作相互结合起来，每每感叹于曹雪芹构思的巧妙，语言的精炼，情节的感人……于是蹦出想法，看机器能否读懂“宝黛”之间的爱情。
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今天有一个需求，有一些学生成绩的数据，里面包含一些重复信息，需要从数组对象中过滤掉重复的数据。
很多老程序员的常识性问题，往往是难倒新人的最后一根稻草。因为这类简单基础的问题，却往往连最起码的教程资料都查不到，因为老程序员懒得写也不敢写，怕被骂太水皮毛。
最近在用 Node 的 cheerio 类库整一个抓取课表的小爬虫，其中有部分不需要的信息的 HTML 标签内部只有一个 ，我想利用它作为特征来过滤掉无用的信息。
输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。例如输入字符串"I am a student. "，则输出"student. a am I"。
ES内置的token filter很多，大部分实际工作中都用不到。这段时间准备ES认证工程师的考试，备考的时候需要熟悉这些不常用的filter。ES官方对一些filter只是一笔带过，我就想着把备考的笔记整理成博客备忘，也希望能帮助到有这方面需求的人。
International Morse Code defines a standard encoding where each letter is mapped to a series of dots and dashes, as follows: "a" maps to ".-", "b" maps to "-...", "c" maps to "-.-.", and so on.
PathProber是一款功能强大的HTTP路径发现工具，该工具基于暴力破解的方法来探测和发现HTTP路径名，并能够过滤掉特殊单词，或一次性处理两个单词。
搜索引擎通常检索的场景是：给定几个关键词，找出包含关键词的文档。 怎么快速找到包含某个关键词的文档就成为搜索的关键。这里我们借助单词——文档矩阵模型， 通过这个模型我们可以很方便知道某篇文档包含哪些关键词，某个关键词被哪些文档所包含。 单词-文档矩阵的具体数据结构可以是倒排索引、签名文件、后缀树等。
对web\ftp\dns\mail在1分钟内的请求做判断，超过一定次数后，就drop
对于原始的芯片数据，在分析之前，我们首先要做的就是质量过滤，主要是探针水平的过滤，包含以下三个方面；
推理正在成为大型语言模型(llm)关注的下一个主要领域。尽管llm拥有先进的能力，但大多数llm经常被简单的错误绊倒，显示出他们在推理方面的局限性。这些模型可能会被上下文中的不相关细节所误导，或者受到输入提示中的偏差的影响。而后一种倾向被称为谄媚，也就是说模型会更偏向与输入一致，而不管准确性如何。人们已经做出了各种努力来解决这些缺点，包括增加监督训练数据或应用强化学习方法。在最近的一项研究中，Meta AI认为问题的根源在于这些模型中使用的transformer 架构的基本设计，特别是注意力机制。这项研究的灵感来自丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基对行为心理学的研究，这些研究在《Thinking Fast and Slow》一书中得到了精彩的阐述。
fastp是最近新出的一款NGS数据质量过滤工具，相比传统的QC工具，有两个主要特点，第一个就是运行速度快，第二个就是提供了质控前后数据详细统计结果。github地址如下
前面几个章节我们使用到了 Lucene 的中文分词器 HanLPAnalyzer，它并不是 Lucene 自带的中文分词器。Lucene 确实自带了一些中文分词器，但是效果比较弱，在生产实践中多用第三方中文分词器。分词的效果直接影响到搜索的效果，比如默认的 HanLPAnalyser 对「北京大学」这个短语的处理是当成完整的一个词，搜索「北京」这个词汇就不一定能匹配到包含「北京大学」的文章。对语句的处理还需要过滤掉停用词，除掉诸于「的」、「他」、「是」等这样的辅助型词汇。如果是英文还需要注意消除时态对单词形式的影响，比如「drive」和「driven」、「take」和「taked」等。还有更加高级的领域例如同义词、近音词等处理同样也是分词器需要考虑的范畴。
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框架使用summernote富文本控件提交数据后，数据库存储数据(源码中的字体样式被过滤掉了，
2．索引技术 索引是关系型数据库里的重要概念。总的来说，索引就是拿空间换时间。数据库技术和大数据技术会有一个融合的过程，除了前面讲到的B数索引、Hash索引等，还有倒排索引、MinMax索引、BitSet索引、MDK索引等。 大数据的核心是“大”，大数据索引和传统索引最主要的不同考虑点也是数据量的级别增大后索引本身也会变得很大。传统的B树索引是一个全局索引，数据量增大后，可能一台物理机的内存根本无法装下索引本身，每次插入之后，索引更新的代价会大到无法接受。索引本身的分布式需要充分考虑。 另外一个变化就是很多
当前主流测序平台的数据存储格式无外乎两种，FASTQ（Illumina, MGI），BAM（Life Ion Torrent，PacBio），对于 BAM 文件，通常也需要先转换成 FASTQ 文件后再进行质控处理。
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Part 1: 本文解决的问题: 我在有这样的一个数据集，里面存放了人们对近期播放电影的评价，当然评价也就分成两部分，好评和差评。我们想利用这些数据训练一个模型，然后可以自动的对影评做出判断，到底是好评还是差评，差评的话，那么我们赶紧删掉它，哈哈。 好吧，这就是自然语言处理领域的基本问题：文本分类。文本分类在我们的日常生活中有非常多的应用，最有名的当属垃圾邮件过滤啦。我们肯定希望不要受到垃圾邮件，但是我们更不希望正常的邮件被当做垃圾邮件过滤掉了。这对我们分类的精度提出了很高的要求。 Part 2：本文的结
1. 搜索和查找文件 列出系统上安装了哪些python模块 # rpm -qa | grep -i python 输出 python-kitchen-1.1.1-5.el7.noarch python-IPy-0.75-6.el7.noarch python-decorator-3.4.0-3.el7.noarch python-syspurpose-1.24.48-1.el7.centos.x86_64 python2-pyasn1-0.1.9-7.el7.noarch python-requestbu
Weakpass是一款基于规则的在线字典生成器，可以帮助广大研究人员根据输入的单词集来创建自定义字典。
上一篇文章简要说明了映射的使用方法，这次介绍一下信号过滤。 信号过滤，在RAC中会对RACSignal信号发送的信息进行过滤，只有符合判断要求的信号才能被订阅到。 信号过滤有以下几种方法：filter、ignore、ignoreValue、distinctUntilChanged
Echarts 项目中使用折线图 type: line ，在设置了 dataZoom 区域缩放时，会出现以下问题。
今天为大家介绍清华大学计算机系徐恪、宋佳兴、李琦老师团队，高研院丛天硕老师，和香港科技大学(广州)何新磊老师联合完成的综述《Jailbreak Attacks and Defenses Against Large Language Models: A Survey》。本文聚焦于大模型安全领域，探讨了目前大模型所面临的“越狱攻击”(Jailbreak)问题。
命令行注入漏洞是指应用有时需要调用一些执行系统命令的函数， 如: system()、 exec()、 shell_ _exec()、eval()、passthru(), 代码未对用户可控参数做过滤，当用户能控制这些函数中的参数时，就可以将恶意系统命令拼接到正常命令中，从而造成命令执行攻击。
影响基因型填充准确率的因素有很多，比如分型结果的质量，填充软件的选择，reference panel的选择，样本量的大小， SNP的密度等等。
最nb的是可以使用URL编码进行绕过，因为服务器会自动解一层url编码，所以可以对过滤掉的字符进行一次url编码
最近一个月，过年的时候天天在家里呆着，年后公司的事情也不断，有一段时间没有更新博客了。PyMining是我最近一段时间构思的一个项目，虽然目前看来比较微型。该项目主要是针对中文文本的数据挖掘算法的实验与应用。从项目的目标来说，希望使用者可以很方便的使用现有的数据挖掘、机器学习算法与添加需要的算法。 项目概述 项目目前主要关注中文文本的数据挖掘算法。由于每种数据挖掘算法的局限性都很大，就拿分类算法一样，决策树、朴素贝叶斯这两种算法都有着自己的特性，只能在某一种类型的类型的数据上应用比较良好，比如朴素贝叶斯，
关键词是代表文章重要内容的一组词，在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用。现实中大量的文本不包含关键词，这使得便捷获取文本信息更困难，所以自动提取关键词技术具有重要的价值和意义。
在本篇文章中我们接着来说filter函数,此函数主要作用就是根据用户条件，过滤数据流中数据。
在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。但是，有时候需要在多个任务之间共享变量，或者在任务(Task)和任务控制节点(Driver Program)之间共享变量。
本文为 DM 源码阅读系列文章的第七篇，在 上篇文章 中我们介绍了 relay log 的实现，主要包括 relay log 目录结构定义、relay log 数据的处理流程、主从切换支持、relay log 的读取等逻辑。本篇文章我们将会对 DM 的定制化数据同步功能进行详细的讲解。
更新删除流程与写入流程类似，区别就是最后判断是否存在主键时候的操作，若存在才能更新，不存在才能插入新数据。
切勿直接使用数组的length属性，因为被删除后length属性会减少，导致遍历提前结束，删除不彻底。
假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法，就先学习了解一下。
执行顺序 ：过滤前 - 拦截前 - Action处理 - 拦截后 - 过滤后。个人认为过滤是一个横向的过
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