行程编码（Run-length encoding）是一种压缩算法，能让一个含有许多段连续重复数字的整数类型数组 nums 以一个（通常更小的）二维数组 encoded 表示。
经编码后变为长度为 n - 1 的另一个整数数组 encoded ，其中 encoded[i] = arr[i] XOR arr[i + 1] 。 例如，arr = [1,0,2,1] 经编码后得到 encoded = [1,2,3] 。
经编码后变为长度为 n - 1 的另一个整数数组 encoded，其中 encoded[i] = arr[i] XOR arr[i + 1]。例如，arr = [1,0,2,1] 经编码后得到 encoded = [1,2,3] 。
这是一个系列文章，主要分享python的使用建议和技巧，每次分享3点，希望你能有所收获。 1 python2代码转换成python3代码 python2代码： #!/usr/bin/env pytho
经编码后变为长度为 n - 1 的另一个整数数组 encoded ，其中 encoded[i] = arr[i] XOR arr[i + 1] 。例如，arr = [1,0,2,1] 经编码后得到 encoded = [1,2,3] 。
题目 1720. 解码异或后的数组 难度：简单 描述 未知 整数数组 arr 由 n 个非负整数组成。 经编码后变为长度为 n - 1 的另一个整数数组 encoded ，其中 encoded[i] = arr[i] XOR arr[i + 1] 。例如，arr = [1,0,2,1] 经编码后得到 encoded = [1,2,3] 。 给你编码后的数组 encoded 和原数组 arr 的第一个元素 first（arr[0]）。 请解码返回原数组 arr 。可以证明答案存在并且是唯一的。 示例
它被加密成另一个长度为 n - 1 的整数数组 encoded ， 满足 encoded[i] = perm[i] XOR perm[i + 1] 。 比方说，如果 perm = [1,3,2] ， 那么 encoded = [2,1] 。
我们常用的编码格式有ASCII，Unicode，UTF-8,GB2312等，如何在这些编码之间安全转换呢？ 最近做邮件系统，采用了OpenPOP组件，这是老外写的，没想到用到中文环境中，出了很多问题，主要就是编码问题。 通常，邮件内容都会经过Base64编码，在邮件接收端，需要对其解码，得到字节流，再进一步解码为正确的字符串，如 Base64.cs文件中： public static class Base64 { public static byte[] DecodeToBytes
加载对应的库： $ pip install pyjwt 文档地址在： https://pyjwt.readthedocs.io/en/stable/ 一个非常简单的例子： import jwt encoded_jwt = jwt.encode({"some": "payload"}, "secret", algorithm="HS256") print(encoded_jwt) eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJzb21lIjoicGF5bG9hZCJ9.Joh
之前遇到一个关于URL encoding的一个问题，很tricky，这里把这个问题的root cause以及对这个问题的一些思考记录下来，分享给大家。
[Keras深度学习浅尝]实战五·使用DNN自编码器实现聚类操作数据降维 代码部分 # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(tf.__
长期短期记忆（LSTM）网络是一种能够在长序列上学习的递归神经网络。
很多人开始接触深度学习，数据处理遇到第一个专业英文术语就是one-hot encode(独热编码)，很多初学者就会迷茫，这个东西是什么意思，其实说的直白点所谓的独热编码最重要的就是把一组字符串或者数字转为一组向量而且这组向量中只能有一个向量值是1。可见独热编码还是很形象的说1这个单独大热门，做个形象的比喻，2018足球世界杯的冠军只能有一个，如果对32支球队做个独热编码则会得到32个向量，其中只能有一支球队对应的向量是1，表示这届的冠军就是它啦，其它都只能是零，得回家。对以往各届参赛球队做独热编码就可以得到每届结果，然后根据以往各支球队综合表现生成一系列的向量，就可以训练生成模型，根据本届各队综合表现参数，就可以预测本届冠军啦，这里独热编码生成的向量可以作为标签，这个也是独热编码最常用的方式与场景。在tensorflow的官方mnist数据集例子中也是采用独热编码来做标签数据，训练实现手写数字识别的。说了这么多独热编码的解释与概念，下面就来看看独热编码详细解释，只需四步，保证你理解独热编码，而且会做啦。
机器学习算法不能直接处理分类数据，分类数据必须转换为数字。这适用于当你处理一个序列分类类型的问题，并计划使用深度学习方法，比如长短期循环神经网络（RNN）时。 在本教程中，你将了解如何将您的输入或输出序列数据转换为一个独热编码(one-hot code)，以便在Python中深度学习的序列分类问题中使用。 教程概述 本教程分为四个部分： 1. 独热编码是什么？ 2. 手动独热编码 3. 独热编码和scikit-learn 4. 独热编码与Keras 独热编码是什么？ 独热编码是将分类变量表示为二进制向量。这
下面通过**keras**完成简单的卷积自动编码。 编码器有堆叠的卷积层和池化层(max pooling用于空间降采样)组成。 对应的解码器由卷积层和上采样层组成。
第二步：创建新的HFMTreeNode, 在优先队列里面添加每一个Huffman Node
JSONEncoder 在 Swift 中还是非常常用的，最近项目中有需要将APP数据转换为JSON格式之后，再发送给服务器的需求，测试过程中，然后报了如下错误：
JWT uses the Base64url Encoding to encode the token and there is an online encoder/decorder as below:
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
特征转换也称为特征提取，试图将高维数据投影到低维空间。一些特征转换技术有主成分分析（PCA）、矩阵分解、自动编码器（Autoencoders）、t-Sne、UMAP等。
降维是一种减少特征空间维度以获得稳定的、统计上可靠的机器学习模型的技术。降维主要有两种途径：特征选择和特征变换。
1、Base58编码概述 1.1 什么是Base58编码？ Base58是比特币的一种特殊编码方式，主要用于产生比特币钱包地址。相比Base64，Base58不使用数字"0"，字母大写"O"，字母大写"I"，和字母小写"l"，以及"+"和"/"符号。 1.2 Base58的设计目的？ Base58编码，为比特币比特币钱包地址设计的。 （1）避免混淆，在某些字体下，数字0和字母大写O，以及字母大写I和字母小写l会非常相似。 （2）Base64编码中包含"+"和"/"，非字母或数字的字符串作为帐号较难被接受。
输入id通常是传递给模型作为输入的唯一必需参数。它们是标记索引，标记的数字表示构建将被模型用作输入的序列。
本文主要讲下json.dumps和json.dump、json.loads和json.load的区别，因为经常需要加载json文件，读取数据，傻傻分不清...
今天有朋友问到我博客的rss输出是怎么做的，直接用django文档上的步骤输出的rss不能直接被chrome解析。
最近测试MM反映查看Log的时候会在有些请求中看到“+”，但是最后的结果却没有问题。当时感觉很诡异，走读代码定位发现是因为调用了java.net.URLEncoder的方法出现。后来研究发现才发现没这么简单啊。 总结：在HTML4.0.1中，基于RFC-1738标准，‘ ’在URL编码以后为 ‘+’，只有JS中由于基于RFC-2396标准，‘ ’在URL编码以后为‘%20’。 java代码： 代码片段： String tempString = "Hello, World!"; Stri
server.h/* Objects encoding. Some kind of objects like Strings and Hashes can be * internally represented in multiple ways. The 'encoding' field of the object * is set to one of this fields for this object. 对象编码种类*/ #define OBJ_ENCODING_RAW 0 /* Raw
Decode a PNG-encoded image to a uint8 tensor. 将一个png编码的图像解码成一个uint8张量。The attr channels indicates the desired number of color channels for the decoded image. 参数"channels"表示解码图像所需的颜色通道数量。
传统机器学习任务任务很大程度上依赖于好的特征工程，但是特征工程往往耗时耗力，在视频、语音和视频中提取到有效特征就更难了，工程师必须在这些领域有非常深入的理解，并且需要使用专业算法提取这些数据的特征。深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题，大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖。
这里将介绍如何从零开始，使用Transformer模型训练一个最小化的聊天机器人。该流程将尽量简化，不依赖预训练模型，并手动实现关键步骤，确保每一步都容易理解。
有开发者提到，在RTMP/RTSP推送端的基础上，希望能回调编码后的音视频数据，便于开发者对接第三方系统，如GB28181.
示例中 {MASK} 代表 [MASK] token 的位置，{textA} 代表评论数据的位置。
如果我们要访问一个网站，需要知道这个网站的地址，网站的地址一般被称为URL，他的全称是Uniform Resource Locator。那么什么是URI呢？
补充知识：使用keras，在load_model()时，出现NameError: name ‘***’ is not defined
以下配置项是Linux系统的本地化（localization）设置，用于控制系统在不同方面如何呈现和处理数据。下面是每个配置项的解释：
本博客对原始IMDB数据集进行预处理，建立一个简单的深层神经网络模型，对给定数据进行情感分析。
https://github.com/YC-Coder-Chen/feature-engineering-handbook
编者说：作为JS系工程师接触最多的漏洞我想就是 XSS 漏洞了，然鹅并不是所有的同学对其都有一个清晰的认识。今天我们请来了@卢士杰 同学为我们分享他眼中的 XSS 漏洞攻击，希望能帮助到大家。
XSS（Cross-Site Scripting）又称跨站脚本，XSS的重点不在于跨站点，而是在于脚本的执行。XSS是一种经常出现在 Web 应用程序中的计算机安全漏洞，是由于 Web 应用程序对用户的输入过滤不足而产生的。
toJSON: 序列化的JavaScript对象，数字，字符串或数组转换为JSON对象（json转字符串） evalJSON: 转换从JSON为Javascript对象（字符串转对象） secureEvalJSON: Converts from JSON to Javascript, but does so while checking to see if the source is actually JSON, and not with other Javascript statements thrown in. quoteString: Places quotes around a string, and intelligently escapes any quote, backslash, or control characters. quoteString:放置引号的字符串，并智能地转义任何引号，反斜线，或控制字符。 secureEvalJSON:转换从JSON为Javascript，但这样做同时检查，看看源实际上是JSON，而不是与其他的JavaScript语句抛出英寸
1. 多路编码，多个实例分别推送到不同的RTMP URL（如Android采集板卡同时接2路出去）；
Keras 函数式 API 是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图，或具有共享层的模型）的方法。
WordPress 自身有一个强大的 HTML 标签过滤系统，会导致在文章和评论中插入的 PHP、CSS、HTML、JS 等代码直接消失，因此需要将code或pre内的符号标签编码转义为 HTML 实体。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
