Gensim的TextRank使用Okapi BM25函数来查看句子的相似程度。它是Barrios等人的一篇论文的改进。...sentenceLength计算为距此值的标准化距离。 sentencePosition：规范化的句子数（句子列表中的位置）。...更多关于如何计算得分的例子都在这里中。 BLEU指标 BLEU指标是一种经过修改的精度形式，广泛用于机器翻译评估。 精度是黄金和模型转换/摘要中共同出现的单词数与模型摘要中单词数的比率。...通过首先找到单个/短语在任何单个引用中出现的最大次数来计算修改的N-gram精度。此计数成为该单词/短语的最大引用计数。...不幸的是，我们发现它生成的总结比Gensim的TextRank和Luhn模型的总结信息量少。 此外，LexRank并不总是在ROUGE得分中击败TextRank 。
如今，Luhn算法是电子支付系统的重要组成部分，所有主要信用卡均使用此算法。 Luhn算法的工作原理 Luhn公式算法是由德国计算机科学家汉斯·彼得·卢恩于1954年在IBM担任研究员时开发的。...Luhn算法通过对给定的信用卡号应用一系列计算，将这些计算的结果相加，并检查结果数字是否与预期结果匹配。如果相符，则信用编号被视为有效；如果不符，算法将拒绝该信用卡号码，提示用户输入错误。...对于消费者来说，我们在日常生活中使用Luhn算法时，往往毫无察觉。在在线下单或使用商家的销售点 (POS) 终端时，计算机系统能够迅速判断我们输入的信息是否有误。...如今，Luhn算法已集成在流行的编程语言和代码库中，使得在新的软件应用程序中包含基于Luhn的识别号验证变得相对容易。...小结 无论是在咖啡馆里使用信用卡，还是在网上购物，Luhn算法在我们生活中的每一次交易中都发挥着重要作用。了解并实现这个算法，不仅能够提升数据验证的能力，还能为每一个用户的体验增添一份安全感。
函数是 “ 一系列命令的集合”，我们可以通过调用函数来自动执行某一系列命令。虽然经常性地出现于文章中的print()是被录入在Python的标准库中的函数，但是，程序员亦可创建自己的函数。...在Python中，可以通过使用列表或者双精度浮点型变量来灵活指定参数。同时，也可以将函数运行的结果作为返回值返回。 函数可以多次调用。...1 将参数赋值到双精度浮点型变量中的方法 在伪参数前面添加*就可以使参数被赋值到双精度浮点型变量中。 ? 顺便说一下，这个avg函数可以通过利用数学函数中的sum()更简洁地书写。 ?...与之相对，在函数外部使 用的变量为全局变量，全局变量可以在任意函数中调用。 ? 在函数被用于嵌套中时，只在其每一单次的函数调用内有效。 ?...如果想要使用生成器的话，需要以下几个步骤：1.需要定义生成器函数；2.需要调用生成器函 数并且初始化；3.将生成器对象作为参数调用next()函数。
函数是 “ 一系列命令的集合”，我们可以通过调用函数来自动执行某一系列命令。虽然经常性地出现于文章中的print()是被录入在Python的标准库中的函数，但是，程序员亦可创建自己的函数。...在Python中，可以通过使用列表或者双精度浮点型变量来灵活指定参数。同时，也可以将函数运行的结果作为返回值返回。 函数可以多次调用。...1 将参数赋值到双精度浮点型变量中的方法 在伪参数前面添加*就可以使参数被赋值到双精度浮点型变量中。 顺便说一下，这个avg函数可以通过利用数学函数中的sum()更简洁地书写。...与之相对，在函数外部使 用的变量为全局变量，全局变量可以在任意函数中调用。 在函数被用于嵌套中时，只在其每一单次的函数调用内有效。...如果想要使用生成器的话，需要以下几个步骤：1.需要定义生成器函数；2.需要调用生成器函 数并且初始化；3.将生成器对象作为参数调用next()函数。
文章标题与文章内容的关系，句子是否包含标题词，根据句子中包含标题词的多少来打分。...使用 TextRank 算法计算图中各点的得分时, 需要给图中的点指定任意的初值, 并递归计算直到收敛, 即图中任意一点的误差率小于给定的极限值时就可以达到收敛, 一般该极限值取 0.0001。...句子相似度计算：构建图 G 中的边集 E，基于句子间的内容覆盖率，给定两个句子，采用如下公式进行计算： ?...经过训练，玻森在训练数集上的表现相对于未学习的摘要结果有了明显的提升——训练后的摘要系统 F1 提高了 30%。...值得一提的是，在特征训练中，为了改善摘要结果的可读性，玻森加指代关系特征，使得模型表现提高了 8%。
Luhn / MOD 10 算法 根据维基百科的描述，Luhn 算法，也叫模10算法，由科学家 Hans Peter Luhn 在1960年发明，广泛用于校验借记卡、信用卡卡号是否正确，其标准为 ISO...计算方法如下，比如对于卡号 ： 6011000990139424 末尾的数字 4 叫做校验码，剩下的数字为 601100099013942。...，相隔一个数字的值 x2，即上面红色标出的奇数位翻倍，得到： 4 4 18 3 2 018 9 0 0 0 1 2 0 12 发现这里面有超过10的两位数，即蓝色标出的18、18、12，对于大于10的数，...将其 -9，得到： 4 4 9 3 2 09 9 0 0 0 1 2 0 3 把所有的数加起来，得到：46 将这个结果乘以9，46 x 9 = 414 发现 414个位上的数字 4 和我们在第一步中拿掉的...Invalid_LuhnFailure = 201 // 验证失败，不满足 Luhn } 使用方法可以参考单元测试中的案例，如验证一个卡号 4012888888881881，传入两个已知BIN
本文目录 迭代器和可迭代对象 列表生成式与列表生成器 函数生成器(generator) 迭代器和生成器的关系 利用生成器判断子序列详解 总结 迭代器和可迭代对象 在 Python 中一切皆对象，对象的抽象就是类...列表生成式与列表生成器 列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。...在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。...不过一定要注意，实际工作中尽量不要用这种技巧，因为你的领导和同事有可能并不知道生成器的用法，你即使写了详细的注释他们也难以理解，不如用常规方法解决比较好！...迭代器可以通过 next() 函数来得到下一个元素，从而支持遍历。 生成器是一种特殊的迭代器（迭代器却不见得是生成器）。
在金融科技行业的实际工作中，通常还需要生成信用卡卡号用来测试，今天我就来教大家如何生成信用卡卡号。...使用char计算，耗时 1ms 所以，不要小看这些“骚操作”，平时代码里看到同事这么写不要觉得只是在装逼。尽管有时候代码阅读体验没有那么直观，但如果你的业务面临苛刻的压力时，能够明显体验到性能区别。....然而装逼，是人类社会的刚需，光用char计算逼格还不够，还记得上回的 Luhn 算法吗？...测试计算结果准确，如下： ? 随机数骚操作 可能大家觉得C#生成随机数有什么难的，不就是一个 Random 类型吗？...设计类库给别人你用的话，一定要注意场景，在我的实际工作中，生成卡号往往是大批量操作，有性能要求，所以写代码要尽量拷问每一处细节。
生成器函数：编写为常规的def语句，但是使用yield语句一次返回一个结果，在每个结果之间挂起和继续它们的状态。...状态挂起 和返回一个值并退出的常规函数不同，生成器函数自动在生成值的时刻挂起 并 继续函数的执行。因此，它们对于提前计算整个一系列值以及在雷总手动保存和恢复状态都很有用。...迭代协议整合 要真正地理解生成器函数，我们需要知道，它们与Python中的迭代协议的概念密切相关。...当然，目前给出的示例中的很多魔力在于，它们使用zip内置函数来配对来自多个序列的参数。...为了使其在Python 3.x下正常工作，我们需要使用list内置函数来创建一个支持多次迭代的对象： >>> def myzip(*args): iters = list(map(iter, args
x,c=c:x+c print(f(20),g(20)) map函数 map函数的输入值是一个映射关系和一个序列（列表或者元组或者生成器），利用map和lambda组合可以更加简洁的进行映射值的获取，...使得代码更加通俗易懂 str1=map(lambda x:x**2+1,[1,2,3,5]) for i in str1: print(i) filter函数 filter函数与map函数输入参数相同...，区别是filter函数主要用于过滤，它添加了一个限定条件（定义在映射关系中），符合的会被输出，不符合的会被去掉。...1,2,3,5]) for i in str1: print(i) 返回3和5 reduce函数 图片 #计算4！...这是因为总有替代函数可以使用， 但就简洁而言， Python内置函数已经达到了目前可以做到的极致， 而且内置函数使用快速方便， 如果没有特殊要求， 可以考虑使用Python内置函 数 除了这些内置函数以外
本文的组织如下：在第1章，我们简单地介绍了Python中的迭代器协议；在本文第2章，将会详细介绍生成器的概念和语法；在第3章，将会给出一个有用的例子，说明使用生成器的好处；在本文最后，简单的讨论了使用生成器的注意事项...为什么在Python中，文件还可以使用for循环进行遍历呢？这是因为，在Python中，文件对象实现了迭代器协议，for循环并不知道它遍历的是一个文件对象，它只管使用迭代器协议访问对象即可。...Python有两种不同的方式提供生成器： 生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。...它们都是使用def语句进行定义，差别在于，生成器使用yield语句返回一个值，而常规函数使用return语句返回一个值 自动实现迭代器协议：对于生成器，Python会自动实现迭代器协议，以便应用到迭代背景中...在实际工作中，充分利用Python生成器，不但能够减少内存使用，还能够提高代码可读性。掌握生成器也是Python高手的标配。希望本文能够帮助大家理解Python的生成器。
迭代器和生成器的区别 生成器的原理 代码示例 总结 什么是迭代器？ 在Python中，迭代器是一种用于遍历可迭代对象的对象。可迭代对象是指那些可以返回一个迭代器的对象，例如列表、元组、字典等。...迭代器对象可以使用next()函数来逐个访问可迭代对象中的元素，直到没有更多的元素可访问为止。 迭代器具有以下特点： 迭代器对象必须实现__iter__()和__next__()方法。...相反，它们只在需要时逐个生成元素。 什么是生成器？ 生成器是一种特殊类型的迭代器。与常规的迭代器不同，生成器可以通过使用yield语句来定义。...我们使用这些迭代器和生成器来遍历一个列表，并打印出每个元素的值。 总结 本文详细介绍了Python中迭代器和生成器的区别，并解释了生成器的原理。...迭代器和生成器都是处理序列化数据的重要工具，它们在节省内存和处理大量数据时非常有用。迭代器适用于有限的序列，而生成器适用于无限序列或者需要延迟计算的情况。
由于目前可用的实验晶体数据库比无机晶体可能的化学空间小几个数量级，所以在许多HTVS研究中心采用已知晶体的元素替代策略来扩大搜索空间：使用组合元素替换现有的晶体结构基元，然后进行密度泛函计算来生成新的大型计算晶体数据库...二、模型与方法 2.1 数据表示 使用一个二维矩阵来对晶体结构进行编码，矩阵中包括晶胞参数(长度、角度)和晶胞中每个原子的坐标。如下图1所示。 ? 图1....Critic计算Wassertein距离来表示真实数据和训练数据之间的差距，通过减小这个距离，生成器将生成更真实的材料。分类器从输入的二维表示中输出组分向量，用于确保生成的新材料满足给定的组分条件。...图3.GAN结构 三、实验结果 3.1 与iMatGen的比较 在将当前模型应用于Mg-Mn-O体系之前，我们首先比较了iMatGen工作中使用的V-O体系的结果。...这些生成的晶体结构会用于性能评估的密度泛函理论计算。实验结果如下图4。 ? 图4.
第三步，计算TF-IDF。 ? 可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。...有些时候，除了找到关键词，我们还希望找到与原文章相似的其他文章。比如，"Google新闻"在主新闻下方，还提供多条相似的新闻。 ?...使用这个公式，我们就可以得到，句子A与句子B的夹角的余弦。 ? 余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。...由此，我们就得到了"找出相似文章"的一种算法： （1）使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词； （2）每篇文章各取出若干个关键词（比如20个），合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频...Luhn博士认为，文章的信息都包含在句子中，有些句子包含的信息多，有些句子包含的信息少。"自动摘要"就是要找出那些包含信息最多的句子。 句子的信息量用"关键词"来衡量。
装饰器 装饰器的概念有点类似于数学中的泛函，是函数的函数。其输入参数为一个方法，输出为另一个方法。 熟练地使用装饰器，我们可以更好地对函数进行模块化操作，减少重复代码量。...生成器 生成器是python中的一种常用的优化性能的方法，其核心在于其计算是lazy的，每次只有当调用时才会进行相应的计算。...一种最为简单的生成器实现方法为： my_iter = (i for i in range(10)) type(my_iter) # generator 但是，在实际使用中，我们所需要的生成器内容往往会更为复杂...(i) 可以看到，生成器往往会与yield方法联合使用，yield方法表示在执行到当前内容时直接返回后面的结果，并且在下一次调用这个函数时从下一行开始继续执行。...如果不使用for循环，我们也可以通过下面的方式手动触发生成器： tmp = my_iter(10) next(tmp) # 0 next(tmp) # 1 不过需要注意的是，在使用next函数时，如果已经取完了生成器中的所有元素
在 Python 中可以使用列表生成式或生成器来快速创建一个列表。 列表生成式和生成器均是 Python 中的语法糖，这些语法糖使我们可以更加简洁、快速的实现功能。...我们可以通过在 for...in 循环后增加 if 语句来计算出 1~100 中能被 10 整除的书的平方。...那么我们如何才能获取列表中的元素呢？可以通过 Python 内置的 next 函数或使用 for 循环来从生成器中获取所有的数据。...下面我将前面计算 1~100 以内所有能被 10 整除的数的平方使用生成器函数来实现。...，只有在 python3 方才有效，在 python2 使用时解释器将抛出 SyntaxError: 'return' with argument inside generator。
3.计算TF-IDF ? 可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。...有些时候，除了找到关键词，我们还希望找到与原文章相似的其他文章。比如，"Google新闻"在主新闻下方，还提供多条相似的新闻。 ?...使用这个公式，我们就可以得到，句子A与句子B的夹角的余弦。 ? 余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。...由此，我们就得到了"找出相似文章"的一种算法： （1）使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词； （2）每篇文章各取出若干个关键词（比如20个），合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频（...Luhn博士认为，文章的信息都包含在句子中，有些句子包含的信息多，有些句子包含的信息少。"自动摘要"就是要找出那些包含信息最多的句子。句子的信息量用"关键词"来衡量。
本文介绍了Python中的生成器和迭代器。在处理大量数据时，计算机内存可能不足，我们可以通过生成器和迭代器来解决该问题。 迭代器：一次一个！ Python 是一种美丽的编程语言。...如果你曾经在处理大量数据时遇到麻烦（谁没有呢?！），并且计算机内存不足，那么你会喜欢Python中的迭代器和生成器的概念。...在Python中创建一个迭代器 熟悉Python中的生成器 实现Python中的生成器表达式 为什么你应该使用迭代器？ 什么是可迭代对象“可迭代对象是能够一次返回其一个成员的对象”。...熟悉Python中的生成器 生成器也是迭代器，但更加优雅。使用生成器，我们可以实现与迭代器相同的功能，但不必在类中编写iter()和next()函数。...普通函数使用return关键字返回值。但是生成器函数使用yield关键字返回值。这就是生成器函数与常规函数不同的地方（除了这种区别，它们是完全相同的）。
）运算子调用操作符 （同 function call operator） candidate function 候选函式 候选函数 （在函式多载决议程序中出现的候选函式） chain 串链（例...(分布式电算) 分布式计算 分散式计算 (分散式电算) document 文件 文档 dot operator dot（句点）运算子 ....改写、覆写 重载、改写、重新定义 （在 derived class 中重新定义虚拟函式 package 套件 包 pair 对组 palette 调色盘、组件盘、工具箱 pane 窗格 窗格...（有时为嵌板之意，例 Java Content Pane） parallel 平行 并行 parameter 叁数（函式叁数列上的变数） 叁数、形式叁数、形叁 parameter list 叁数列...by reference 传址（函式引数的一种传递方式） 传地址, 按引用传递 pass by value 传值（函式引数的一种传递方式） 按值传递 pattern 范式、样式 模式 performance
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