好长时间没有做搜索的题目了，今天做题遇见一个有点生疏，就做一个专题训练熟悉一下。 NC14572 走出迷宫 题意：很简单的问题，就是一个地图，上面S是入口，然后E是出口。...对，但是我们这个专题是关于DFS的，所以我们得用DFS来解决联通块问题。我们该如何搜索呢？
GCD Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32...
然而，今天以改变世界为己任的的技术团队，和几百年前以满足主人需求为存在意义的女仆团队，其实有颇多共同之处——不信我们来一起翻翻《红楼梦》。...《红楼梦》这种伟大作品的力量，这样历经世代盛衰的人，看透了人性和世态炎凉之后的泣血之作，则可以穿越时空，以为今天的教训。 每个人都只有一个人生可以经历，却可以借助他人著作去体会不同的人生。
如果让爆火的人工智能聊天机器人ChatGPT续写《红楼梦》后四十回，会得到什么样的结局呢？ 2月7日晚，潇湘晨报记者联系到已经有两个月使用经验的范先生，他向记者分享了自己与ChatGPT的探讨历程。...两次结局大不相同，但仍不乏“槽点” “我两次提出如何续写《红楼梦》后四十回，它竟给出了不同的答案。”
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含红楼梦小说的文本内容。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源
题目链接 题目大意： 给出一个链表，删除链表的倒数第n个节点，然后返回链表的头指针。 Example: 给出链表 1->2->3->4->5, and ...
（文章：用机器学习判定红楼梦后40回是否曹雪芹所写）作者的结论是后四十回的用词和前八十回有明显的差距。...考虑到版权问题，我决定不提供《红楼梦》原文。如果想复现实验结果的话，可以去找小说网站下载。（更新：根据网友提醒，《红楼梦》因为作者去世远远超过 100 年而进入公有领域，不受版权限制。...也可在这里获取《红楼梦》全文：紅樓夢 - 维基文库，自由的图书馆。） 2 文本预处理 这一步很基础，就不赘述了。...最后，我使用了 Ukkonen 算法快速地创建了整篇《红楼梦》的后缀树（用专业的语言描述 Ukkonen 算法的速度：它的时间复杂度是 O(n)）。...现在我选出《红楼梦》中出现次数大于 5 的片段，对它们的凝固度做个排序： ? 这是凝固度排名前 20 的组合，括号内是凝固度。可以看到效果还是不错的。
（括号内为频数） 通过分词后的词频，我们发现《红楼梦》中的人物戏份由多到少依次是宝玉、凤姐、贾母、袭人、黛玉、王夫人和宝钗。...根据估算的词频表中正确单词的比例，我估计《红楼梦》的词汇量大约是 1.6 万。...在很多用 PCA 分析《红楼梦》的博文里，大家都是用出现频率最高的词来分析的。然而问题是，万一频率最高的词是和情节变化相关的呢？...莫非《红楼梦》的最后 40 回真的不是同一个作者写的？！ 别着急，分析还没结束。...[转载]白坤峰讲红楼梦（172）贾府鼎盛：该来的都来了史鼎说红楼新浪博客 也许“笑道”这一看似平常的词汇确实侧面反应了贾府的兴衰史呢。
知乎：https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub：https://github.com/LouYu2015❈ 用 Python 分析《红楼梦...》（1） 用 Python 分析《红楼梦》（2） 9.3 再次分析 在之前的分析中我们发现，“笑道”这个词似乎和情节的关系比较大，并且严重影响到了我们的分析。...总之，我有点把握认为《红楼梦》前 80 回和后 40 回的用词是有一些差异的，不过因为难以排除剧情的影响，所以我对于作者是不是同一个人这个问题还不敢下定论。
最后的最后，撸完代码，又有重新再看一遍红楼梦的冲动了，冲鸭！
以前在知乎，看到不少人说“少不读红楼”，于是针对看完《红楼梦》后产生悲观、抑郁、消极、虚无情绪这点来写写。 万紫千红总是空。 我曾在有哪些诗词稍微一改动，马上意境大变？里提到这句诗。...同样的《红楼梦》，又何尝不是呢？...《红楼梦》就像一场春事，从早春的“小青缀树，花信始传”、“有时三点两点雨，到处十枝五枝花”，到仲春的“夹岸桃花蘸水开”、“一枝化作两枝看”，最后归于暮春的“画梁春尽落香尘”、“岁华尽摇落，芳意竟何成”。...或许这就是很多人提到“少不读红楼”的原因，也是我自己曾经有过这段经历的原因：为什么看过红楼梦后，自己变得越来越消极，生活没了动力？ 鲁迅说：“悲剧将人生的有价值的东西毁灭给人看”。...大家还记得《红楼梦》第三十一回，宝黛二人对待聚散的两种截然不同态度嘛： 那黛玉天性喜散不喜聚，他想的也有个道理。他说：“人有聚就有散，聚时喜欢，到散时岂不清冷？既清冷则生感伤，所以不如倒是不聚的好。
红楼梦知识提取 ?...红楼梦人物知识图谱，来源 http://kw.fudan.edu.cn/ 知识图谱是人工智能研究中的核心问题，它是人类对世界的近似表示与理解，能够赋予机器精准查询、理解与逻辑推理等能力。...知识图谱也能够辅助我们快速了解小说的人物关系，对于没有仔细读过红楼梦或者是读得似懂非懂的同学们来说，我们可以利用 BERT 搭建起知识提取的机器学习模型提取红楼梦中的人物即实体，并分析人物与人物之间的关系...有一位作者利用 BERT 对红楼梦进行了一个简单的人物知识图谱建模，接下来我们将会详细说明作者是如何从红楼梦中抽取人物和关系。...1）数据准备：作者首先利用正则表达式从红楼梦提取对话，如果假设说出这段话的人的名字出现在这段话的前面，那么可以用这段话前面的一段话作为包含说话人（speaker）的上下文（context）。
在学界一般认为，《红楼梦》后 40 回并非曹雪芹所著。...本文尝试应用机器学习的方法来分析原著文本中作者的用词习惯，从技术角度去说明《红楼梦》前 80 回和后 40 回的写作风格差别，继而可以确认后 40 回非原作者所写。...基于支持向量机技术的《 红楼梦》 作者研究. 红楼梦学刊， (5)， 35-52. 李贤平. (1978).《红楼梦》成书新说. 复旦学报(社会科学版)....这里的版本是网上下的电子版，版本不明，建议使用人民文学出版社 1982 年出版的《红楼梦》作为研究对象。 1~80 回有一些被分成了 2 类，可能是后 40 回作者在续写过程中对部分章节进行了修改。
作者：ituzhi（微信公众号：timeisnull） 在学界一般认为，《红楼梦》后 40 回并非曹雪芹所著。...本文尝试应用机器学习的方法来分析原著文本中作者的用词习惯，从技术角度去说明《红楼梦》前 80 回和后 40 回的写作风格差别，继而可以确认后 40 回非原作者所写。...基于支持向量机技术的《 红楼梦》 作者研究. 红楼梦学刊, (5), 35-52. 李贤平. (1978).《红楼梦》成书新说. 复旦学报(社会科学版). 特征选取 ?...这里的版本是网上下的电子版，版本不明，建议使用人民文学出版社 1982 年出版的《红楼梦》作为研究对象。 1~80 回有一些被分成了 2 类，可能是后 40 回作者在续写过程中对部章节进行了修改。
写在前面 在上一篇文章，我们借用jieba分词工具，提取了《红楼梦》120回中的出现次数较高的词，然后用词云工具将结果画了出来。...这一次我们将会更细致分析红楼梦，而且由于jieba分词工具是基于现代白话文而进行分词，可能对红楼梦这种半白半古的文风分析起来有偏差。这里我们借鉴知乎的一篇文章，手动建立分词。...为了查看分词随着章节的变化，除了分析整本红楼梦，我们还将红楼梦120章回分开来，逐章进行分词分析。...作为红楼梦中的搞笑担当，刘姥姥的出场三个阶段十分明显，第6回刘姥姥一进荣国府、39回刘姥姥是信口开河、41回刘姥姥醉卧怡红院、113回忏宿冤凤姐托村妪。...后语 我们用文本分析方法，窥见了红楼梦中一些主要信息和情节变化。欢迎大家留言讨论，说出自己感兴趣的文本素材，比如小说，朋友圈，微博等等。
博主刚刚接触R语言和文本分析，所以只是试探了一下下皮毛，为了将二者结合，试着对《红楼梦》进行分析，首先对《红楼梦》进行分词处理，并统计词频，同时画出标签云。 ? ...闲话的最后，大家一起翻译这篇文章好不好233 http://jmlr.org/proceedings/papers/v37/kusnerb15.pdf 二.利用R对《红楼梦》进行分析 (一)需要加载的包...这儿我导入的是《红楼梦》的文本。...、红楼梦成员名字词库，这三个词库，让分词效果更为理想。....scel","hongloumeng1") installDict("E:\\红楼梦群成员名字词库.scel","hongloumeng2") installDict("E:\\红楼梦词汇.scel"
Author: Colopen 彩色铅笔 Link: https://www.colopen-blog.com Download the pdf: 多元函数极值专题.pdf last publication...从来都不是难在做法上，而是构造的 拉格朗日数乘法方程 难解 接下来的内容，将会围绕优化解方程出发，分享几个我常用的方法 利用轮换对称式化简拉格朗日乘子 在下方的 利用齐次式化简拉格朗日乘子 中介绍过：（这个专题我是从下往上写的
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Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它管理的内存划分成若干个不同的数据区域。JDK1.8和之前的版本有所不同。
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