密码安全性在线检测： http://tools.zalou.cn/password/my_password_safe
问题句子相似度计算，即给定客服里用户描述的两句话，用算法来判断是否表示了相同的语义。 项目地址：https://github.com/yanqiangmiffy/sentence-similarity
输入两行 首行输入一段由英文单词word和标点构成的语句str 接下来一行为一个英文单词前缀pre 0 < word.length() <= 20 0 < str.length() <= 10000 0 < pre.length() <= 20
找合适的Python库其实很简单，按照以下三步法，你能找到90%的Python库。
fromdecimalimportDecimalDecimal('0.1')+Decimal('0.1')+Decimal('0.1')-Decimal('0.3')Decimal('0.0')
但在Python语言中，布尔类型只有两个值，True与False。请注意，是英文单词的对与错，并且首字母要大写，不能其它花式变型。
总体而言，Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言，适用于各种规模和类型的项目，从小型脚本到大型应用，都能够得心应手。
机器学习（十四）——朴素贝叶斯实践 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、垃圾邮件分类 垃圾邮件分类，即通过读取邮件的内容，并打上标记其是垃圾邮件或者是正常的邮件，进而判断新的一个邮件是否是垃圾邮件。 1、读取内容和内容简单处理 这里已经有现成的邮件的正文内容，其中25篇正常的邮件，25篇垃圾邮件，存放成txt的格式。因此，首先需要读取文件内容，并且进行字符串的分割、去除标点符号、去除空格，另外英文单词中，小于3个字母的单词，通常是一些介词、量词等，没有实际意义，这类词语也会过滤掉。另外为了保证一致性
1、下划线或大小写字母开头，后面可跟下划线、大小写字母和数字任意组合（但一般以下划线开头具有特殊含义，不建议使用）
ASCII编码： 1字节（bytes） = 8位（bit） 一个英文字符占一个字节，
按照计划今天就要用实际的例子进行iframe自动化测试。经过宏哥长时间的查找，终于找到了一个含有iframe的网页（QQ邮箱和163邮箱），别的邮箱宏哥就没有细看了。所以今天这一篇的主要内容就是用这两个网页的iframe结合上一篇的理论知识，宏哥给小伙伴或者童鞋们演示一下。
商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果，难道你不想试试看？
今天是LeetCode专题的第32篇文章，我们一起看的是LeetCode的第54题——Spiral Matrix。
没想到大家对于实战类的热情很高，已经有好几个小伙伴催更了。所以马不停蹄地写了这篇，我们继续来带大家用Python做一些简单的项目，带领大家实际练习，最终熟练掌握这门语言。
4.软件需求分析中的分析方法包括哪四个部分：测试要点分析、功能交互分析、质量特性分析、__测试类型分析
RPA我懂，但是跟代码扯上关系就不要来找我了，“代码”？“编程”？——这辈子都学不会的！
人工智能头条早先发布的文章《用 Python 构建 NLP Pipeline，从思路到具体代码，这篇文章一次性都讲到了》，是基于英文来举例的。
Python语言支持逻辑运算符，但是没有其它语言中的&&和||语法。 取而代之的是更加人性化的英文单词and or not (全部都是小写字母)
Python 语言中 , 通过空格缩进 , 判断代码的归属 , 相当于 其它语言的 大括号 ;
数学能力是大语言模型推理水平的重要体现。上海人工智能实验室在推出领先的开源数学模型 InternLM2-Math 的三个月之后对其进行了升级，发布了全新的 InternLM2-Math-Plus。升级后的 InternLM2-Math-Plus 在预训练和微调数据方面进行了全面的优化，显著提高了其在自然语言推理、代码解题以及形式化数学语言上的性能。模型包括了 1.8B、7B、20B、8x22B 四种不同尺寸的版本，其中 1.8B、7B、20B 版本基于 InternLM2 基座，而 8x22B 版本则基于 Mixtral-8x22B 基座。
今年和去年前后相继出现了多个关于句子相似度判定的比赛，即得定两个句子，用算法判断是否表示了相同的语义或者意思。其中第4、5这个2个比赛数据集格式比较像，2、3 的数据集格式比较像，本仓库基于2、3数据集做实验
很多小白刚写代码没有什么规范，想到哪写到哪就是因为没有一套合格的规范，所以行哥来给大家介绍一下目前主流的几种规范，看看有多少契合度
计算机可以用数据进行判断，若判断为真则执行特定条件中的代码块。若不为真则执行相反的指定条件内的代码块或不执行任何内容。
最近在进行关键词的分析，中间涉及到对一些特殊的字符进行过滤的需求。包括带符号的（有部分还是SQL注入），并且存在一部分乱码的问题。梳理下来供后续使用。
上一篇文章我们介绍了交集和差集，对不同类型的集合有着不同的操作，这一节课我们来看看集合的差集操作，此外对于集合的判定操作和之前也有所区别，下面就来详细学习一下。
Python 是一种高级编程语言，支持多种运算符，这些运算符用于执行各种数学和逻辑运算。以下是一些 Python 中的主要运算符及其功能：
3.软件测试理论，这个大家都不陌生，也是必考的了，应该可以轻松应付。要注意准备下web和app测试和性能测试这块，现在做web、app和微信小程序的公司好多。
β测试，英文是Beta testing。又称Beta测试，用户验收测试（UAT）。
列表的判定主要是判定列表中是否包含某个元素，使用逻辑运算符判定就可以了；列表的比较稍微复杂一些，首先比较的是两个列表中对应元素的大小，如果元素值一样，再比较列表长度。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
上面的 第二个 if 条件判断语句 , 前面有 8 个空格 , 其从属于 条件1 满足后执行的代码块 ,
树的子树判定是指判断一个树是否是另一棵树的子树。在本文中，我们将深入讨论树的子树判定问题以及如何通过递归算法来解决。我们将提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。
在刑侦探案的影视剧里，经常能看到有「笔迹鉴定专家」的出现，这些人会通过现场留下的字迹，来初步判定一个人的身份、年龄、心态。
Given a string, determine if it is a palindrome, considering only alphanumeric characters and ignoring cases.
在前面一篇博客中我们介绍了在python中自定义异常以及异常的捕获。这里我们要介绍另外一种形式的用户提醒：告警。我们这里就不给出一些过于官方或者技术的定义了，在实际项目中的使用场景主要有这么一点区别：异常信息表示程序中的某一个步骤输入不正确而导致没办法继续往下执行，但是用户自己可以选择抑制这些异常信息继续往下执行。也就是说，能否继续执行的决定权在用户手里，而我们的程序后端给出的建议是终止运行。告警信息与异常信息的最大区别就在于，我们在程序后端就判定这个问题并不影响程序的执行，我们只播报出这个告警信息给用户，表明我们在后端是没有处理这个信息的，由用户来决定是否修改或者终止运行。这里我们可以看出主要的区别在于后端对这个异常事件的性质的判定，后端决定停止就抛出异常，后端决定继续就抛出告警，这是实际项目中的经验之谈。
在正式介绍多语言本地化方案之前，先介绍一点点的冷知识。如果与国际接轨那么有一个词是绝对绕不开的：ISO（国际标准组织）。
在Python中判断字符相等与判断数字类型时所用的方法相同都是使用”==”来进行判定，在Java中当我们调用Scanner，进行输入字符串判定时，则会无法进行判定。
这些 函数或操作符 在 参数类型 或 数量上 有所不同 ; 也就是 参数列表 不同 ;
作者简介 祝威廉目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。 前言 这篇内容基于我去年的一些感悟写的，但是今年才在Stuq 的微信群做的分享。从技术角度而言，对Spark的掌握和使用还是显得很手生的。但是今天一位做数据分析相关的朋友说，受这篇内容影响，他接受了Spark-Shell作为数据分析的工具，简单几个命令，轻松处理几千万行数据。于是我就重新整理了下这篇文章
Hi，大家好！我是祝威廉，本来微博也想叫祝威廉的，可惜被人占了，于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。
如果你刚开始接触SEO，那么可能并没有听过谷歌E-A-T的大名。不过一旦你打算开始真正的进入SEO领域的话，那么越早了解谷歌 E-A-T的相关知识，对你的SEO生涯来说就会越有利。
面向对象编程的英文缩写是 OOP，全称是 Object Oriented Programming。对应地，面向对象编程语言的英文缩写是 OOPL，全称是 Object Oriented ProgrammingLanguage。
设计一个使用单词列表进行初始化的数据结构，单词列表中的单词 互不相同 。如果给出一个单词，请判定能否只将这个单词中一个字母换成另一个字母，使得所形成的新单词存在于你构建的字典中。
事实上机器学习训练好的模型在对测试样本进行预测的时候，输出的原始结果是模型预测该样本为正样本的概率，而不是我们平时经常听到的Positive或Negative，而概率如何转化为机器学习的输出靠的是一个阈值，当概率大于阈值则判断其为正样本，反之为负样本。
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？ 01|算法简介： KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。 这其实和我们生活中对人的评价方式一致，你想知道一个人是什么样的人，你只需要找到跟他关系最近（好）的K个人，然后看这K个人都
模板中可以包含变量，Django在渲染模板的时候，可以传递变量对应的值过去进行替换。变量的命名规范和Python非常类似，只能是阿拉伯数字和英文字符以及下划线的组合，不能出现标点符号等特殊字符。变量需要通过视图函数渲染，视图函数在使用render或者render_to_string的时候可以传递一个context的参数，这个参数是一个字典类型。模板中接收变量的时候 使用 {{ 变量名 }} 这样去接收。 示例代码：
具体答案因人而异，不过我相信，作为目前全球最为知名的互联网公司，Google 一定名列其上。
Python 是机器学习最广泛采用的编程语言，它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的 Python 语法已经有一些了解，那么这篇文章可能会给你一些启发。作者简单概览了 30 段代码，它们都是平常非常实用的技巧，我们只要花几分钟就能从头到尾浏览一遍。
这个东西如果你要是去搜素juila,用百度搜素的话，大概率是一个这种东西：
这里仅仅介绍一下AI图像识别App的实现原理，AI的基础技术细节不在本文讨论范围。通过拓展即可开发出一款完全自行训练AI模型，用于特定识别场景的App了。
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