csr_matrix的API reference是这样写的：scipy.sparse.csr_matrix — SciPy v1.7.1 Manualhttps://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.html#:~:text=csr_matrix%20%28%28data%2C%20indices%2C%20indptr%29%2C%20%5Bshape%3D%20%28M%2C%20N%29%
长链剖分 一个dp dp[i][j]距离i节点的子树中为j的节点数 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e6+7; //长链剖分 int head[N],nxt[N<<1],to[N<<1]; int _; void add(int x,int y) { _++; to[_]=y; nxt[_]=head[x]; head[x]=_;
给定一个字符串，找到它的第一个不重复的字符，并返回它的索引。如果不存在，则返回 -1。 建立一个哈希表，索引为字母，如果字母没有出现，值为-2；如果字母出现多次，值为-1；如果字母只出现一次，值为出现的位置。 class Solution { public: int firstUniqChar(const string& s) { v
深度学习pytorch学习笔记 关于语言模型数据集预处理章节的代码解释 模块 # 导入模块 import torch import random import zipfile 读取数据 # 打开压缩包,读取数据 with zipfile.ZipFile('D:/dataset/data_jaychou_lyrics.txt.zip') as zin: with zin.open('jaychou_lyr
Y ou are given a 0-indexed string s that you must perform k replacement operations on. The replacement operations are given as three 0-indexed parallel arrays, indices, sources, and targets, all of length k. To complete the ith replacement opera
题目描述 单词数组 words 的 有效编码 由任意助记字符串 s 和下标数组 indices 组成，且满足： words.length == indices.length 助记字符串 s 以 '#' 字符结尾 对于每个下标 indices[i] ，s 的一个从 indices[i] 开始、到下一个 '#' 字符结束（但不包括 '#'）的 子字符串 恰好与 words[i]
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书 1. Description 2. Solution **解析：**Version 1，先排序，根据索引排序，对源字符串和目标字符串也根据索引的排序顺序排序，这样做主要为了判断是否有重叠字符串。遍历所有索引，如果当前索引加上源字符串的长度与下一个索引重
单词数组 words 的 有效编码 由任意助记字符串 s 和下标数组 indices 组成，且满足： words.length == indices.length助记字符串 s 以 '#' 字符结尾对于每个下标 indices[i] ，s 的一个从 indices[i] 开始、到下一个 '#' 字符结束（但不包括 '#'）的 子字符串 恰好与 words[i] 相等给你一
将10行数据随机划分为5份，将其中1份作为测试集，另4份作为训练集 1. 随机生成10维1:5等数量随机数 m = 10; k=5; data = [1;2;3;4;5;6;7;8;9;10]; indices = crossvalind('Kfold',m,k) output indices = 10×1 1 2 1 3 2 4 5 5 4
一、安装监控插件elasticsearch_exporter wget https://github.com/prometheus-community/elasticsearch_exporter/releases/download/v1.2.1/elasticsearch_exporter-1.2.1.linux-386.tar.gz tar xf elasticsearch_exporter-1.2.1.linux-386.tar.gz mv elasticsearch_exporter-1.
直接放在对象中传递数组，传递的参数格式如下： 但是这样的话后台是取不到值的，我们需要把数组变成如下这种格式： test:111 test:222 get / delete请求 axios.get(url, { params: { test: [1,2,3], type: 1 }, paramsSerializer: params => { return
本文学习记录一下，文本生成过程，以及过程中如何 选择/采样 下一个生成的词。首先将简单介绍一下文本生成(text generation)的完成过程；然后简单介绍下常用的采样(sampling)方法；最后，将实现并讨论以下三种采样方法（Greedy Sampling、Temperature Samling、Top-K采样）的优势和劣势
一. 环境准备: Python 3.8 Elasticsearch 7.5 VirtaulBox 虚拟机客户端CentOs7 参考文档: https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/v7.12.1/transports.html 二. 连接Es 安装依赖包:pip install elasticsearch连接es 方法: # -*- coding=utf8 -*- from elasticsearch im
成功解决TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'indices' 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'indices' 解决思路 类型错误：得到意外的关键字参数“indexs”
1.问题描述 今天在学习elstaticsearch的时候，在请求某一个index下的所有数据时候，请求失败 控制台输出显示 Data too large, data 2.问题分析 请求数据太大，默认配置的elstaticsearch无法处理 3.解决思路 修改~/config/elasticsearch.yml文件 添加以下配置 http.host: 0.0
【努力刷力扣】第三十二天 --- 力扣477+1528(string） 引言题目一(1528)要求：整体思路一：具体代码一（内附注释）：整体思路二：具体代码二（内附注释）： 题目二(477)要求：必备知识解法一：暴力破解（c++必超时，Java可以过）整体按位计数法第一：具体代码（附有注释） 引言 本人初次尝试写博客，希望各位
理解零拷贝 零拷贝是Netty的重要特性之一，而究竟什么是零拷贝呢？WIKI中对其有如下定义： "Zero-copy" describes computer operations in which the CPU does not perform the task of copying data from one memory area to another. 从WIKI的定义中，我们看到“零拷贝”是指计算机操
理解零拷贝 零拷贝是Netty的重要特性之一，而究竟什么是零拷贝呢？WIKI中对其有如下定义： "Zero-copy" describes computer operations in which the CPU does not perform the task of copying data from one memory area to another. 从WIKI的定义中，我们看到“零拷贝”是指计算机
在开发中用axios请求时，偶尔需要使用qs对数据做如下处理， a:[1,2,3,4] => a=1&a=2&a=3&a=4 在此记录一下 axios是自带qs因此无需再下载，可直接操作qs.stringify(params, { indices: false }), import qs from 'qs ... //引用时将params:{a:[1,2,3,4]}传入 temp(params){
一.简介 为了让学习器越发的不同，randomforest的思路是在bagging的基础上再做一次特征的随机抽样，大致流程如下： 二.RandomForest：分类实现 import os os.chdir('../') from ml_models import utils from ml_models.tree import CARTClassifier import copy import numpy as np """
阅读目录说明删除索引shell添加定时任务说明 主要用在索引名为 xxxx-yyyy.MM.dd 这种，可以自定义修改下边的脚本删除索引shell 创建 delete_es_indices_over_10_day.sh#!/bin/bash ################################### #删除早于十天的ES集群的索引 ########################
numpy实现tensorflow实现 独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。 上图表示的是独热编码（“one hot” encoding）的转换过程，在转换后的表
es版本6.8.*及以下，7.9.*不适用。 直接贴代码 import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.concurrent.Execut
I.III.CF1009F Dominant Indices 大约一年前，我曾用线段树合并硬刚过了这题，现在是正解。 可以设 \(f_{i,j}\) 表示 \(i\) 子树中深度为 \(j\) 的点的数量。于是直接长剖优化即可。时间复杂度 \(O(n)\)。 虽然因为我极其垃圾的实现导致还没有线段树合并跑得快 代码： #include<bits/st
1528. 重新排列字符串 题目： 给你一个字符串 s 和一个 长度相同 的整数数组 indices 。 请你重新排列字符串 s ，其中第 i 个字符需要移动到 indices[i] 指示的位置。 返回重新排列后的字符串。 示例 1： 输入：s = "codeleet", indices = [4,5,6,7,0,2,1,3] 输出："leetcode" 解释：如图
