字符串 字符 左旋 训练营
自然语言处理预训练——用于预训练BERT的数据集
为了预训练 14.8节中实现的BERT模型，我们需要以理想的格式生成数据集，以便于两个预训练任务：遮蔽语言模型和下一句预测。一方面，最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科（参见 14.8.5节）的合集上预训练的，但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面，现成的预训练BERT模型可能 ......
【pwn】[FSCTF 2023]stackmat --格式化字符串漏洞泄露canary
看一下程序的保护状态 开了canary，接着看一下代码逻辑 可以发现，这里有格式化字符串漏洞，同时gets函数有栈溢出漏洞，现在只需要确定我们输入到buf的内容在格式化字符的第几个参数就行 可以确定buf在格式化字符串的第8个参数，又因为buf的偏移是0x20,所以canary在11个参数，因为ca ......
自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示（BERT）
我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo（Embeddings from Language Models） ......
Code-C++-字符串分割
Code-C++-字符串分割 转自【C++中string如何实现字符串分割函数split()——4种方法 - CSDN App】http://t.csdnimg.cn/8iWb7 stringstream getline() string find() substr() c char strtok( ......
代码随想录算法训练营第七天 | ● 454.四数相加II ● 383. 赎金信 ● 15. 三数之和 ● 18. 四数之和
今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/链表理论基础.html ● 454.四数相加II var fourSumCount = function(nums1, nums2, nums3, nums4) { let count = 0 let map = n ......
自然语言处理预训练——词的相似性和类比任务
在 14.4节中，我们在一个小的数据集上训练了一个word2vec模型，并使用它为一个输入词寻找语义相似的词。实际上，在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务，这将在后面的 15节中讨论。为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义，让我们将预训练词向量应用到词的相似性和类比任 ......
自然语言处理预训练——子词嵌入
在英语中，“helps”“helped”和“helping”等单词都是同一个词“help”的变形形式。“dog”和“dogs”之间的关系与“cat”和“cats”之间的关系相同，“boy”和“boyfriend”之间的关系与“girl”和“girlfriend”之间的关系相同。在法语和西班牙语等其他 ......
代码随想录算法训练营第六天 |● 哈希表理论基础 ● 242.有效的字母异位词 ● 349. 两个数组的交集 ● 202. 快乐数 ● 1. 两数之和
今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/哈希表理论基础.html 242.有效的字母异位词 var isAnagram = function(s, t) { if(s.length !== t.length) return false let map = ......
js 的对象之 字符串对象
javascript中的对象分为3种：自定义对象，内置对象，浏览器对象 JavaScript 中的所有事物都是对象：字符串、数字、数组、日期，等等。 在 JavaScript 中，对象是拥有属性和方法的数据。 1.对象Object 创建对象 var 对象名称=new Object(); 设置对象属性 ......
代码随想训练营第三十七天（Python）｜ 738.单调递增的数字、968.监控二叉树
738.单调递增的数字 class Solution: def monotoneIncreasingDigits(self, n: int) -> int: # 主要思路当前数字比前面数字小时。前面数字 -1，当前数字变2为 9 str_n = str(n) for i in range(len(s ......
代码训练营第三十八天（Python）｜ 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
509. 斐波那契数 1、动态规划 class Solution: def fib(self, n: int) -> int: if n <= 1: return n # dp[i] 代表第 i 个数的斐波那契值 dp = [0] * (n+1) dp[0] = 0 dp[1] = 1 for i ......
mysql函数常见字符串函数
1、BIT_LENGTH返回值为二进制的字符串str 长度。 -- 格式：BIT_LENGTH(str) select BIT_LENGTH('abc'); 2、CONCAT返回结果为连接参数产生的字符串。 -- 格式：concat(str1,str2,…) select CONCAT('a','b ......
567. 字符串的排列
字符串的排列 给你两个字符串 s1 和 s2 ，写一个函数来判断 s2 是否包含 s1 的排列。如果是，返回 true ；否则，返回 false 。 换句话说，s1 的排列之一是 s2 的 子串 。 示例 1： 输入：s1 = "ab" s2 = "eidbaooo" 输出：true 解释：s2 包 ......
【文档翻译】每个开发者都必须了解的关于Unicode和字符集的基本知识
本文档译自 joelonsoftware.com 的文章"The Absolute Minimum Every Software Developer Absolutely, Positively Must Know About Unicode and Character Sets (No Excus ......
找到字符串中所有字母异位词
找到字符串中所有字母异位词 给定两个字符串 s 和 p，找到 s 中所有 p 的 异位词 的子串，返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。 异位词 指由相同字母重排列形成的字符串（包括相同的字符串）。 示例 1: 输入: s = "cbaebabacd", p = "abc" 输出: [0,6 ......
P1098 [NOIP2007 提高组] 字符串的展开（总结）
P1098 [NOIP2007 提高组] 字符串的展开http://ww.luogu.com.cn/problem/P1098 注意 字符中的数字是默认小于字母的。 所以要对数字做特判。 #include <iostream> #include <string> using namespace st ......
[转]SSH框架 Struts2 过滤特殊字符,防止xss攻击
原文地址:基于Struts2修复XSS漏洞（博主验证有效）_struts2 xss-CSDN博客 1.编写XssFilter import java.io.IOException;import javax.servlet.Filter;import javax.servlet.FilterChain ......
mysql中删除数据中的特殊字符
-- 此字符只影响终端的查询，如crt,xshell等，在navicat中不受影响 select str ,replace(str,char(13),' ') as str_fix from ( select concat('1',char(13),'2') as str ) t1 ; ......
自然语言处理预训练——全局向量的词嵌入
带全局语料统计的跳元模型 GloVe模型 从条件概率比值理解GloVe模型 总结 诸如词-词共现计数的全局语料库统计可以来解释跳元模型。 交叉熵损失可能不是衡量两种概率分布差异的好选择，特别是对于大型语料库。GloVe使用平方损失来拟合预先计算的全局语料库统计数据。 对于GloVe中的任意词，中心词 ......
自然语言处理预训练——用于预训练词嵌入的数据集
读取数据集 下采样 提取中心词和上下文词 下面的get_centers_and_contexts函数从corpus中提取所有中心词及其上下文词。它随机采样1到max_window_size之间的整数作为上下文窗口。对于任一中心词，与其距离不超过采样上下文窗口大小的词为其上下文词。 #@save de ......
自然语言处理预训练——近似训练
近似训练是一种用于加速训练过程的技术。 负采样 负采样是在训练过程中对目标函数进行简化的一种方法。在传统的训练中，需要计算整个词汇表的概率分布，这在大规模任务中会非常耗时。负采样的思想是通过随机采样一小部分负例来近似计算全局的目标函数。具体来说，对于每个正例（例如一个正确的词对应的上下文），从词汇表 ......
自然语言处理预训练——词嵌入(word2vec)
自然语言是用来表达人脑思维的复杂系统。 在这个系统中，词是意义的基本单元。顾名思义， 词向量是用于表示单词意义的向量， 并且还可以被认为是单词的特征向量或表示。 将单词映射到实向量的技术称为词嵌入。 近年来，词嵌入逐渐成为自然语言处理的基础知识。 为何独热向量是一个糟糕的选择？ 自监督的word2v ......
来自 szc 的字符串和搜索的总结
膜拜 szc 大佬。 原链接。 题单+代码 哈希 普通哈希不讲了，讲讲树哈希。 对于判断一对同构树，要考虑相同结构的儿子在两类树的不同位置。 此时有两种方法，一种是正常的按序哈希，我们很好想到在哈希时对儿子节点的哈希值进行排序，规定一个顺序塞进去。 另一种方法则是不使用多项式哈希，对所有哈希值在不乘 ......
使用FP8加速PyTorch训练
现代的人工智能硬件架构(例如，Nvidia Hopper, Nvidia Ada Lovelace和Habana Gaudi2)中，FP8张量内核能够显著提高每秒浮点运算(FLOPS)，以及为人工智能训练和推理工作负载提供内存优化和节能的机会。 在这篇文章中，我们将介绍如何修改PyTorch训练脚本 ......
151. 反转字符串中的单词
2023-11-17 思路： 调用库函数+利用正则表达式 利用栈 双端队列 头插链表 利用数组 总长度不知道 按最大长度10^4 利用list 进阶：字符串可变时，Java不行，双指针，先整体反转，再逐个反转单词 可以将空间复杂度降低 数组： class Solution { public Stri ......
字符串易错点总结
不管在哪种程序语言中，字符串都是很重要的一类数据序列或数据类型，因此弄清它就极为重要。 字符串可以用String、char[]、char*类型表示，以char[]为例。 1.字符串中，"\0"表示字符串结束符，但在字符数组中，"\000"代表一个字符：8进制的整数0；而我们知道"\n"寻常代表换行， ......
7-5 字符串排序
目录 目录目录题目代码思路第一次错误尝试错误原因正确代码运行结果关于二维数组的函数引用 题目 本题要求编写程序，读入5个字符串，按由小到大的顺序输出。 输入格式： 输入为由空格分隔的5个非空字符串，每个字符串不包括空格、制表符、换行符等空白字符，长度小于80。 输出格式： 按照以下格式输出排序后的结 ......
字符串哈希算法
一、字符串哈希：将一串字符串映射成一个整数，并用它来代替字符串进行比较。这样俩个字符串的比较就变成俩个整数的比较，可以将时间复杂度减少至O(1) 二、哈希函数：为了将字符串转化为整数，需要一个哈希函数hash，使得以下条件成立：如果字符串s == t 那么 hash(s) == hash(t)。一般 ......
JavaWeb--响应字符&字节数据
Response响应字符数据 //text/html解码html，charset解码汉字response.setContentType("text/html;charset=utf-8");//1、获取字符输入流PrintWriter writer = response.getWriter();wr ......
求删除k个字母后的最小字典序字符串
对于一个字符串来说我们要找删除k个字母后的最小字典序字符串来说，我们肯定是从前往后来删除，如果遇见前一个字母比后一个字母（字典序）大，那就删除前一个。对于此来说我们用一个vector来维护，vector就是存的答案，如果vector的最后一个字母比枚举的字母大，那就删除最后一个。 vector<ch ......