一、Tokenizer和RegexTokenizer 标记化是获取文本（例如句子）并将其分解为单个术语（通常是单词）的过程。 一个简单的 Tokenizer 类提供了这个功能。 下面的示例显示了如何将句子拆分为单词序列。 RegexTokenizer 允许基于正则表达式 (regex) 匹配的更高级的标记化。 默认情况下
一、安装Spark 基础环境--环境准备检查 安装spark 配置相关文件 查看spark配置 打开spark 在pyspark中运行代码 Python实现英文文本的词频统计 准备文本文件 读文件 txt = open('lol.txt', "r", encoding='UTF-8').read() 预处理
一、安装Spark 检查基础环境hadoop,jdk 配置文件 环境变量 试运行Python代码 二、Python编程练习：英文文本的词频统计 准备文本文件 读文件 预处理：大小写，标点符号，停用词 分词 统计每个单词出现的次数 按词频大小排序 结果写文件 with open("Under the Red D
一、安装Spark 配置文件 试运行Python代码 二、Python编程练习：英文文本的词频统计 1. 准备文本文件 2.读文件 path='/home/hadoop/wc/f1.txt' with open(path) as f: txt=f.read() 3.预处理 大写转小写 txt = txt.lower() 标点符号 点击查看代码 for ch in '!"@#$%^&*()+,-./:
一、安装Spark 验证截图： （Spark运行成功） （基本操作以及简单运算） 二、Python编程练习：英文文本的词频统计 源码： path='/home/hadoop/wc/f1.txt' with open(path) as f: #text read and down text=f.read() text = text.lower() #replace marks
Description You are given an array of words where each word consists of lowercase English letters. wordA is a predecessor of wordB if and only if we can insert exactly one letter anywhere in wordA without changing the order of the other characters to mak
目录利用jieba库和wordcloud库，进行中文词频统计并利用词云图进行数据可视化安装jieba库安装wordcloud打开pycharm编写代码 利用jieba库和wordcloud库，进行中文词频统计并利用词云图进行数据可视化 安装jieba库 打开cmd输入pip install jieba 验证：python -m pip list 安装wordclou
题目 Given a string s, reverse the order of characters in each word within a sentence while still preserving whitespace and initial word order. Example 1: Input: s = "Let's take LeetCode contest" Output: "s'teL ekat edoCteeL tsetnoc
单词长度最大乘积 前言一、单词长度最大积二、题解总结参考文献 前言 单词长度最大乘积，如何获得无重复字母的单词最大乘积。如何拆解问题？如何举一反三？ 一、单词长度最大积 给定一个字符串数组 words，请计算当两个字符串 words[i] 和 words[j] 不包含相同字符时，它们长度
LeetCode剑指offer刷题day01 剑指 Offer II 005. 单词长度的最大乘积 题目描述： 给定一个字符串数组 words，请计算当两个字符串 words[i] 和 words[j] 不包含相同字符时，它们长度的乘积的最大值。假设字符串中只包含英语的小写字母。如果没有不包含相同字符的一对字符串，返回 0
一、概述 本文将讲述Bit-Map算法的相关原理,Bit-Map算法的一些利用场景，例如BitMap解决海量数据寻找重复、判断个别元素是否在海量数据当中等问题.最后说说BitMap的特点已经在各个场景的使用性。 二、Bit-Map算法 先看看这样的一个场景（来自《编程珠玑》）：给一台普通PC，2G内存，要求处理
题目 本题考查sql注入传送门https://www.cnblogs.com/shacker/p/15917173.html 按照SQL注入一步一步执行 发现有2个列 然后用union select联合查询，然后发现过滤了一些关键字，传送门上篇将的就是毫无防护的白给，这题虽然也用来正则匹配来过滤 但这样只是稍微麻烦一
题目 国际摩尔斯密码定义一种标准编码方式，将每个字母对应于一个由一系列点和短线组成的字符串， 比如: ‘a’ 对应 “.-” ， ‘b’ 对应 “-…” ， ‘c’ 对应 “-.-.” ，以此类推。 为了方便，所有 26 个英文字母的摩尔斯密码表如下： [".-","-…","-.-.","-…",".","…-.","–.","…
定义一个：文本字段，进行数组区分下标每个字来实现删除和增加字体 var str='如何实现自动打出字体再进行删除字体' var div=document.getElementById('div') //获取节点 const words=str.split('') function printLine(words){ let temp=[] const len=words.length; let i
题面： 输入一些单词，找出所有满足如下条件的单词：该单词不能通过字母重排，得到输入文本中的另外一个单词。在判断是否满足条件时，字母不分大小写，但在输出时应保留输入中的大小写，按字典进行排序（所有大写字母在所有小写字母的前面）。 【样例输入】： ladder came tape soon leader acme
来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/concatenated-words 题目描述 给你一个 不含重复 单词的字符串数组 words ，请你找出并返回 words 中的所有 连接词 。 连接词 定义为：一个完全由给定数组中的至少两个较短单词组成的字符串。 示例 1： 输入：words = ["cat","c
2.10实验：字典中没有的词在text中按照单个字分词 字典中有丁雪伟，可以在丁雪伟的音素错误的时候也能纠正为丁雪伟，所以字典的作用是从音素到词之间的矫正。如果字典中没有丁雪伟这个词，在text分词的时候只能按照丁、雪、伟这三个字来分词。所以有一个常用的小技巧是将所有单个汉字作
题目 来源：LeetCode. 给定一个字符串 s 和一些 长度相同 的单词 words 。 找出 s 中恰好可以由 words 中所有单词串联形成的子串的起始位置。 注意子串要与 words 中的单词完全匹配，中间不能有其他字符 ，但不需要考虑 words 中单词串联的顺序。 示例 1： 输入：s = "barfoothefooba
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/sparse-array-search-lcci/ 题目如下： class Solution { public: int findString(vector<string>& words, string s) { int low=0,high=words.size()-1; while(low<=high){ int mid=low+(hi
通过摄像头拍照后识别文字，并将有用的信息存放到excel # -*- coding = utf-8 -*- # @Software : PyCharm import cv2 import requests import base64 import json import re import openpyxl,random import os import win32api,win32con import glob if os.path.lexists('
LeetCode-126. Word Ladder IIhttps://leetcode.com/problems/word-ladder-ii/ 题目描述 A transformation sequence from word beginWord to word endWord using a dictionary wordList is a sequence of words beginWord -> s1 -> s2 -> ... -> sk such that: Eve
题目 LC1405最长快乐字符串 解题思路 本题可使用贪心算法解决。 s中最多有a个字母’a’、b个字母’b’、c个字母’c’，也即三个字符的剩余可使用数为a，b，c。我们使用贪心策略，每次都优先将剩余可使用数最多的字符插入快乐字符串末尾，同时更新该字符的剩余可使用数，直至连续使用一个
本文代码及数据集来自《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》 KMeans算法 KMeans算法名称中的K代表类别数量，Means代表每个类别内样本的均值，所以KMeans算法又称为K-均值算法。KMeans算法以距离作为样本间相似度的度量标准，将距离相近的样本分配至同一个类别。样本间距离
1、插入文本并设置对其方式 <svg id="svg" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="500px" height="500px" viewBox="0 0 500 500"> <g style="font-size:14pt;"> <path d="M 100 10 100 1
// } // } // return -1; // } //二分搜索法 public int findString(String[] words, String s) { //直接二分搜索 int left = 0; int right = words.length - 1; //[left.right) while(left <= right){ while(left < words.length && words[left].equals("")){
