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第九届蓝桥杯大赛个人赛省赛（软件类）Java真题第六题标题：递增三元组

标题：递增三元组给定三个整数数组 A = [A1, A2, ... AN], B = [B1, B2, ... BN], C = [C1, C2, ......CN]，请你统计有多少个三元组(i, j, k) 满足： 1. 1 <= i, j, k <= N 2. Ai < Bj < Ck 【输入格式】第一行包含一个整数N。...第三行包含N个整数B1, B2, ... BN。第四行包含N个整数C1, C2, ... CN。...主类的名字必须是：Main，否则按无效代码处理。...package com.wzxy.test; import java.util.Scanner; /* * 标题：递增三元组 */ public class Main2{ static Scanner

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【论文分享】ACL 2020 信息抽取任务中的新动向

Triple Extraction 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.03227 传统的关系抽取（RE）的任务构建为：给定两个实体，然后利用分类器对两个实体之间是否存在关系和属于哪一类关系进行判断...，所以该公式刻画了同一篇文章中，相同实体属于某个类别的概率) 利用标签聚合模块（HMM）对上一步的多个标注语料集合进行聚合。...该模型分为四个阶段： Encoding（ Bert ）阶段获取句子的词表示识别阶段，负责识别出句子中的实体和事件用分类器进行类别判断利用beam search对候选节点和边进行解码在第二阶段将每个词的表示送入前馈神经网络...第三步分类阶段是本文的重点，具体过程如下：对于第二步识别出来的节点（实体、事件），将他们词向量的平均表示作为这个节点的表示。...给定已标注训练集D中的任意一个单句和该句中的所有潜在的三元组,我们想要去最大化似然函数：这样定义有三个好处：任务定义三元组 level上，最后优化也是直接在三元组层面上进行优化没有对共享实体的重叠关系三元组进行假设和复杂处理

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Python数据结构——元组

三、元组常用函数和方法元组是不可变的，类似于对列表元素的增添、删除、修改等处理都不能作用在元组对象上，但元组属于序列类型数据结构，因此可以在元组对象上进行元素索引访问提取和切片操作。...特别的，对于元组元素的提取，可以使用元组解包简化赋值操作。（一）元组元素提取利用序列的索引进行访问提取和切片操作，可以提取元组中的元素和切片。...# 利用元组解包进行多个变量赋值 x z （三）元组常用方法和函数相比于列表，由于元组无法修改元素，所以元组的方法和函数相对较少，但仍然能够对元组进行元素位置查询等操作。...tuple4.index('C') # 使用sorted( )对元组元素进行排序 sorted(tuple4) # 使用len( )函数获取元组长度 len(tuple4) # 使用元组加法合并两元组...（4）查看变量的数据类型，确定是否转换为元组。（5）查询元组中元素 False 的位置。（6）提取元素 False 并赋值。（三）任务实现根据任务分析，具体步骤如下。

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python核心知识汇总（精编版）

列表和元组列表和元组，都是一个可以放置任意数据类型的有序集合。其中列表是动态的，长度大小不固定，可以随意地增加、删减或者改变元素；而元组是静态的，长度大小固定，无法增加删减或者改变。...当开发一个第三方应用程序时，可以通过 JSON 将用户的个人配置输出到文件，方便下次程序启动时自动读取。这也是现在普遍运用的成熟做法。...静态函数：属于当前类的命名空间下，且对第一个参数没有要求；一般用来做一些简单独立的任务，既方便测试也能优化代码结构；一般使用装饰器@staticmethod来声明。...Python 线程，在 CPython 解释器中执行时，都会先锁住自己的线程，阻止别的线程执行。...遍历完成后，再对所有节点扫一遍，没有被做记号的，就是需要垃圾回收的。）只有容器类对象才有可能产生循环引用。分代回收 Python 将所有对象分为三代。

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基于LEBERT的多模态领域知识图谱构建

文本数据的获取使用Python的Scrapy框架[24]，文本数据的爬取以知网论文为例，爬取流程如图4所示。本文将获取到的列表数据和详情页数据存储到txt文档中。...最终获取到的计算机学科数据，包含半结构化的列表字段、非结构化的纯文本，共22 393条，相关图片4 017张，详细信息见表2。...本文使用Cypher语言将关系三元组和属性三元组导入Neo4j数据库中。在进行关系三元组存储操作时，Neo4j数据库会自动为每一个实体设置唯一标识的ID，在整个数据库中，节点的ID值是递增的和唯一的。...② 关系抽取训练集标注40 907个关系三元组，测试集标注11 687个关系三元组，验证集标注5 485个关系三元组，累计共58 439个关系三元组。经过人工核查统计，各类关系抽取的正确率如表9所示。...本文将查询得到的结果表示为网络的形式，以不同颜色的圆代表不同类别的节点，箭头代表关系。

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HTAP大潮下，TDSQL的探索与实践

基本的思路是能够在单集群内部同时处理OLAP和OLTP两类业务。 ? 数据库的架构经过多年的演进，大概有三种架构。...TeraData、GreenPlum、TDSQL都是属于这种架构。 ?...延迟物化会在下层进行Scan的时候，将需要join的列和物理元组的位置信息传到上层节点。...只有等上层节点完成Join关联后，在投影阶段再根据满足条件的记录的位置信息从下层拉取需要的数据信息，进而透到外面，从而达到构建元组属性最少、生成元组最少的效果，这种方式可以大幅度地减少cache miss...第七次全国人口普查在2020年在第七次全国人口普查项目中，腾讯云数据库TDSQL支持了十亿级用户数据，以及海量超级大表关联高并发统计查询的场景要求。

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Python Tree库绘制多叉树的用法介绍

三、Tree库介绍 Tree 库分为三个部分，core.py，utils.py和draw.py。 utils.py中实现了节点类Node和颜色转换函数。...三个部分是耦合的，使用时不需要直接调用utils.py和draw.py中的类和函数，直接使用core.py中的Tree类就行了。...如果传入的元组长度小于4会报索引越界(找不到足够的数据)，如果元组长度大于4则取前4个值，多的数据无效。 branches是一个列表或元组，列表中有多少个值，树生长时就有多少个分支。...get_size(): 用于获取树的尺寸，返回结果是一个元组，分别表示树的宽和高(width, height)。使用PIL中的new()函数创建一块画布，用于绘图，有三个参数。...nodes属性表示当前树中的所有节点对象，每个年龄的节点构成一个列表。 get_nodes(): 返回当前树中的所有节点坐标，每个年龄的节点构成一个列表。

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人脸识别的可解释性

给定一个三元组(probe,mate,nonmate)图像，计算损失函数相对于网络中每个节点的梯度，其中mate编码向量和nonmate编码向量被假定为常数，并且相对于probe图像计算梯度。...对于每个三元组，XFR算法的任务是估计每个像素属于一个区域的可能性，该区域对于将probe匹配到mate 身份是有区别的，这些有区别的像素估计最终形成了显著图。...在该论文的实验中，对于基于ResNet-101的网络，最终过滤的数据集包括84个身份和543个三元组，这是从95个身份和3648个三元组中过滤下来。...评估指标 XFR算法估计每一个像素属于一个区域的可能性，该区域对于将probe图像与mate的身份相匹配。这些有区别的像素估计形成显著图，其中最亮的像素被估计最有可能属于有区别的区域。...假阳性率是根据所有三元组的显著像素分类计算的，使用混合探针的基本真值掩码。平均非移动分类率由每个组中的三元组数量加权过滤数据集的面部区域，以避免子协议的偏差。度量的输出曲线示例如下图所示。 ? ?

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Machine learning -- C4.5算法详解及Python实现

它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。...一旦建立好了决策树，对于一个未给定类标号的元组，跟踪一条有根节点到叶节点的路径，该叶节点就存放着该元组的预测。决策树的优势在于不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测性的知识发现。...先做一些假设，设D是类标记元组训练集，类标号属性具有m个不同值，m个不同类Ci(i=1,2,…，m)，CiD是D中Ci类的元组的集合，|D|和|CiD|分别是D和CiD中的元组个数。...先剪枝方法中通过提前停止树的构造（比如决定在某个节点不再分裂或划分训练元组的子集）而对树剪枝。一旦停止，这个节点就变成树叶，该树叶可能取它持有的子集最频繁的类作为自己的类。...先剪枝有很多方法，比如（1）当决策树达到一定的高度就停止决策树的生长；（2）到达此节点的实例具有相同的特征向量，而不必一定属于同一类，也可以停止生长（3）到达此节点的实例个数小于某个阈值的时候也可以停止树的生长

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知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等

整个处理流程如下：构建《海贼王》实体词汇库获取实体列表筛选实体列表获取图谱中对应实体的三元组知识构建《海贼王》实体词汇库主要通过领域WiKi获取《海贼王》中的实体词汇库。...获取图谱中对应实体的三元组知识我们利用知识工厂提供的API^5，根据前面筛选的实例列表，获取图谱中对应实体的三元组知识 python cndbpedia/get_onepiece_cndbpedia_avpair.py...介数中心性是一种重要的度量，因为它可以鉴别出网络中的“信息中间人”或者网络聚类后的联结点。图中红色节点是具有高的介数中心性，网络聚类的联结点。...在图中，具有高紧度中心性的节点在聚类社区之间被高度联结，但在社区之外不一定是高度联结的。...特别的，如果该节点类型是人物，还会在页面右侧显示该人物的信息框图片此外左侧还提供了搜索框的功能，可以方便我们查找结点信息

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python数据分析所需要了解的结构基础

：可以使用 len() 函数获取列表的长度。...然后使用append()方法向列表中添加了三个元素。我们可以通过下标来访问列表中的元素，并且可以通过赋值来修改元素的值。使用del关键字可以删除列表中的元素。...三、元组元组和列表相似，列表的大部分方法在元组上也可以使用，只是元组是不可以修改的。创建列表的语法是使用方括号，而创建元组的语法是使用圆括号。元组的介绍 Python元组是一种不可变的有序集合。...class MyClass: pass 创建一个对象要创建一个类的实例，可以通过调用类名后加括号的方式来实现。 my_object = MyClass() 属性类的属性是指属于类的变量。...my_object.my_property) # "Hello" my_object.my_property = "World" print(my_object.my_property) # "World" 方法类的方法是指属于类的函数

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Python复习一

list源列表一同别改变（append()操作）解释： copy1 = list : 属于将list的内存地址给了copy1， copy2 = list[:]：属于将list的值给了copy2...元组可以理解为：一旦定义不可被更改的列表。...4, 5] tuple是元组，number是列表；可以发现；两者的定义有所不同元组是由圆括号组成的一组列表数据，列表是由方括号组成的一组数据元组访问元组的访问方法和列表是一样的，主要通过元组的索引来访问元组的元素...，我们可以在调用的时候获取这个三引中的内容，了解函数的作用 _ _ doc _ _：获取函数 def sum(x,y): """ 返回 x,y 的求和""" return "SUM =...删除指定文件 radir()：删除指定文件夹（目录） removedirs()：删除多级文件夹（目录） rename()：文件/文件夹重命名系统操作 system()：调用工具 walk()：遍历子目录返回三元组

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KNN算法虹膜图片识别(源码)

由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。...图3 KNN豆子分类示意图 1.3 举例分析二绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。如图4所示： ?...由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。...计算未知实例与所有已知实例的距离遍历完毕，计算优先级队列中k 个元组的多数类，并将其作为测试元组的类别。

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基于深度学习的行人重识别研究综述

验证子网络融合两张图片的特征，判断这两张图片是否属于同一个行人，该子网络实质上等于一个二分类网络。经过足够数据的训练，再次输入一张测试图片，网络将自动提取出一个特征，这个特征用于行人重识别任务。...（2）三元组损失(Triplet loss) 三元组损失是一种被广泛应用的度量学习损失，之后的大量度量学习方法也是基于三元组损失演变而来。顾名思义，三元组损失需要三张输入图片。...则三元组损失表示为：如下图所示，三元组可以拉近正样本对之间的距离，推开负样本对之间的距离，最后使得相同ID的行人图片在特征空间里形成聚类，达到行人重识别的目的。...融合了运动信息的序列图像特征能够提高行人重识别的准确度。...反正也看不出属于哪个人，那就一碗水端平。生成的图像作为训练数据加入到训练之中，由于当时的baseline还不像现在这么高，所以效果还挺明显的，至少数据量多了过拟合能避免很多。

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知识图谱—知识推理综述(一)

这里的推理形式称为假言三段论。无论是“假言推理”还是“假言三段论”，这些都属于演绎推理的经典方法，通过对于前件，后件，性质命题的形式化，我们可以这些假设来进行推理。...随机从这二十个人中抽取4个人，发现其中硕士生有3个，博士生有1个，那么我们可以推断出，这二十个人中，有15个硕士，5个博士。而统计推理是将整体的统计结果应用到个体之上。...从知识图谱补全的角度出发，我们希望的是利用已有的完整的三元组，来为确实实体或者关系的三元组进行补全。也就是在给定两个元素的情况下，利用已有的三元组来推理出缺失的部分。...比如，给定头实体和关系，利用知识图谱上的其他的三元组来推理出尾实体。再比如给定头尾实体，利用知识图谱上的三元组来推导出两者的关系。...在上述我们介绍的关于推理方法中，均属于传统的推理方法，这种推理方法需要依赖于规则，前提，假设等等条件。而随着神经网络等机器学习技术的发展，越来越多的基于图谱中节点和关系表示的推理方法被提出。

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《数据库系统实现》学习笔记

迭代器有三个方法，这三个方法允许使用者一次获得一个元组。 Open()，这个方法启动获取元组的过程，但并不获取元组，它用于初始化。...大体上分为三类：基于排序的方法基于散列的方法基于索引的方法按照算法难度和代价分为三个等级：一趟算法，仅从硬盘读取一次数据，大部分应用于操作对象能完全放入内存。...树的节点由以下两者构成：原子：词法成分，例如关键字(select)，关系或属性的名称，常数，括号，运算符，以及其他模式语法类：在一个查询中的成分构成。...例如表示select-from-where形式的查询，表示属于条件的表达式。如果一个节点是原子，那么该节点没有子节点。...如果一个节点是语法类，则其子节点通过该语言的语法规则进行描述。

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知识图谱概论（二）：概念具象化描述

另外，还能规定例如类别的上下位关系（父类和子类），属性的约束（例如一个人的出生日期的属性只能有1个）等等。本体是关于数据的描述和定义（元数据）。...图2 数据集DBpedia中的部分本体知识本体知识界定了每个实体应该存在于哪种类别，我们获取到的三元组会被本体匹配算法分类在不同的本体类型下。...例如，如果本体是“机场”，那么，一些属于这一类的实体像“大连周子水机场 ”，“ 戴高乐机场 ”，“广州白云机场 ”就会被包括进来。该过程也会涉及到自然语言处理技术的应用。...3.三元组转换为知识图谱现在，让我们看看在构建的最后阶段，知识库中的三元组如何转换为知识图谱。知识图谱是一个实体互联的大型网络。实体间的连接正是基于知识库中的三元组创建的。...2）阶段2：将提取的事实转化为三元组执行本体匹配，将提取的实体和关系归类到对应的本体类型下。存储为知识库中的三元组。

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一文弄懂各种loss function

对于Multi-Label我们不能使用softmax，因为softmax总是只强制一个类变为1，其他类变为0。因此，我们可以简单地在所有输出节点值上用sigmoid，预测每个类的概率。...例如，假设一个人脸验证数据集，我们知道哪些人脸图像属于同一个人（相似），哪些不属于（不同）。利用rank loss，我们可以训练CNN来推断两张人脸图像是否属于同一个人。...通过使用三组训练数据样本（而不是成对样本），这种设置优于前者（同时优化类内距离和类间距），目标就是使得锚点与负样本距离显著大于(由margin决定)与正样本的距离，loss定义如下。 ?...样本挖掘的第一种策略离线进行三元组挖掘，这意味着三元组是在训练开始时定义的，或者是在每个epoch前。...后来又提出了online triplet loss(在线三元组挖掘)，即在训练过程中为每一个epoch定义三元组，从而提高了训练效率和性能。

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阿里巴巴超大规模知识图谱预训练实践：商品分类

商品分类任务的目标是将商品分类为给定类目列表中的某一类。...商品分类在阿里巴巴电商平台中是一项非常常见的任务，不仅包括该商品具体属于哪一大类，还包括商品各种属性上的分类，包括商品适合的生活场景、商品适合的人群等。...应用知识增强模型的前提条件是，可以获取当前商品节点在商品知识图谱中的相关信息。但是在如商品发布等业务场景中，当前商品节点正在被创建，无法获取到知识图谱中的信息。...表格中的#Train、#Test和#Dev分别代表由三元组构成的训练集、测试集和验证集。...我们认为这很可能是因为在商品分类任务上，那些被三元组服务向量序列替换的文本序列比替换它们的三元组服务向量序列更重要，在这些特定指标上，文本序列本身比判断三元组是否成立的信息更有价值。

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MIT 6.830数据库系统 -- lab five

为了方便起见，BTreePage.java中已经创建了包含叶子节点和非叶子结点共同特性的抽象类。...我们认为一次处理一个条目是与内部页面交互的自然方式，但重要的是要记住，底层页面实际上并不存储条目列表，而是存储m键和m+1子指针的有序列表。...，那么孩子节点必须指向同一个父节点如果叶子节点指向右侧兄弟节点，那么右侧兄弟节点也需要指向左边这个兄弟节点第一个叶子和最后一个叶子节点必须分别指向null 记录ID必须与它们实际属于的页匹配具有非叶子节点的节点中...在前三个函数中，如果兄弟节点有多余的元组/记录，那么我们需要实现均匀地再分布元组/记录。...---- 小结本节详细代码可以参考仓库lab five分支，相关类核心源码注释都已给出，大部分是笔者个人拙见，难免有错，希望大家带着辩证的视角去看待。

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