链接：49. 字母异位词分组 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
题目汇总 以下链接均为我博客内对应博文，有解题思路和代码，不定时更新补充。 目前范围：Leetcode前150题 BFS广度优先题目 Word Ladder/Word Ladder II/单词接龙/单词接龙 II 难 给定一个起始字符串和一个目标字符串，现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标字符串，求最少要进行多少次转换。转换规则为每次只能改变字符串中的一个字符，且每次转换后的字符串都要在给定的字符串集合中。 给定一个起始字符串和一个目标字符串，现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标
这是trie(字典)树模板题，字典树+前缀的东西，给节点打个标记就行 与计数一样 某个单词的字符走到只标记过一次的节点（证明字符节点只有该单词走过 可以代表该单词）就行了。想了解 字典树（点击即可）
本文将通过7个简单的小练习，对比示范SparkCore和SparkSQL编程的方法。除了WordCount词频统计这个典型的处理非结构数据的例子外，本文示范的大部分例子中，使用SparkSQL的编程接口都会更加简洁易懂。
情感分析也称为意见挖掘，是自然语言处理（NLP）中的一个领域，它试图在文本中识别和提取意见
面试锦囊系列一直有收到大家的反馈，包括后台内推成功的消息、朋友的同事从创业小公司成功跳到huawei等等，非常高兴小破号的这些整理分享能够真正地帮助到大家
// 递归，自身调用自身的迭代就是递归。 // 但是正式定义好像不是这么说的。这只是我个人理解
在自然语言处理（NLP）的背景下，主题建模是一种无监督（即数据没有标签）的机器学习任务，其中算法的任务是基于文档内容为一组文档分配主题。给定的文档通常以不同比例包含多个主题 — 例如，如果文档是关于汽车的，我们预期汽车的名称会比某些其他主题（例如动物的名称）更突出，而我们预期诸如“the”和“are”之类的词汇会几乎等比例出现。主题模型实施数学方法来量化给定文档集合的这些主题的概率。
挑战：使用机器学习对 RSS 提要进行分类 最近，我接到一项任务，要求为客户创建一个 RSS 提要分类子系统。目标是读取几十个甚至几百个 RSS 提要，将它们的许多文章自动分类到几十个预定义的主题领域当中。客户网站的内容、导航和搜索功能都将由这个每日自动提要检索和分类结果驱动。 客户建议使用机器学习，或许还会使用 Apache Mahout 和 Hadoop 来实现该任务，因为客户最近阅读了有关这些技术的文章。但是，客户的开发团队和我们的开发团队都更熟悉 Ruby，而不是 Java™ 技术。本文将介绍解决方
逆序输出字符串中的所有元素。 然后输出原列表。 然后逆序输出原列表每个元素，中间以1个空格分隔。注意：最后一个元素后面不能有空格。
让我们首先正式定义异构文本网络上的预测性文本嵌入的问题。 与无监督的文本嵌入方法（包括学习文本的一般语义表示的 Skip-gram 和段落向量）相比，我们的目标是学习为给定文本分类任务优化的文本表示。 换句话说，我们预期文本嵌入对给定任务具有强大的预测性表现力。 基本思想是在学习文本嵌入时合并有标签和无标签的信息。 为了实现这一点，希望首先具有统一表示来编码两种类型的信息。 在本文中，我们提出了不同类型的网络来实现这一点，包括单词共现网络，单词文档网络和单词标签网络。
MapReduce是一种用于处理大型数据集的分布式计算框架。它是由Google提出的一种计算模型，被广泛应用于Apache Hadoop等大数据处理框架中。
给定一组唯一的单词， 找出所有不同 的索引对(i, j)，使得列表中的两个单词， words[i] + words[j] ，可拼接成回文串。
麻省理工学院的研究人员开发了一种新颖的“无监督”的语言翻译模型，这意味着它无需人工注释和指导即可运行，这可以使基于计算机的更多语言翻译更快，更高效。
答案是——“文本处理”。上面三个场景通过处理海量文本，完成了三个不同的任务：聚类、分类和机器翻译。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
首先要解释的是，ChatGPT始终试图做的基本上是产生当前文本的“合理延续”，所谓“合理延续”是指“我们可以预期在看到人们在数十亿个网页等地写的内容后，他们可能会写什么”。
散列函数相关的应用非常广，例如webpack打包时在文件名中添加的哈希值，将给定信息转换为固定位数字符串的加密信息等都是散列的实际应用，感兴趣的读者可以自行搜索加密，摘要算法相关关键词进行学习。
在本文中，作者解决的任务是基于文本的实例分割（referring segmentation，RES）。在这个任务中，作为query的文本通常描述了实例之间的关系，模型需要根据这些关系来定位出描述的实例。要在图像中的所有实例中找到一个目标实例，模型必须对整个图像有一个全面的理解。
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80055046 论文地址：http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf
在稀疏上下文信息的情况下，很难得到较高质量的低频单词嵌入，“模仿”被认为是一种可行的解决方案：通过给定标准算法的词嵌入，首先训练模型出现频次高的单词的嵌入，然后再计算低频单词的词嵌入。在本文中，我们引入了注意模仿模型，该模型不仅仅能够可以体现单词的表面形式，同样还可以访问所有可用的上下文，并学会使用最有用和最可靠的上下文来计算词嵌入。在对四项任务评估中，我们发现对于低频和中频单词，注意力模仿比以前的工作更出色。因此，注意力模仿可以改进词汇中大部分包括中频词的嵌入。
本课程重点介绍科技公司在面试时经常出现的计算机科学问题，其中包括时间复杂度、哈希表、二进制树搜索，以及 MIT「算法设计与分析」（MIT 6.046）课程中会出现的内容。但是，大部分时间都会专注于你不会在课堂上学到的内容，例如刁钻的按位逻辑和解决问题的技巧。
Google 搜索的自动补全功能可以在 Google 搜索应用的大多数位置使用，包括 Google[1] 主页、适用于 IOS 和 Android 的 Google 应用，我们只需要在 Google 搜索框上开始键入关键字，就可以看到联想词了。
BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理，还需要先理解什么是Transformers。
从婴儿时期的「物体恒存」开始，我们知道跟我们玩躲猫猫的大人其实并没有消失，他们就藏在某个地方，只是被某个东西挡住了。
上半周，我们发布了 Android 9 Pie，这是 Android 的最新版本，它的机器学习应用使您的手机更简单易用。 Android 9 中有一项功能是 Smart Linkify，这是一种新的 API，可在文本中检测到某些类型的实体时添加可点击链接。 这个功能很有用，例如，当您从朋友的消息传递 app 中收到一个地址，想要在地图上查找时，如果使用 Smart Linkify-annotated 文本，它就变得容易多了！
java.util.stream.Stream 中的 Stream 接口定义了许多操作。
翻译自 Vector Databases: What Devs Need to Know about How They Work 。
MapReduce是一个经典的大数据处理框架，可以帮助我们高效地处理庞大的数据集。本文将介绍MapReduce的基本原理和实现方法，并给出一个简单的示例。
一个有向图（或有向图）是一组顶点和一组有向边，每条边连接一个有序对的顶点。我们说一条有向边从该对中的第一个顶点指向该对中的第二个顶点。对于 V 个顶点的图，我们使用名称 0 到 V-1 来表示顶点。
题目来源于 LeetCode 第 125 号问题：验证回文串。这道题目是 初级程序员 在面试的时候经常遇到的一道算法题，而且面试官喜欢面试者手写！
和迭代器类似， 流只能遍历一次。 遍历完之后， 我们就说这个流已经被消费掉了。 你可以从原始数据源那里再获得一个新的流来重新遍历一遍， 就像迭代器一样（ 这里假设它是集合之类的可重复的源， 如果是 I/ O 通道就没戏了）。 例如， 以下代码会抛出一个异常， 说流已被消费掉了：
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。 说明： 分隔时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。
本文分享一篇 ACMMM 2021论文『Discriminative Latent Semantic Graph for Video Captioning』，性能SOTA！用GNN和GAN的方式来强化Video Captioning的学习！
PS:更多其他符号，可参照 http://www.cnblogs.com/Mustr/p/6057159.html
大家如果能坚持独立思考完成以下题目，一定可以帮大家轻松 get Python 的编程技能。目前，这个项目已经获得了 3994 Stars，2952 Forks。
RADIX-SORT 是一种基于字符的排序算法，它将字符串中的每个字符按照其ASCII值进行排序，然后再按照其出现频率进行排序。
首先为每个单词的每个字符进行转码, 将转码后的数据放到 Set 集合中, 最后返回 Set 的长度。
RDD#reduceByKey 方法 是 PySpark 中 提供的计算方法 ,
在本文中，我们将讨论一个linux命令，该命令在Linux中进行搜索非常有用。那就是“ grep”命令。我们可以使用grep搜索文件中的文本模式，另一方面，可以使用find命令在linux OS中搜索文件。除此之外，我们还可以使用grep命令过滤搜索结果以捕获特定的文本字符串、单词或数字。这个命令对于Linux操作系统中的日常任务非常有用。
海量信息即大规模数据，随着互联网技术的发展，互联网上的信息越来越多，如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。
有时候人们会用重复写一些字母来表示额外的感受，比如 "hello" -> "heeellooo", "hi" -> "hiii"。我们将相邻字母都相同的一串字符定义为相同字母组，例如："h", "eee", "ll", "ooo"。
给定一个目标字符串和一组字符串，判断目标字符串能否拆分成数个字符串，这些字符串都在给定的那组字符串中。
选自Medium 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 尽管词嵌入（Word2Vec）技术目前主要用在自然语言处理的应用中，例如机器翻译；但本文指出，该技术还可以用于分类特征处理，把文本数据转换成便于机器学习算法直接使用的实值向量，从而提供了一种看待词嵌入（Word2Vec）应用的新视角。 当使用机器学习方法来解决问题的时候，拥有合适的数据是非常关键的。不幸的是，通常情况下的原始数据是「不干净」的，并且是非结构化的。自然语言处理（NLP）的从业者深谙此道，因为他们所用的数据都是文本的。由于
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