- 2025-01-05python实战(十二)——如何进行新词发现?
一、概念 新词发现是NLP的一个重要任务,旨在从大量的文本数据中自动识别和提取出未在词典中出现的新词或短语,这对于信息检索、文本挖掘、机器翻译等应用具有重要意义,因为新词往往包含了最新的知识和信息。 随着互联网的不断发展,每一年都有着大
- 2024-12-14【Pandas】pandas infer_freq
Pandas2.2GeneralTop-leveldealingwithdatetimelikedata方法描述to_datetime(arg[,errors,dayfirst,…])用于将对象数据(如字符串)转换为日期时间类型to_timedelta(arg[,unit,errors])用于将对象数据(如字符串)转换为时间差类型date_range([start,end,periods,fr
- 2024-12-14【Pandas】pandas timedelta_range
Pandas2.2GeneralTop-leveldealingwithdatetimelikedata方法描述to_datetime(arg[,errors,dayfirst,…])用于将对象数据(如字符串)转换为日期时间类型to_timedelta(arg[,unit,errors])用于将对象数据(如字符串)转换为时间差类型date_range([start,end,periods,fr
- 2024-12-09【CV基础】语义分割任务计算类别权重
前言 语义分割任务一般都存在样本类别不平衡的问题,采用类别权重来解决这个问题,本文记录类别权重的计算过程。类别权重计算的基本思路 code#20240620:calculateclassweightswithsemanticsegmentationgtimages.importosimportnumpyasnpimportcv2ascvv
- 2024-12-07频谱分析—Python代码
下面是一个用python进行频谱分析的代码案例。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefmyfft(signal,fs):'''FFT变换,用于频谱分析:paramsignal:type:ndarray,shape:(n,):paramfs:采样频率,Hz:paramone_side(default:
- 2024-12-02【人人都能学得会的NLP - 文本分类篇 05】使用LSTM完成情感分析任务
【人人都能学得会的NLP-文本分类篇05】使用LSTM完成情感分析任务NLPGithub项目:NLP项目实践:fasterai/nlp-project-practice介绍:该仓库围绕着NLP任务模型的设计、训练、优化、部署和应用,分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验AI藏经阁:https://gitee.com/faste
- 2024-12-01Devfreq学习笔记
一、简介当今的复杂SoC由多个子模块协同工作组成。在执行各种用例的操作系统中,并非SoC中的所有模块都需要始终保持最高性能。为方便起见,将SoC中的子模块分组为域,从而允许某些域以较低的电压和频率运行,而其他域以较高的电压/频率对运行。对于这些设备支持的频率和电压对,我们称之
- 2024-12-01使用python构造含有时间序列与对应的乘客数量
在Python中,你可以使用`pandas`库来构造一个含有时间序列与对应乘客数量的数据结构。`pandas`提供了非常方便的`DatetimeIndex`来处理时间序列数据。要构造一个含有时间序列与对应乘客数量的数据集,可以使用Python的pandas库。下面是一个示例代码:importpandasaspd#创建
- 2024-11-28阿里技术岗位笔试&面试题:最大频率栈
题目:最大频率栈。实现FreqStack,模拟类似栈的数据结构的操作的一个类。FreqStack有两个函数:push(intx),将整数x推入栈中pop(),它移除并返回栈中出现最频繁的元素。如果最频繁的元素不只一个,则移除并返回最接近栈顶的元素。◼示例:push[5,7,5,7,4,5]pop()->返回5,因
- 2024-12-10Shopee虾皮新手小白必读:十大常见问题解答
随着跨境电商的兴起,越来越多的新手卖家选择在Shopee(虾皮)平台上开店。以下是针对Shopee新手小白的十大常见问题及其解答,帮助您快速上手,顺利开启您的电商之旅。问题一:没有完成新手任务有什么影响?答:若没有完成,你将会错过对接专属客户经理的机会及部分活动资源。开新店、报名
- 2024-11-25ssm毕设在线学习考试程序+论文+部署
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容一、研究背景随着信息技术的飞速发展,互联网在教育领域的应用日益广泛。在线学习考试系统逐渐成为现代教育和企业培训等领域不可或缺的一部分。传统的学习和考
- 2024-10-232024-10-23:最高频率的 ID。用go语言,给定两个长度相等的整数数组 nums 和 freq, 其中nums中的每个元素表示一个ID, 而freq中的每个元素表示对应ID在此次操作后出现的次
2024-10-23:最高频率的ID。用go语言,给定两个长度相等的整数数组nums和freq,其中nums中的每个元素表示一个ID,而freq中的每个元素表示对应ID在此次操作后出现的次数变化。如果freq[i]为正数,则表示在这次操作中nums[i]的ID会增加freq[i]次;如果freq[i]为负数,则表示在这次操作中nums[i
- 2024-10-09P10673 【MX-S1-T2】催化剂 题解
要解决这个问题,我们需要高效地处理动态更新的糖果种类数量,并在每次询问时快速计算最小的愤怒值总和。以下是详细的解决方案和实现步骤:问题分析糖果的种类和数量:每个糖果有一个类型,代表不同的种类。我们需要跟踪每种类型的糖果数量,以便在分配时计算重复的糖果数量,从而确定愤
- 2024-09-24OpenWebrx RTLSDR V4 频道划分 json
"sdrs":{"rtlsdr":{"name":"RTL-SDR","type":"rtl_sdr","profiles":{"VHFFMBroadcast-01":{
- 2024-09-212024-09-21:用go语言,给定一个字符串 s,字符串中的每个字符要么是小写字母,要么是问号‘?‘。对于一个仅包含小写字母的字符串t,我们定义cost(i)为在t的前i个字符中与t[i]相同的字
2024-09-21:用go语言,给定一个字符串s,字符串中的每个字符要么是小写字母,要么是问号’?‘。对于一个仅包含小写字母的字符串t,我们定义cost(i)为在t的前i个字符中与t[i]相同的字符的出现次数。字符串t的分数是所有位置i的cost(i)之和。现在的任务是用小写字母替换所有的问
- 2024-09-212024-09-21:用go语言,给定一个字符串 s,字符串中的每个字符要么是小写字母,要么是问号‘?‘。对于一个仅包含小写字母的字符串t,我们定义cost(i)为在t的前i个字符中与t[i]相同的字
2024-09-21:用go语言,给定一个字符串s,字符串中的每个字符要么是小写字母,要么是问号'?'。对于一个仅包含小写字母的字符串t,我们定义cost(i)为在t的前i个字符中与t[i]相同的字符的出现次数。字符串t的分数是所有位置i的cost(i)之和。现在的任务是用小写字母替换所有的问号'?',使得
- 2024-09-212024-09-21:用go语言,给定一个字符串 s,字符串中的每个字符要么是小写字母,要么是问号‘?‘。对于一个仅包含小写字母的字符串t,我们定义cost(i)为在t的前i个字符中与t[i]相同的字
2024-09-21:用go语言,给定一个字符串s,字符串中的每个字符要么是小写字母,要么是问号'?'。对于一个仅包含小写字母的字符串t,我们定义cost(i)为在t的前i个字符中与t[i]相同的字符的出现次数。字符串t的分数是所有位置i的cost(i)之和。现在的任务是用小写字母替换所有的问号'?',使得
- 2024-09-11记一次性能分析过程
初入性能分析领域,还是一个小学生。记录一下小学生的分析过程。问题的起因在一台服务器上测试specjbb。如果使用cgroup限制4个cpu,而分配cpuset为8个cpu(简写成4/8)性能会很差,而4/7,5/8性能会好很多。使用perftop,perfsched等观察,并没有发现有用的线索。更诡异的是,在4/8情况下的测
- 2024-09-10Ignite系列之2-xml如何配置代码部署
一、Ignite代码部署属性配置除了对等类加载之外,还可以通过配置UriDeploymentSpi部署用户代码。使用这种方法,可以在节点配置中指定库文件的位置。Ignite会定期扫描该位置,并在类文件有变更时重新部署。该位置可以是文件系统目录或HTTP(S)位置。当Ignite检测到库文件已从该位置删
- 2024-08-30【RK3588】关于 devfreq 和 cpufreq 的记录
前言本文主要介绍了/sys/class/devfreq和/sys/devices/system/cpu/cpufreq目录,以及如何手动管理和监控设备频率和CPU频率。同时提供了简单的Python脚本,用于打印设备和CPU的频率信息。环境信息:硬件:FriendlyNanoPi-R6S固件:rk3588-usb-debian-bullseye-minimal-6
- 2024-07-10Xubuntu24.04之设置高性能模式两种方式(二百六十一)
简介:CSDN博客专家,专注Android/Linux系统,分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术,与大家一起成长!优质专栏:Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】
- 2024-06-09【V-Tiger】自动调整控制器增益,以优化建立时间、过冲和稳定性裕度、使用被控对象输入、输出阶跃响应来设计 PID 控制器研究(Matlab代码实现)
- 2024-05-30C++实现哈夫曼树
哈夫曼树(HuffmanTree)是一种特殊的二叉树,通常用于数据压缩的哈夫曼编码。在哈夫曼树中,频率(或权重)较高的节点离根节点较远,而频率较低的节点离根节点较近。这样,我们可以为频率较低的节点分配较短的编码,为频率较高的节点分配较长的编码,从而实现数据的压缩。本文将详细介绍如何
- 2024-05-29算法:LRU 和 LFU 缓存淘汰算法
零、资料LRU和LFU缓存淘汰算法(javascript与go语言实现) 一、基本概念LRU(LeastRecentlyUsed)和LFU(LeastFrequentlyUsed)是两种常见的缓存淘汰算法,用于在缓存空间有限的情况下选择合适的缓存对象进行淘汰,以提高缓存的利用效率LRU算法基于"最近最少使用"的原则进行淘汰