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nlp 中文數據預處理 此博文詳細介紹中文數據預處理的過程並配上一定量的代碼作爲實例 數據加載(默認csv格式) import pandas as pd datas = pd.read_csv("./test.csv", hea
使用torchtext將文本轉爲ID表示 此文詳細介紹瞭如何使用torchtext加載文本數據並且轉爲由ID表示的數據。 概覽圖: torchtext 加載文本數據 def get_dataset(path, text_fi
nlp常用任務以及各類任務常用模型 本文主要簡單描述目前nlp方向的應用類型以及該類型下的常用方法(以及目前通用的數據集) 詳細信息參考自 https://github.com/sebastianruder/NLP-progre
== 用來判斷兩個對象的地址是否相同,即是否是指相同一個對象。比較的是棧內存中存放的對象的堆內存地址。 操作符兩端的操作數必須是同一類型的(可以是父子類之間)才能編譯通過。 比較基本數據類型:如果兩個值相同,則結果爲true
Git使用技巧備忘 由於之前使用git太過於依賴各種客戶端工具,導致本人對一些常用的git命令使用很少,以至於現在離開了這些客戶端工具之後,使用起git時束手束腳。因此,整理了一下git的常用命令和配置對相關知識加以鞏固 全局
軟件三年走來,基本靠學長帶加自學,這一路走來學到了不少書本之外的知識,在這裏,我和大家分享一下這三年來,我私藏的學習網站和練手網站。 1.在線教學視頻網站 互聯網相關專業的學習當然要靠互聯網,這裏有我這三年用來學習的視頻網站,感謝這些網
第一章:初識Hadoop MapReduce三大設計目標: 爲只需要短短几分鐘或幾個小時就可以完成的作業提供服務 運行於同一個內部有高速網絡連接的數據中心內 數據中心內的計算器都是可靠的、專門的硬件 提供Hadoop支持的公司:Clo
SRE團隊職責: 確保服務可以正常運轉,主要方向包括: 可用性改進 延遲優化 性能優化 效率優化 變更管理 (漸進式發佈) 監控 緊急事務處理 容量規則與管理 (N+2 模式,google--> 15倍) SRE核心處理思想: 災難
工廠模式: 簡單工廠模式: 定義一個工廠類,根據傳入的參數不同返回不同的實例,被創建的實例具有共同的父類或接口 適用場景: (1)需要創建的對象較少。 (2)客戶端不關心對象的創建過程。 工廠方法模式: 每一個類型設置一個工
<< 乘 >>除 Collections.shuffle(array); 小寫轉大寫(相差32) c-'0' 基本類型: 32位 64位 char 1 1 char* 4 8 short int 2 2 unsigned i
第1章 初識Kafka 消息:Kafka數據單元 批次:一組消息 主題:Kafka通過主題進行分類,由於一個主題包含幾個分區,因此無法保證整個主題範圍內消息的順序,但可以保證消息在單個分區內的順序 生產者、消費者:消費者把每個分區最後讀
第12章 關於Avro Apache Avro 獨立於編程語言的數據序列化系統,支持壓縮、可切分 意在解決Hadoop中Writable類型的不足:缺乏語言的可移植性 Avro模式 通常用json編寫 Avro有豐富的模式解析能力,讀
基本語法: (parameters) -> expression 或 (parameters) ->{ statements;} String[] atp = {"Rafael Nadal", "Novak Djokovic",
摘要 今天終於打敗了懶惰,決定寫這篇博客,主要想把本人在中作中的一些經驗和感悟分享給大家,純屬個人應該如何對待工作的一些見解,如果打破了誰的生活觀價值觀,我並無此意,還請自覺繞行。 正文 人生真的很長,時間也真的過的很快,所以真的真
解析器和JIT即時編譯器 在部分商用虛擬機中(如HotSpot),Java程序初是通過解釋器(Interpreter)進行解釋執行的,當 虛擬機發現某個方法或代碼塊的運行特別頻繁時,就會把這些代碼認定爲“熱點代碼”。爲了提高熱點代 碼