使用Python制作中文词云 0 素材 & 库 准备0.1 文本和图片0.2 库准备 步骤1. 准备工作2. 文本处理2.1 读取文本2.2 分词和过滤2.3 统计词频: 3. 制作并画出词云3.1 默认颜色3.2 设置背景颜色3.3 从图片提取颜色 完整代码 0 素材 & 库 准备 0.1 文本和图片 制作词云之前
题目来源 567. 字符串的排列 思想及算法 双指针，滑动窗口 两个要点： 子串是连续的 第一个字符串不管怎样排序，出现的字符的次数是一定的，所以记录字符出现的频次即可。 一个左指针记录窗口开始位置，一个右指针记录窗口结束位置。 需要两个数组，一个数组用来记录字符串s1出现的次数，另一
567. 字符串的排列 自己的麻瓜做法。。。 class Solution { struct Freq{ int cnt[26] = {0}; bool ok(){ for(int i=0;i<26;i++){ if(cnt[i]!=0) return false; } return true; }
private int GetMaxInN(int[] A,int k){ int len=A.length; int l=0,r=0; //+1是为了对齐 没有其他作用 int[] freq=new int[len+1]; int count=0; int res=0; //基本工作完成了 开始遍历 while(r<len){
题干 给定一个正整数数组 A，如果 A 的某个子数组中不同整数的个数恰好为 K，则称 A 的这个连续、不一定独立的子数组为好子数组。 （例如，[1,2,3,1,2] 中有 3 个不同的整数：1，2，以及 3。） 返回 A 中好子数组的数目。 示例 1： 输入：A = [1,2,1,2,3], K = 2 输出：7 解释：恰好由 2 个不同整数
1、题目描述 https://leetcode-cn.com/problems/longest-repeating-character-replacement/ 给你一个仅由大写英文字母组成的字符串，你可以将任意位置上的字符替换成另外的字符，总共可最多替换 k 次。 在执行上述操作后，找到包含重复字母的最长子串的长度。 注意：字符串长度 和 k
平均数中位数众数 平均数、中位数、众数都是度量一组数据集中趋势的统计量。所谓集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。而这三个特征数又各有特点，能够从不同的角度提供信息。 平均数 特点：计算用到所有的数据，它能够充分
unicable user band idx要和band central freq对应起来，比如unicable将950M - 2150M划分成如下的band： 950M—–>1284<->1400<->1516<->1632<->1748<->1864<->1980<->2096<—–2150M user band 1 central freq：1284 user band 1 central freq：14
树莓派3B+ 开启超频 sudo vim /boot/config.txt // 将你要修改的值添加到该文件尾部 # CPU超频 arm_freq = 1375 over_voltage = 6 core_freq = 550 # GPU超频 gpu_freq = 550 # 内存 sdram_freq = 550 sdram_schmoo = 0x02000020 over_voltage_sdram_p = 6 over_voltage_sd
传送门 E i = a i ∗
载荷步与载荷子步的运用以及输出控制 前言一、有关命令1、TIME命令2、NSUBST命令3、KBC命令4、OUTRES命令 二、需要获得结果的几种情况1.获取不同加载情况下的结果2、获取加载情况不变，但需要很多时间点的瞬态结果3、加载情况呈某种规律(不是递增和阶跃),同样需要许多瞬态结
前言 在thermal管理中，IPA策略将会为各个actors（cpu big core、little core、GPU等）分配预算功率，以达到“控制温度的同时尽量保证性能”的目的。那么该功率是如何起作用的？ 大致思路：power_budget—>target_freq—>cooling_state，先进行功率划分，再获得待调节的目标频率，然后获得冷却
#8.R函数的编写+有效位数的保留 var1 = function(x) { n = length(x) meanx = signif(mean(x), 6) sumx = signif(sum(x^2), 6) s2 = signif((sumx-n*meanx^2)/(n-1), 6) return(s2) } var2 = function(x) { n = length(x) meanx = signif(mean(x), 6) sumx = 0 for (i in
英文原文：https://tools.ietf.org/html/rfc5545#section-3.8.5.3 重复规则 RRULE（Recurrence Rule） 属于 calendar 属性中的一个，配合 dtstart 可以完整描述一个事件的重复行为并计算出重复事件的具体发生 （Occurence）。 重复规则包含多个属性， 每个属性以 NAME = VALUE 对的形式存在，
大家都知道Object类是Java中所有类的超类（老祖宗类），并且它是java中唯一一个没有父类的类。它为它的子民们提供了9个方法，所有直接、间接子类都可以使用它们，其中： 允许子类直接使用、但是不允许子类重写的方法有：getClass();notify();notifyAll();wait() 四个方法； 允许子类直接使
package _interview_question /** * Problem: Find the most frequent element in all intervals Given an unsorted list of start and end time ( a range basically), find any number within all the ranges that occurs in maximum number of intervals. Example: [[1,
http://shumeipai.nxez.com/2015/11/23/raspberry-pi-configuration-file-config-txt-nstructions.html 由于树莓派并没有传统意义上的BIOS, 所以现在各种系统配置参数通常被存在”config.txt”这个文本文件中. 树莓派的config.txt文件会在ARM内核初始化之前被GPU读取. 这个文件存
# 时间序列和常用操作 import pandas as pd # 每隔五天--5D pd.date_range(start = '20200101',end = '20200131',freq = '5D') ''' DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-06', '2020-01-11', '2020-0
计算两个日期之间差值 假设有两个日期，我们希望计算它们之间差了多少年、多少月(要将年考虑在内)等等，该怎么办呢？ import pandas as pd s1 = "2019-2-14 11:44:51" s2 = "2018-5-22 12:11:13" # 我们需要使用一个叫做pd.Period的类 # Y: 计算总共差了多少年 print( (pd.Perio
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12430 在本文中，我将创建纽约市机动车碰撞的市镇级热图。数据来自纽约市开放数据。特别是，我将从镇级碰撞到街道级碰撞。在下面，我加载ggmap包和数据。 library(ggmap) comm=regexpr(',',d_clean$LOCATION) # create year variable d_clean$year=su
1. 题目 设计并实现最不经常使用（LFU）缓存的数据结构。它应该支持以下操作：get 和 put。 get(key) - 如果键存在于缓存中，则获取键的值（总是正数），否则返回 -1。 put(key, value) - 如果键不存在，请设置或插入值。 当缓存达到其容量时，它应该在插入新项目之前，使最不经常使用的项目无
要求 在一个字符串中寻找没有重复字母的最长子串 思路 滑动窗口 如果当前窗口没有重复字母，j右移，直到包含重复字母 i右移，直到不包含重复字母 用数组记录字母是否出现过，判断重复 实现 1 class Solution{ 2 public: 3 int lenthOfLongestSubstring(string s){ 4
1. 字符串处理 这一题就是常规的字符串处理，需要同时满足1）出现次数>=3的一个字母只保留2个，2）出现AABB模式去掉其中一个字母 直接的办法是在原来的字符串中扫描，原地删除！可以先按照模式1删除，再按照模式2删除 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
文章目录一、实验代码二、数据统计文件（1）R分量- R_sat.txt- R分量统计图（2）G分量- G_sat.txt- G分量统计图（3）B分量- B_sat.txt- B分量统计图三、各分量的熵 一、实验代码 #include <iostream> #include <fstream> using namespace std; #define Height 256 #define Width 256 #
利用Python字典的键值对来进行统计。 逻辑就是，生成一个字典，将要统计的列表作为字典的键，然后对字典该键进行赋值，赋值方法采用字典的dict.get()函数。 Python 字典(Dictionary) get() 函数返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值。 dict.get(key, default=None) key -- 字典中要
