11 2020 档案
摘要:介绍 本文基于该博客的内容改编。 想象你是一位校长,手下有十个班级,每个班级5个学生,每个学生都坐在自己的座位上,每个人成绩都不一样。 (如果你很难想象,那么就看看下面的代码实例中的data变量。) 现在你的任务是,从一班到十班,根据特定规则,在每个班级寻找一位学生,然后搭配成为最好的学生组合(注意
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摘要:内容简介 本文主要是通过代码的方式展示pytorch的pack和pad函数。 找到的两个可以参考的靠谱网站(不是CSDN的奇怪东西): 理论链接,建议直接看图 实践链接,直接看代码 使用的代码 from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence,
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摘要:原始教程来源: 链接 代码 class Solution: def sort_heap(self,nums): # 对heap进行排序 self.build_heap(nums) for i in range(len(nums)-1,-1,-1): # i 和 头 互换,此时头是最大 nums[i]
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摘要:数组类型 编号 名称 链接 思路 3 无重复字符的最长子串 点击 橡皮筋,左端的情况会影响到最右端的位置,如果左端进步,右端的长度可能继续拉长。右端开始为-1位 5 最长回文子串 点击 最外面俩数是一样得,如果里面是回文,那么外面一定也是回文,动态规划 链表 编号 名称 链接 思路 328 奇数偶数
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摘要:原题链接 https://leetcode-cn.com/problems/word-search-ii/ 原题描述 给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个单词(字符串)列表 words,找出所有同时在二维网格和字典中出现的单词。 单词必须按照字母顺序,通过 相邻的单元格 内的字母构
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摘要:上一节,我们尝试使用正则表达式工具来提取必要的信息,接下来则是要对提取出来的文本正规化。 基本的任务(根据实际应用会产生变化): 让文本句子token化/segment化(获得单词) 正规化**单词(word)**的形式 (例如提取单词的主干,比方说英语中的原型和过去式) 让句子segment化 上
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摘要:本文整理自 TUM 的英文 NLP 课程。 正则表达式:使用代数符号(例如:+-*/)去表征,查找一系列的字符串,是一种非常简单的分类器(搜索器)。 文中收录的可能不全,如果想要知道更加完整的指南,可以参考: -快速完整入门指南 (https://deerchao.cn/tutorials/rege
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