^(.*?,.*?)\K, 作用： 匹配到csv文件每行数据出现的第n个逗号，可对其进行替换等操作。
awk 是处理文本文件的一个应用程序，几乎所有的Linux以及MacOS都自带这个程序。
不是说snappy压缩不支持split嘛，为什么我改小mapred.max.split.size一倍之后，mapper数翻倍？
awk、grep、sed是linux操作文本的三大利器，也是必须掌握的linux命令之一。三者的功能都是处理文本，但侧重点各不相同，其中属awk功能最强大，但也最复杂。grep更适合单纯的查找或匹配文本，sed更适合编辑匹配到的文本，awk更适合格式化文本，对文本进行较复杂格式处理。
学习生信的过程中怎么能少了Linux呢。但是很多人都是Linux新手，又不想花钱买服务器，这里有个免费的网页版Linux服务（链接在文末），足够学习基础的Linux命令！
运行脚本‘semantic3d_split.py’，对原始数据进行切分，因为原始数据太大，我们先将它们切成小块，进行处理。
距离上一次更新文章已经过去一段时间了，小编在这段时间因为一些琐事，加上身体生病不能及时更新文章，今天身体逐渐恢复就急忙来更新文章，今天思梦给大家带来的就是如何自动化监控我们的服务器一些基本的配置来保证我们应用能更好的运行以及做好性能瓶颈的预测！ 今天主要内容包含，Linux的基础Shell编程的流程控制语句、cut的使用、grep的使用、以及awk的使用就可以实现我们所说的事情了！ 以下所讲命令配合不同的参数有不同的用处，思梦给大家讲的都是一些为了实现所说功能的基础使用，小
netstat 命令用于显示各种网络相关信息，如网络连接, 路由表, 接口状态等等; 列出所有处于监听状态的tcp端口:
split命令：可以将一个大文件分割成很多个小文件，有时需要将文件分割成更小的片段，比如为提高可读性，生成日志等。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在”捣鼓“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的废物菜鸡。
awk 是一个强大的文本处理工具，它不仅是 Linux 中，也是其他环境中现有的功能最强大的数据处理引擎之一。相对于 grep 的查找，sed 的编辑，awk 在其对数据分析并生成报告时，显得尤为强大。简单来说 awk 就是把文件逐行的读入，以空格为默认分隔符将每行切分，切开的部分再进行各种分析处理。awk 的名字来源于他的三个创始人，Alfred Aho 、Peter Weinberger 和 Brian Kernighan 姓氏的首个字母。
以前做nlp对长文本切分也略有些经验，通常就是先按段落进行切分，对于过长的段落文本，通常就是按模型（这里通常是embedding模型）能接受的输入长度，按句子的标点符号（如句号，感叹号，问号等）进行切分，切分后的片段要尽可能的长，但是不能超过模型的输入限制。另外，一些可以操作的技巧是，段落内的片段可以做一些重复，例如，段落内的多个片段，前一个片段的最后一句可以和后一个片段的第一句重复。
在macOS中直接复制文件路径，在Finder中选中文件，按下快捷键：Command + Option + C
导读：随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟，实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术，是众多上层任务的首要基础工作，同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词，并结合Python语言简约的特性，实现一行代码完成中文分词。
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyPdf/generic.py
“Eason，企业一线运维实战者，马哥教育原创作者联盟成员，热爱分享Linux应用技术的感想和原创知识。” Logstash Filter Plugin Grok Logstash提供了一系列filter过滤plugin来处理收集到的log event，根据log event的特征去切分所需要的字段，方便kibana做visualize和dashboard的data analysis。所有logstash支持的event切分插件查看这里。下面我们主要讲grok切分。 Grok基本介绍 1.Grok 使用
Analysis：文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程，也叫分词(Analyzer)。Analysis是通过Analyzer来实现的。分词就是将文档通过Analyzer分成一个一个的Term(关键词查询),每一个Term都指向包含这个Term的文档。
文件内数字批量求和 file格式： 1 2 3 4 5 file内所有数字求和 cat file|paste -sd+|bc -s指把所有的字符拼成一行 -d指定拼接符，这里是+ bc求和 切分文本文件并将切分后的文本文件批量重命名 split -l 10 temp.txt -d -a 2 temp_ ls |grep temp_|xargs -n1 -i{} mv {} {}.txt -l：按行分割，表示将temp.txt文件按10行一个文件分割成多个文件 -d: 添加数字后缀 -a 2: 表示
用于文本搜索，匹配文件内容，语法格式为：grep pattern filename，例如：
近年来，移动互联、大数据等新技术飞速发展，倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开，尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景，为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口，面临着新技术带来的冲击，必须加强管理创新，积极打造智能化的图书情报服务平台，满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆，都需加强人工智能基础能力的建设，并与图书馆内部的信息化系统打通，优化图书馆传统的服务模式，提升读者的借阅体验。
Hive支持的表类型，或者称为存储格式有：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet、AVRO。
说到sed命令，就不得不sed，awk，grep三个命令，很多时候这三个命令是一同出现的；
2. 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义；
思路：构建几十万量级的数据，然后利用这些数据对大模型进行微调，以将额外知识注入大模型；
linux下文件分割可以通过split命令来实现，可以将一个大文件拆分成指定大小的多个文件，并且拆分速度非常的快，可以指定按行数分割和安大小分割两种模式。Linux下文件合并可以通过cat命令来实现，非常简单。
Linux Shell是一种基本功，由于怪异的语法加之较差的可读性，通常被Python等脚本代替。既然是基本功，那就需要掌握，毕竟学习Shell脚本的过程中，还是能了解到很多Linux系统的内容。
在批处理中，for是最为强大的命令语句，它的出现，使得解析文本内容、遍历文件路径、数值递增/递减等操作成为可能；配合if、call、 goto等流程控制语句，更是可以实现脚本复杂的自动化、智能化操作；合理使用for语句，还能使代码大为简化，免除各位编写大量重复语句之苦。而能否熟 练使用for语句，已经成为衡量一个人批处理水平高低最主要的标准。
[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(一)WebHDFS
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具：find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk；提供的例子和参数都是最常用和最为实用的；对shell脚本使用的原则是命令单行书写，尽量不要超过2行；如果有更为复杂的任务需求，还是考虑python吧.
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具：find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk；
全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba
Vi IMproved (VIM) 是 Bram Moolenaar 开发的与 UNIX 下的通用文本编辑器 vi 兼容并 且更加强大的文本编辑器。它支持语法变色、正规表达式匹配与替换、插入补全、自定义键 等等功能，为编辑文本尤其是编写程序提供了极大方便。VIM 可以运行在“任何”操作系统 上，包括我们常用的 Windows 和 UNIX/Linux。一旦掌握了 VIM，你就掌握了一项跨平台的 利器。
e=np.array([['ding','mo'],['xiao','momo']])
今天是LeetCode专题的第39篇文章，我们一起来看下LeetCode第68题 Text Justification。
本文主要介绍了深度序列学习在OCR中的应用，包括CRNN、EDA、Encoder-Decoder、Attention模型等。这些模型在OCR领域取得了显著的成果，可以用于端到端的文本识别。其中，CRNN模型在文本识别任务上表现尤为突出，可以处理不同大小、字体、颜色的文本，并且不需要文本框标注。在实践中，使用Attention OCR模型可以更好地处理含有多个背景干扰的文本，并且可以适应不同排版和字体大小的文本，真正实现了端到端的文本识别。然而，该方法仍存在一些局限性，如识别结果字符内容可能乱序，以及不适用于文字内容较多的图片等。
OCR（optical character recognition）文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
今年年初，英伟达 CEO 黄仁勋因为劝人「别再学习计算机」被送上热搜。但其实，他的原话是「过去，几乎每个人都会告诉你，学习计算机至关重要，每个人都应该学会编程。但事实恰恰相反，我们的工作是创造计算技术，让大家都不需要编程，编程语言就是人类语言。」
问题导读： 1、如何设计Flume+Kafka收集架构？ 2、如何修改Docker内配置文件？ 3、如何进行Flume配置？ 4、如何定制RollingByTypeAndDayFileSink？ 1 背景和问题 随着云计算、PaaS平台的普及，虚拟化、容器化等技术的应用，例如Docker等技术，越来越多的服务会部署在云端。通常，我们需要需要获取日志，来进行监控、分析、预测、统计等工作，但是云端的服务不是物理的固定资源，日志获取的难度增加了，以往可以SSH登陆的或者FTP获取的，现在可不那么容易获得，但
随着消费热点和网红新梗的不断涌现，在电商平台的NLP任务中，经常会出现一些之前没有见过的词。这些词不在系统已有的词库中，被称为"未登录词"。
find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk；
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具：find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk； 提供的例子和参数都是最常用和最为实用的； 我对shell脚本使用的原则是命令单行书写，尽量不要超过2行； 如果有更为复杂的任务需求，还是考虑python吧； find 文件查找 查找txt和pdf文件 find . \( -name "*.txt" -o -name "*.pdf" \) -print 正则方式查找.txt和pdf find . -
Linux是大数据中的基础,无论是运维或开发,都免不了要学,而且学的越扎实越好,下面为大家带来Linux学习笔记
本节将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具： find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk； 提供的例子和参数都是常用的； 我对shell脚本使用的原则是命令单行书写，尽量不要超过2行； 如果有更为复杂的任务需求，还是考虑python吧；
import "bufio" bufio包实现了有缓冲的I/O。它包装一个io.Reader或io.Writer接口对象，创建另一个也实现了该接口，且同时还提供了缓冲和一些文本I/O的帮助函数的对象。 一、常量 const ( // 用于缓冲一个token，实际需要的最大token尺寸可能小一些，例如缓冲中需要保存一整行内容 MaxScanTokenSize = 64 * 1024 ) 二、变量 var ( ErrInvalidUnreadByte = errors.New("bufi
“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.
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