开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

我想在数组中添加更多的单词，并在每次成功猜测后增加分数。该怎么做呢？

要在数组中添加更多的单词，并在每次成功猜测后增加分数，可以按照以下步骤进行操作：

创建一个数组变量，用于存储单词列表。可以使用任何编程语言提供的数组数据结构，如JavaScript中的Array、Python中的List等。
将需要添加的单词逐个添加到数组中。可以使用数组的添加元素方法，如JavaScript中的push()、Python中的append()等。
在每次成功猜测后增加分数。可以创建一个变量来存储分数，并在每次猜测成功后，通过适当的逻辑增加分数的值。例如，可以使用一个计数器变量，每次猜测成功后将其加1，然后将其乘以某个固定的分数增量。
根据具体需求，可以考虑使用前端开发技术将单词列表和分数展示在用户界面上，以便用户能够看到添加的单词和当前的分数。

以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以根据具体需求选择适合的产品进行开发和部署：

云函数（Serverless）：https://cloud.tencent.com/product/scf
云数据库（CDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
移动开发（移动推送、移动分析）：https://cloud.tencent.com/product/mpns、https://cloud.tencent.com/product/mau
区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
音视频处理（云直播、云点播）：https://cloud.tencent.com/product/vod、https://cloud.tencent.com/product/live
云原生（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
网络安全（WAF、DDoS防护）：https://cloud.tencent.com/product/waf、https://cloud.tencent.com/product/antiddos

请注意，以上链接仅供参考，具体选择和使用腾讯云产品时，应根据实际需求和技术要求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

普通人也能看懂的大语言模型入门，不要错过哦

这是一个涉及不同动作组合（向左转向、向右转向、加速或减速、刹车）的复杂过程，基于不同组合的传感器信息。现在你需要将传感器与机器人机构连接起来。你怎么做呢？这不太清楚。...在现实中，我们并不是添加或减少门（它们始终存在），而是修改门的设置，使其在来自下方的能量较少时也能激活，或者需要更多来自下方的能量才能激活，或许在来自下方的能量非常少时释放大量能量。...相反，如果我有某个大致意味着皇室的东西，并且每次我看到“国王”或“女王”时就使用这个中间事物代替，那将会很好。...无论如何，这就是将要发送给解码器的最终转换后的编码。我们大概可以同意，在每个位置上拥有一个实际上编码了两个或更多单词的假想词，对基于单个单词进行预测更有用。...因此，当它们做出我们可能认为不佳的猜测时，这些猜测的词就会被添加到它们自己的输入中，以便进行下一个词的猜测。也就是说：错误会累积。

1131 2

使用Burpsuite扩展Hackvertor绕过WAF并解密XOR

Hackvertor 使用当Hackvertor被成功加载后，会在Burp中创建一个名为Hackvertor的新Tab。...但这引发了我的思考，是否可以让Hackvertor自动解码rot编码的字符串。想要实现这个功能，Hackvertor就需要能够从随机混乱的组合字符中识别类似英语的单词。...此外，该网站还提供了一些简单的python代码，它们会根据对单词和quadgrams的分析生成得分。我用Java重写了这些代码，并在Hackvertor中实现了它。下一步要做的是改进自动解码器。...第一步是确定key的长度，你可以为各个候选键使用频率分析来确定。这里我使用30作为最大猜测key长度。我将每个字符都存储在了频率表中，并每次当它们出现在密文中时递增它们。...以下是一个演示示例，我xor加密了一个key，然后对其进行了hex编码。粘贴到输入框后，Hackvertor将自动解码十六进制，猜测key长度，然后自动解密XOR加密。

1.2K1 0

我的第一本算法书，就被女友抢走了...

我随便想一个1～100的数字。你的目标是以最少的次数猜到这个数字。你每次猜测后，我会说小了、大了或对了。假设你从1开始依次往上猜，猜测过程会是这样。这是简单查找，更准确的说法是傻找。...每次猜测都只能排除一个数字。如果我想的数字是99，你得猜99次才能猜到！更佳的查找方式下面是一种更佳的猜法。从50开始。小了，但排除了一半的数字！至此，你知道1～50都小了。接下来，你猜75。...每次猜测排除的数字个数如下。不管我心里想的是哪个数字，你在7次之内都能猜到，因为每次猜测都将排除很多数字！...假设你要在字典中查找一个单词，而该字典包含240 000个单词，你认为每种查找最多需要多少步？如果要查找的单词位于字典末尾，使用简单查找将需要240 000步。...my_list, -1) # => None ←--------------------在Python中，None表示空，它意味着没有找到指定的元素运行时间每次介绍算法时，我都将讨论其运行时间

4324 0

FastText的内部机制

这背后的思想是，高频词所能提供的信息比罕见的单词更少，而且高频词即使在遇见到更多相同单词的实例后，它们的词向量也不会发生太大的变化。...该公式丢弃了丢弃频率大于阈值的词，并在有效对低频词进行采样的同时又保持了它们的相对频率，从而抑制了高频词的夸大作用。但另一方面，FastText又重新定义了这种分布。...如图所示，随着单词频率的增加，被抽到的概率大于被丢弃的概率P(w)的概率增加。因此，随着单词频率的增加，被丢弃的概率也增加。注意这只适用于无监督模型，在有监督模型中，单词不会被丢弃。...我希望这篇文章能帮助我们了解fasttext的内部工作原理。我个人已经通过使用这个库取得了很多成功，并强烈推荐你用它去解决你的问题。...在下一篇文章中，我将讨论我为fastText添加的一些可以泛化它的能力的附加功能。敬请继续关注。

1.4K3 0

【Python环境】探索 Python、机器学习和 NLTK 库

我需要使用更多的数据，而且这些数据必须已进行了准确的分类，这种情况很快就变得明显。我可以在哪里找到这样的数据呢？进入 Python NLTK。...RssItem 类的 features 方法（如下所示）可以做到这一点。在该方法中，在文章中的all_words 数组首先被减少到一个较小的 set 对象，以消除重复的单词。...然后会遍历 top_words，并在该 set 中进行比较，确定是否存在重复的单词。随后返回 1000 个布尔值组成的一个散列，以 w_ 为键，后面是单词本身。这个 Python 非常简洁。...是否应该添加更多信用词或 “停用词根”？这些都是您要问自己的正确问题。使用它们进行实验，通过试错法，您可以会为您的数据实现最佳算法。我发现，85% 是一个很好的分类成功率。...在数组中，每个单词的值都可以是简单的 0 或 1 的布尔值、文章中单词出现次数的百分比、该百分比的指数值，或一些其他值。

1.6K8 0

【第二章】：用机器学习制作超级马里奥的关卡

我可以利用我的英语知识来增加猜对正确字母的几率。例如，您可能会在单词开头键入一个常见的字母。如果我查看您过去撰写的故事，则可以根据您故事开始时通常使用的词语来进一步缩小范围。...我们基于句子中已经看到的字母以及我们对英语常用单词的了解而知道这一点。同样，“middleweight”一词为我们提供了有关boxing的更多线索。...这是经过100次循环训练后产生的结果： ? 您可以看到，它已经发现有时候单词之间有空格。经过大约1000次迭代，优化了很多： ? 该模型已开始识别基本句子结构中的模式。...它在句子甚至引用对话框的末尾添加句点。可以识别一些单词，但是仍然有很多废话。但是经过数千次训练迭代后，它看起来还不错： ? 至此，该算法已捕获了海明威简短直接对话的基本模式。几句话甚至说得通。...最后，让我们采用此级别并在Super Mario Maker中重新创建它： ? 输入Super Mario Maker后的关卡数据自己玩！

7742 0

BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了

自注意力的矩阵运算形式 “大战多头怪” 通过增加一种叫做“多头”注意力（“multi-headed” attention）的机制，论文进一步完善了自注意力层，并在两方面提高了注意力层的性能： 1.它扩展了模型专注于不同位置的能力...那该怎么做？其实可以直接把这些矩阵拼接在一起，然后用一个附加的权重矩阵WO与它们相乘。这几乎就是多头自注意力的全部。这确实有好多矩阵，我们试着把它们集中在一个图片中，这样可以一眼看清。...这里的直觉是，将位置向量添加到词嵌入中使得它们在接下来的运算中，能够更好地表达的词与词之间的距离。为了让模型理解单词的顺序，我们添加了位置编码向量，这些向量的值遵循特定的模式。...我们可以用真实的输出来比较它，然后用反向传播算法来略微调整所有模型的权重，生成更接近结果的输出。你会如何比较两个概率分布呢？我们可以简单地用其中一个减去另一个。更多细节请参考交叉熵和KL散度。...如果你想在这个领域深入，我建议可以走以下几步：阅读Attention Is All You Need，Transformer博客和Tensor2Tensor announcement，以及看看Łukasz

1K2 0

一个Java方法能有多少个参数类型？这个好奇coder做了个实验

选自 justinblank 机器之心编译参与：李志伟、张倩在 JVM 中，一个 Java 方法，最多能定义多少参数呢？这是一个很无聊的问题，即使能定义一万个，十万个，谁又会真的去这么做呢。...编译器的紧急行为会由于实现细节（堆栈溢出或同样不可预测/不相关的东西）而设置意外的限制。我不想在源代码上测试我那点可怜的 C++技巧，所以我决定只测试编译器做了什么。...编译器生成的类文件包含许多字符串，包括类中每个方法的方法签名。这些字符串存储在常量池中，常量池中的条目最大为 65535 字节，这是由 JVM 规范规定的限制。所以，我之前的猜测都不完全正确。...该实现有点过于复杂，因为可以使用字符 0～9，但不能是标识符的初始字符，因为 Java 关键字不能作为类型参数出现。我只是用等长的 UTF-8 字符替换了短单词「if」和「do」。...因为没有提供关于类型参数的信息，所以类文件显示它们扩展了对象，并在方法签名中对其进行编码。我修改了生成器来解决这个问题。

7002 0

小白看得懂的 Transformer (图解)

自注意力的矩阵运算形式 “大战多头怪” 通过增加一种叫做“多头”注意力（“multi-headed” attention）的机制，论文进一步完善了自注意力层，并在两方面提高了注意力层的性能： 1.它扩展了模型专注于不同位置的能力...那该怎么做？其实可以直接把这些矩阵拼接在一起，然后用一个附加的权重矩阵WO与它们相乘。这几乎就是多头自注意力的全部。这确实有好多矩阵，我们试着把它们集中在一个图片中，这样可以一眼看清。...这里的直觉是，将位置向量添加到词嵌入中使得它们在接下来的运算中，能够更好地表达的词与词之间的距离。为了让模型理解单词的顺序，我们添加了位置编码向量，这些向量的值遵循特定的模式。...我们可以用真实的输出来比较它，然后用反向传播算法来略微调整所有模型的权重，生成更接近结果的输出。你会如何比较两个概率分布呢？我们可以简单地用其中一个减去另一个。更多细节请参考交叉熵和KL散度。...如果你想在这个领域深入，我建议可以走以下几步：阅读Attention Is All You Need，Transformer博客和Tensor2Tensor announcement，以及看看Łukasz

7312 0

小白看得懂的 Transformer (图解)

自注意力的矩阵运算形式 “大战多头怪” 通过增加一种叫做“多头”注意力（“multi-headed” attention）的机制，论文进一步完善了自注意力层，并在两方面提高了注意力层的性能： 1.它扩展了模型专注于不同位置的能力...那该怎么做？其实可以直接把这些矩阵拼接在一起，然后用一个附加的权重矩阵WO与它们相乘。这几乎就是多头自注意力的全部。这确实有好多矩阵，我们试着把它们集中在一个图片中，这样可以一眼看清。...为了解决这个问题，Transformer为每个输入的词嵌入添加了一个向量。这些向量遵循模型学习到的特定模式，这有助于确定每个单词的位置，或序列中不同单词之间的距离。...这里的直觉是，将位置向量添加到词嵌入中使得它们在接下来的运算中，能够更好地表达的词与词之间的距离。为了让模型理解单词的顺序，我们添加了位置编码向量，这些向量的值遵循特定的模式。...如果你想在这个领域深入，我建议可以走以下几步：阅读Attention Is All You Need，Transformer博客和Tensor2Tensor announcement，以及看看Łukasz

6021 0

你一定能看懂的算法基础书（代码示例基于Python）

我随便想一个1～100的数字。你的目标是以最少的次数猜到这个数字。你每次猜测后，我会说小了、大了或对了。假设你从1开始依次往上猜，猜测过程会是这样。这是简单查找，更准确的说法是傻找。...每次猜测都只能排除一个数字。如果我想的数字是99，你得猜99次才能猜到！ 1.2.1　更佳的查找方式下面是一种更佳的猜法。从50开始。小了，但排除了一半的数字！至此，你知道1～50都小了。...每次猜测排除的数字个数如下。不管我心里想的是哪个数字，你在7次之内都能猜到，因为每次猜测都将排除很多数字！...假设你要在字典中查找一个单词，而该字典包含240 000个单词，你认为每种查找最多需要多少步？如果要查找的单词位于字典末尾，使用简单查找将需要240 000步。...1.2.2　运行时间每次介绍算法时，我都将讨论其运行时间。一般而言，应选择效率最高的算法，以最大限度地减少运行时间或占用空间。回到前面的二分查找。使用它可节省多少时间呢？

1.2K7 0

机器学习领域的突破性进展(附视频中字)

机器学习的发展涉及到各个方面，从语音识别到智能回复。但这些系统中的“智能”实际上是如何工作的呢？还存在什么主要挑战？在本次讲座中将一一解答。...我加入谷歌时有两个目标：一、让语音识别变得有趣且实用；二、让语音识别更好地服务全球用户。如今过去了十年，安卓手机中约20%的查询都是通过语音，我们将这视为一项成功。...这是吹气的声音。 ? 我意识解决这个问题需要向系统输入更多的人类知识。因此我们投入更多语言学家和人力资源，以解决这类问题。从而对数据更好地格式化，然后正确地转录数据。...不仅仅通过这个数据，如果我把它和数据集中的相邻数据一同考虑，添加关联性。在这个例子中是加上我的孩子们。现在可以推断，也许我喜欢跟孩子们一起参加万圣节活动。 ?...我们该怎么做呢? 我们已知这些数据对象的关系，在这些像素阵列之间，我们可以捕捉两个图形间相似点的嵌入映射。即这两个图像有多大几率包括相同的物体。

82510 0

用贝叶斯优化做巧克力曲奇，谷歌这项研究登上了NeurIPS

3、评分从5分制变为了7分制：0表示“太难吃了下次不要做了”，7表示“这是我吃过的最好吃的”。最终，在加州山景城这里，研究人员得到了一款平均分为5.4的成品，该成品受到了最多人的喜爱。...研究人员介绍，相对于通过在可行区域内随机抽样目标值分布，他们通过计算目标函数F(x)在Vizer内部模型峰值的z分数（z-score），来寻找每次研究中的增益（gains）（详细步骤可以查看论文）。...下表给出了每个配方中F(x) 的最大值和实际烘培值的z分数。前三个来自匹兹堡，后一个来自山景城。总的来看，Max栏的z分数基本上为正，表明每次给出的配方都取得了进步。...其中，Pgh-2的max值都很低，说明当唯一的可调节配料是香草精和橙香精时，做出来的巧克力曲奇都不会太差。而Pgh-3的max值中的大值可能意味着在配方中添加过多的辣椒会导致饼干味道变差。...更多关于评选标准、榜单报名欢迎扫描下方二维码～点这里关注我记得标星噢 ~ 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」科技前沿进展日日相见 ~

4802 0

一文带你通俗易懂地了解word2vec原理

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...事实证明，考虑两个方向(我们猜测的单词的左边和右边)可以更好地嵌入单词。让我们看看如何调整我们训练模型的方式来解释这一点。除了看目标词前的两个词，我们还可以看目标词后的两个词。...Skipgram Skipgram介绍这个体系结构不是根据上下文(单词之前和之后的单词)猜测单词，而是尝试使用当前单词猜测相邻的单词。...为了使用高性能的模型生成高质量的embeddings，我们可以将模型的任务从预测邻近的单词切换一下: 然后将它切换到一个模型，该模型接受输入和输出单词，并输出一个分数，表明它们是否相邻(0表示...但是我们要将什么作为输出单词填充呢? 我们从自己的词汇中随机抽取单词（一般负采样5个可能好一些，Gensim库中默认的参数）：这个想法是受到噪声对比估计的启发。

1.1K3 0

图解Word2vec，读这一篇就够了

但事实上，该模型不会只输出一个单词。实际上，它对所有它知道的单词(模型的词库，可能有几千到几百万个单词)的按可能性打分，输入法程序会选出其中分数最高的推荐给用户。 ?...自然语言模型的输出就是模型所知单词的概率评分，我们通常把概率按百分比表示，但是实际上，40%这样的分数在输出向量组是表示为0.4 自然语言模型(请参考Bengio 2003)在完成训练后，会按如下中所示法人三步完成预测...在空白前面，我提供的背景是五个单词(如果事先提及到‘bus’)，可以肯定，大多数人都会把bus填入空白中。但是如果我再给你一条信息——比如空白后的一个单词，那答案会有变吗？ ?...那我们该如何调整训练方式以满足这个要求呢，继续往下看。 Skipgram模型我们不仅要考虑目标单词的前两个单词，还要考虑其后两个单词。 ? 如果这么做，我们实际上构建并训练的模型就如下所示： ?...对于我们数据集中的每个样本，我们添加了负面示例。它们具有相同的输入字词，标签为0。但是我们作为输出词填写什么呢？我们从词汇表中随机抽取单词 ? 这个想法的灵感来自噪声对比估计。

4.5K5 2

图解OpenAI的秘密武器GPT-2：可视化Transformer语言模型

因此，更好的策略是使用分数作为选择该单词的概率，从整个列表中去抽样单词（因此具有较高分数的单词具有更高的被选择机会）。中间地带将top_k设置为40，并且让模型考虑具有最高分数的40个单词。 ?...有时我需要显示更多的框来表示矢量，我指的是“放大”。如下图： ?...但在整个评估过程中，当我们的模型在每次迭代后只添加一个新单词的时候，沿着早期路径重新计算已经处理过的self-attention的token是效率极低的。...由于某些原因，它们总共增加了127M个参数而不是117M个。我不确定这是为什么，但是这是在发布的代码中它们看起来的数量（如果我错了，请联系我纠正）。...我喜欢文章中的可视化，展示了音乐Transformer中的self-attention。我在这里添加了一些注释： ? 这件作品有一个重复出现的三角形轮廓。

9353 0

图解OpenAI的秘密武器GPT-2：可视化Transformer语言模型

因此，更好的策略是使用分数作为选择该单词的概率，从整个列表中去抽样单词（因此具有较高分数的单词具有更高的被选择机会）。中间地带将top_k设置为40，并且让模型考虑具有最高分数的40个单词。 ?...有时我需要显示更多的框来表示矢量，我指的是“放大”。如下图： ?...但在整个评估过程中，当我们的模型在每次迭代后只添加一个新单词的时候，沿着早期路径重新计算已经处理过的self-attention的token是效率极低的。...由于某些原因，它们总共增加了127M个参数而不是117M个。我不确定这是为什么，但是这是在发布的代码中它们看起来的数量（如果我错了，请联系我纠正）。...我喜欢文章中的可视化，展示了音乐Transformer中的self-attention。我在这里添加了一些注释： ? 这件作品有一个重复出现的三角形轮廓。

1.2K1 0

图解Word2vec，读这一篇就够了

它可以真正告诉你很多关于你自己的事情，并且在学术、人格和职业成功方面都具有预测能力。此处可以找到测试结果。假设我的内向/外向得分为38/100。...但是如果我再给你一条信息——比如空白后的一个单词，那答案会有变吗？这下空白处改填的内容完全变了。这时’red’这个词最有可能适合这个位置。从这个例子中我们能学到，一个单词的前后词语都带信息价值。...事实证明，我们需要考虑两个方向的单词(目标单词的左侧单词与右侧单词)。那我们该如何调整训练方式以满足这个要求呢，继续往下看。...还有另一种架构，它不根据前后文(前后单词)来猜测目标单词，而是推测当前单词可能的前后单词。...对于我们数据集中的每个样本，我们添加了负面示例。它们具有相同的输入字词，标签为0。但是我们作为输出词填写什么呢？我们从词汇表中随机抽取单词这个想法的灵感来自噪声对比估计。

5.4K4 1

ONOS编程系列(四)Provider开发

我想在这里有必要介绍一下${ONOS_ROOT}/providers/目录的结构，其深度为2的目录树为： ?...这个从名字可以猜测而得出。 1.2 添加，编辑POM文件在null/link/目录下，新建文件pom.xml，该文件用来描述项目信息： ?...我们查看一下providers/根目录下的pom.xml文件，从中找到了类似的聚合语句，并在其中添加null相关语句（如果没有的话）： ?...从以上描述中，我们有理由这样安排，将providers/null/文件夹下的所有providers整合成一个feature，统一在karaf中注册。具体怎么做呢？...我们要在该方法中实现的简单功能就是将网络中实际新增加的连接，这一信息以合适的形式提交给北向核心层。在覆写event()方法之前，需要定义一些新成员变量： ?

9995 0

翻译--黑客解剖

从这个故事中可以想象到：如果作为一个零基础的密码破解者在古代能有这样的效果，想像一下，拥有更多丰富经验的破解者可以做些什么。...（有关密码散列的更多详细信息，请参阅早期的Ars功能“为什么密码从未变弱 - 破解者从未如此强大”）虽然安德森的 47% 成功率令人印象深刻，但与真正的破解者相比，它很微弱，正如安德森自己所做的一样...即使是最不成功的三重奏的破解者，只使用最少的硬件，只用了一个小时，使用了一个小小的单词列表，并在整个过程中进行了面试 - 能够破译62％的密码。我们的顶级破解者占90％。...第三个破解者，由moniker radix使用一台7970卡的计算机解密了62％的哈希值，也在大约一个小时内。如果在整个演习中他没有遇到一些问题，他可能会更多地破解。...那么他们是怎么做到的呢？简短的答案归结为两个变量：网站不幸和不负责任地使用MD5和账户持有人使用非随机密码。 ---待更新

6603 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭