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JavaScript编程趋势:mapfilter替换forEach

[308.png] 当你需要拷贝一个数组的全部或者部分到一个新数组的时候,优先使用mapfilter而不是forEach。 咨询工作的好处之一是我可以看到无数的项目。...要理解这一点,让我们先熟悉两个”朋友“:mapfilter。 map & filter mapfilter是在2015年作为ES6特征集的一部分引入到JavaScript中的。...它们是数组的方法,允许在JavaScript中使用更函数式的编码风格。和在函数式编程的世界里一样,这两个方法也不会修改原数组,而是返回一个新数组。它们都接受一个类型是函数的单一变量。...异步编程:forEachasync/await不能很好地结合在一起。但是map提供了一种有用的模式,可以promisesasync/await一起使用。...总结 使用mapfilter有很多好处,比如关注点分离、易于测试、可读性异步编程的支持。因此,对我来说这是一个明智的选择。但是,我经常遇到使用forEach的开发人员。

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Apache Doris 替换 Apache Hive、Elasticsearch PostgreSQL

除此之外,它还需要支持我们内部营销运营团队的临时查询用户细分,这是随着我们业务的增长而出现的新需求。...因此,作为数据仓库的升级,我们 Apache Doris(一个基于 MPP 的开源分析数据库)替换了大部分组件。 数据流 这是我们数据仓库的侧视图,从中可以看到数据是如何流动的。...然后,数据将从 Kafka 传递到 Apache Doris,后者作为存储计算引擎。...这就是 Apache Doris 在我们的数据仓库中取代 Hive、Elasticsearch PostgreSQL 角色的方式。这样的改造为我们节省了大量的开发维护的精力。...最重要的是,我们的数据仓库对于开发人员维护人员来说更加简单友好。

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删除排序数组中的重复数字 双指针+替换

给定一个排序数组,在原数组中删除重复出现的数字,使得每个元素只出现一次,并且返回新的数组的长度。 不要使用额外的数组空间,必须在原地没有额外空间的条件下完成。...样例 给出数组A =[1,1,2],你的函数应该返回长度2,此时A=[1,2]。...双指针+替换 双指针加替换,排序好的数组就更简单,不用查找,只需比较就可以,这个移动0那个很像,但是比那个稍微复杂一点,因为不是每个数0来比较,而是要和替换后最后一个数比较,如果可以另外一个数组当然更简单...=nums[j]) { nums[j+1]=nums[i]; //这里从第二个数开始替换,第一个数不用替换 j++;...} } nums.resize(j+1); //重构这个数组,这样就只保留前面的j+1个。

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数组链表实现单向队列

L 命名线性表,则其一般表示如下: L = ( a1 , a2 , a3 , ... , a(i) , a( i + 1) , ... , a(n) ) 其中,a1 是唯一的 “ 第一个 ” 数据元素...队列 队列,是一种操作受限,先进先出的的线性表数据结构,其只有入队enqueue出队dequeue两个操作。我们可以数组链表来实现队列。数组实现的是顺序队列,链表实现的是链式队列。...数组实现队列的逻辑 队列有两个指针,分别是队头指针head队尾指针tail。队头的指针指向队列的头部。例如:我们定义一个大小为6的数组,然后,以及将 a,b,c,d 入队。...当tail为null时表示队列中没有元素,此时head指针tail指针都指向新结点。否则,只需要调整tail指针的指向即可。...总结 本文我们主要介绍了如何用数组链表实现单向队列。队列是一种操作受限先进先出的的线性表数据结构,其只有入队出队操作。

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R语言进行文本挖掘主题建模

对于人类智能机器来说,从大量的文本数据中挖掘信息是必需的。文本挖掘可以提供方法来提取,总结分析来自非结构化数据的有用信息,以获得新的见解。 文本挖掘可以用于各种任务。...在分析文本之前减小特征空间的大小是非常重要的。我们可以在这里使用各种预处理方法,如停用词清除,案例折叠,词干化,词形化收缩简化。但是,没有必要将所有的规范化方法应用于文本。...articles.corpus, tolower) # 删除标点符号 articles.corpus <- tm_map(articles.corpus, removePunctuation) #删除数字...例如,工作(进行时)工作(过去式)都会被词干化为工作(原型)。 删除号码:对于某些文本挖掘活动,号码不是必需的。例如,在主题建模的情况下,我们关心的是找到描述我们语料库的基本词汇。...这是一个重要的步骤,因为解释分析文本文件,它们最终必须转换成文档术语矩阵。 DTM包含每个文档的术语出现次数。 DTM中的行代表文档,文档中的每个词代表一列。

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细说Transformer:数字来解读理解世界

想象一下,如果我们把地球上的每个位置都转换成数字坐标,就像是在一张巨大的地图上数字标记每一个点。北京在北纬39度,东经116度,而上海则在北纬31度,东经121度。...这些数字不仅是地理位置的代号,还揭示了这些城市在地球上的相对位置。这就是AI语言模型的核心思想——数字来解读理解世界。 数字的力量 在这个数字化的地球上,每一个坐标点都有其独特的意义。...即使我们从未亲自去过那里,通过这些数字,我们可以推断出它大致的地理位置环境特征。AI语言模型也采用类似的方法来“理解”语言。...每个词汇就像是地球上的一个点,通过数字化的坐标来定义它的意义上下文关系。 就像在地理坐标系统中,相近的点往往有着相似的特性,AI语言模型中也是如此。...AI语言模型就像是数字化的地球,通过对词汇的数字化处理,模型能够理解预测语言。随着数据量维度的增加,这些模型正变得越来越精确,为我们打开了通往语言理解的新大门。

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Lookup从杂乱文本中提取数字,Power Query做不到?|PBI实战

在日常工作中,经常会碰到从内容里面提取数值,比如下面这个例子,要把数量单位分开来: 在Excel里,使用Lookup函数可以直接将“第1个”数值提取出来。...但在Power Query里Text.Select函数时,却连文本串“123首MP3”的最后一个字符“3”都一起提取了出来: 实际上,对于数值提取的情况,要看实际的提取需求,后面的3到底要不要?...比如,按照前面LOOKUP函数的做法,即不要后面数字的情况下,数字点先进行拆分,然后提取数字再选出第一个即可。...."9","."}) ) ), {"0".."9","."} ) 实际上,对于数据内容本身的处理来说,目前还没有发现在Excel中可以公式来实现的需求是在

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TextView实现富文本展示,点击断句语音播报

第一反应就是富文本!PC端生成的就是html文件,创给我,直接WebView展示不就ok了嘛!...) 目前android不支持全部的html的标签,目前只支持与文本显示段落等标签,对于图片其他的多媒体,还有一些自定义标签不能识别。...图片处理 上一部分也说了,使用Html.fromHtml( )方法展示富文本的时候,某些自定义的标签图片识别不了,也就是加载不出来。而我们的项目中没有自定义的特殊标签,最关键的就是图片的加载!...@ … ···等符号是一句话结束的标志,所以通过它们将完整语句分割,存入数组; 创建一int类型数组,存放每句话在全文中开始的位置; 使用循环将每一句都设置对应的点击; 注意setMovementMethod...我们将每句对应数组中的下标传入,方便语音合成时从数组中获取文本内容。 因为循环播放是使用handler发消息进行通知的,所以重新开始播放时,先移出之前的消息。 语音合成 ? ?

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【数据挖掘】文本挖掘机器学习洞悉数据

它可以帮组一个组织从基于文本的内容中获得潜在的有价值的业务洞察力,比如Word文档,邮件社交媒体流中发布的帖子,如Facebook,Twitter,LinkedIn。...对于机器学习技术中信息检索自然语言处理的应用而言,文本挖掘已经成为一个重要的研究领域。在某种意义上,它被定义为在无处不在的文本中发现知识的方式,而这些文本可以在网络上轻易获取。...第二步:文本是被清洗了的——它从网页上的广告中拆离出来;标准化文本从二进制格式转换而来;表、数字等式都是经过处理的;还有其它的等等。然后,将文本中的词语与对应的词类标记的步骤开始进行。...产生一个完整分析树经常失败,因为语法不准确、异常词汇、糟糕的符号化、不正确的句子拆分、词性的标准错误其它等等原因。因此,分块部分分析更为常用。 第三步:这些词语(特征)决定了文本表示。...文本挖掘利用机器学习在决定功能,降低维数删除不相关的属性上的特别优势。例如,文本挖掘将机器学习用于情绪分析,它广泛的应用于评论到社交媒体,涵盖了从营销到客户服务各种不同的而应用程序。

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Python Gensim 库进行文本主题识别

这取决于文本准备质量确定理想主题数量的方法。本文中云朵君将大家一起尝试解决这两个问题。 写在前面 从大量文本中自动提取人们谈论的主题(主题识别)是自然语言处理的基本应用之一。...大型文本示例包括社交媒体订阅、消费者对酒店、电影其他业务的评价、用户评论、新闻客户发来的邮件。 企业、行政人员和政治竞选活动从了解人们在谈论什么、了解他们的关注观点中获益匪浅。...云朵君将大家一起学习如何使用词袋方法简单的 NLP 模型从文本中检测提取主题。 词形还原 将单词简化为词根或词干称为词形还原。 首先实例化 WordNetLemmatizer 。...创建词袋 从文本中创建一个词袋 在主题识别之前,我们将标记化词形化的文本转换成一个词包,可以将其视为一个字典,键是单词,值是该单词在语料库中出现的次数。...简单总结 通过结合 LDA 主题概率句子嵌入,上下文主题识别模型同时利用了词袋上下文信息。 尽管LDA在主题识别任务中表现良好,但它在处理要建模的简短文本不能连贯地解释主题的文档时很困难。

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数据结构(三)| 数组实现队列

---荀子《劝学》 在上一篇文章 数据结构(二)| 队列与栈 中,我双向链表实现了队列栈,本文数组来实现。 数组实现栈 由于栈的逻辑结构是先进后出,后进去的先出来,图解如下: ?...数组实现栈 从图解看出,数组实现栈时比较简单,只需要维护index的值防止数组越界即可,代码实现: public class MyStack { private int[] array;...当size大于指定数组长度时,就不能往队列里插入数据了;当size<0时,就不能从队列取数据了——也就是说这个size变量来控制能否pushpop。...利用beginend指针操作队列 从上面的分析可知,插入数据取出数据sizebegin、end指针就可以完成。...数组实现队列的代码如下: public static class MyQueue { private int[] array; private int begin; private

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机器学习的大局:神经网络TensorFlow分类文本

图书馆的名字帮助我们理解我们如何使用它:张量是多维数组,流过图的节点。 tf.Graph TensorFlow中的每个计算都被表示为一个数据流图。...,我们定义: 输入:文本,结果:类别 我们有一个包含所有文本的训练数据集(每个文本都有一个标签,表明它属于哪个类别)。...神经网络 神经网络是一种计算模型(一种数学语言和数学概念来描述系统的方法)。这些系统是自学训练的,而不是明确的编程。 神经网络受到我们中枢神经系统的启发。...该函数将每个单位的输出转换为01之间的值,并确保所有单位的总和等于1.这样,输出将告诉我们每个类别的每个文本的概率。...您使用神经网络创建了一个模型来将文本分类。恭喜! 您可以在这里看到带有最终代码 的笔记本。 提示:修改我们定义的值以查看更改如何影响训练时间模型精度。

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机器学习的大局:神经网络TensorFlow分类文本

图书馆的名字帮助我们理解我们如何使用它:张量是多维数组,流过图的节点。 tf.Graph TensorFlow中的每个计算都被表示为一个数据流图。...,我们定义: 输入:文本,结果:类别 我们有一个包含所有文本的训练数据集(每个文本都有一个标签,表明它属于哪个类别)。...神经网络 神经网络是一种计算模型(一种数学语言和数学概念来描述系统的方法)。这些系统是自学训练的,而不是明确的编程。 神经网络受到我们中枢神经系统的启发。...该函数将每个单位的输出转换为01之间的值,并确保所有单位的总和等于1.这样,输出将告诉我们每个类别的每个文本的概率。...您使用神经网络创建了一个模型来将文本分类。恭喜! 您可以在这里看到带有最终代码 的笔记本。 提示:修改我们定义的值以查看更改如何影响训练时间模型精度。

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