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摘要: 数组理论基础 数组是非常基础的数据结构,在面试中,考察数组的题目一般在思维上都不难,主要是考察对代码的掌控能力 也就是说,想法很简单,但实现起来 可能就不是那么回事了。 首先要知道数组在内存中的存储方式,这样才能真正理解数组相关的面试题 数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合。 数组可以方便 阅读全文
posted @ 2022-08-16 14:26 酷酷的排球 阅读(65) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 内存管理 不同语言的内存管理 不同语言的内存管理方式: C/C++这种内存堆空间的申请和释放完全靠自己管理 Java 依赖JVM来做内存管理,不了解jvm内存管理的机制,很可能会因一些错误的代码写法而导致内存泄漏或内存溢出 Python内存管理是由私有堆空间管理的,所有的python对象和数据结构都 阅读全文
posted @ 2022-08-16 14:01 酷酷的排球 阅读(172) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 算法性能提升总结 巧用hash表 利用hash,来进行映射,从而降低代码的复杂度,和冗余度 eg: 求两个数之和 class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int)->List[int]: """ 暴力方法实现时间复杂度为O( 阅读全文
posted @ 2022-08-16 12:23 酷酷的排球 阅读(50) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 算法性能分析 时间复杂度分析 递归算法的时间复杂度 例题一: 求x的n次方 用一道题目,同样使用递归算法, 有的写出了O(n)的代码,有的写出了O(longn)的代码 时间复杂度为:O(n) 最直观的写法, 一个for循环求出结果,代码如下: def sample_1(x, n): result = 阅读全文
posted @ 2022-08-16 11:43 酷酷的排球 阅读(89) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、优化Nginx服务的worker进程个数 目的:在高并发,高访问量的场景,实现启动数量适当的Nginx进程,保证快速响应并处理大量并发用户的请求。 1.优化Nginx进程对应的配置 worker_processes 1; #指定进程数量,Master表示管理进程,worker表示服务进程 2.优 阅读全文
posted @ 2022-07-05 11:49 酷酷的排球 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2022-07-05 11:49 酷酷的排球 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ##词向量 ###One-Hot Encoding 要点 词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词,每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。 缺点 无法反映词之间的相似度,因为使用one-hot方法表示的词向量,任意两个向量的积是相同的都为0 ###word2vec 阅读全文
posted @ 2022-07-05 11:48 酷酷的排球 阅读(210) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是命名实体识别(NER) 定义: 命名实体识别(NER):也称实体识别、实体分块和实体提取,是信息提取的一个子任务, 指在将文本汇总的命名实体定位,并分类为预先定义的类别,如: 人员、组织、位置、时间 表达式、数量、货币值、百分比等。 注意: 中文的NER与英文的不太一样,中文NER问题很大程度 阅读全文
posted @ 2022-07-05 11:47 酷酷的排球 阅读(1234) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: word2vec 详解 传统的word2vec 神经网络将词表中的词语作为输入(一般输入哑编码的单词),输出一个低维度的向量表示这个词语,然后用反向传播的方法不断优化参数。输出的低维向量是神经网络第一层的输出,这一层通常也称作Embedding Layer。 缺点: 使用的是全连接的方法,造成计算量 阅读全文
posted @ 2022-06-25 18:29 酷酷的排球 阅读(1000) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: word2vec实战:获取处理中文维基百科(Wikipedia)语料库,训练成word2vec模型,并实现词云的应用 背景 word2vec 谷歌开源项目,主要理论有Tomas Mikolov团队2篇论文组成,下载链接如下: https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf h 阅读全文
posted @ 2022-06-24 09:53 酷酷的排球 阅读(470) 评论(2) 推荐(0) 编辑
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