自然语言处理能够把全网内容组织到什么程度？Zhengyun发表于创业+社区2007-03-2723:23:40我的要求是不需要任何推动力，用户不需要做任何输入或搜索，社区内就已经围绕着细粒度的话题展开了。结果我们做到的自然语言处理后的主题收敛性很强，哈哈。随手举个例子：推荐：《转载：如此令人恶心的三亚今年春节我们在三亚的惊魂遭遇》作者:[倾城]2007-03-2516:20:04(XXX自动计算)相关博主论点：《三亚制订旅游整治方案欲让99%游客满意》《市
系统 2019-08-12 01:32:36 2500
1、进程调度的任务是控制协调进程对CPU的竞争即按一定的调度算法从就绪队列中选中一个进程，把CPU的使用权交给被选中的进程2、确定算法的原则2.1、具有公平性2.2、资源利用率高2.3、在交互式系统情况下要追求响应时间（越短越好）2.4、在批处理系统情况下要追求系统吞吐量3、各种进程调度算法3.1、先进先出调度算法（FIFO）按照进程就绪的先后次序来调度进程优点：实现简单缺点：没考虑进程的优先级3.2、基于优先数的调度（HPF）优先选择就绪队列中优先级最高
系统 2019-08-12 01:32:33 2500
CPUAffinityCPU亲合力就是指在Linux系统中能够将一个或多个进程绑定到一个或多个处理器上运行.一个进程的CPU亲合力掩码决定了该进程将在哪个或哪几个CPU上运行.在一个多处理器系统中,设置CPU亲合力的掩码可能会获得更好的性能.一个CPU的亲合力掩码用一个cpu_set_t结构体来表示一个CPU集合,下面的几个宏分别对这个掩码集进行操作:CPU_ZERO()清空一个集合CPU_SET()与CPU_CLR()分别对将一个给定的CPU号加到一个集
系统 2019-08-12 01:32:31 2500
不知道什么时候开始，中国出现了南抖音、北快手的互文格局（东市买骏马，西市买鞍鞯…）。刚才提到了，之前比较喜欢刷抖音，对于我这种佛系程序猿，看网上这些整容妹子基本一个样。喜欢抖音主要是两个初衷，学做菜听音乐。朋友之前常说，人家抖音看妹子看的乐呵呵，你看人家做菜也能津津有味，一个人在那儿傻笑…民以食为天，我看到色香味俱全的菜，做的那么好吃的乐呵乐呵还不行么。抖音捧红了很多人，也让很多本不怎么让大家熟知的歌曲、BGM，经过翻唱、混剪与视频搭配，从而传播大街小巷。
系统 2019-09-27 17:56:15 2499
如下所示：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmathdefgaussian(sigma,x,u):y=np.exp(-(x-u)**2/(2*sigma**2))/(sigma*math.sqrt(2*math.pi))returny#x=np.linspace(220,230,10000)x=np.linspace(-800,800,10000)plt.title('PDFinHorizon
系统 2019-09-27 17:55:55 2499
yield带有yield的函数在Python中被称之为generator（生成器），生成器(generator)能够迭代的关键是它有一个next()方法，工作原理就是通过重复调用next()方法，直到捕获一个异常。生成器与迭代器会在另一篇文章介绍yield是一个类似return的关键字，迭代一次遇到yield时就返回yield后面的值。重点是：下一次迭代时，从上一次迭代遇到的yield后面的代码开始执行。简要理解：yield就是return返回一个值，并且
系统 2019-09-27 17:55:19 2499
项目地址：https://github.com/jrainlau/wallpaper-downloader前言好久没有写文章了，因为最近都在适应新的岗位，以及利用闲暇时间学习python。这篇文章是最近的一个python学习阶段性总结，开发了一个爬虫批量下载某壁纸网站的高清壁纸。注意：本文所属项目仅用于python学习，严禁作为其他用途使用！初始化项目项目使用了virtualenv来创建一个虚拟环境，避免污染全局。使用pip3直接下载即可：pip3inst
系统 2019-09-27 17:52:28 2499
01.递归实现快排：defquick_sort(array):iflen(array)<2:returnarrayelse:pivot=array[0]less=[xforxinarray[1:]ifx<=pivot]more=[xforxinarray[1:]ifx>pivot]returnquick_sort(less)+[pivot]+quick_sort(more)a=[1,9,4,2,7,5]print(quick_sort(a))02.冒泡排序
系统 2019-09-27 17:51:51 2499
在读图片时，会用到这么的一段代码：image_vector_len=np.prod(image_size)#总元素大小，3*55*47img=Image.open(path)arr_img=np.asarray(img,dtype='float64')arr_img=arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len,))#47行，55列，每个点有3个元素rgb。再把这些元素一字排开transpose是什么
系统 2019-09-27 17:51:34 2499
方法一：使用常规的思路deftranspose(M):#初始化转置后的矩阵result=[]#获取转置前的行和列row,col=shape(M)#先对列进行循环foriinrange(col):#外层循环的容器item=[]#在列循环的内部进行行的循环forindexinrange(row):item.append(M[index][i])result.append(item)returnresult思路：矩阵的转置就是从行变成列,列变成行先定义一个最终存
系统 2019-09-27 17:50:28 2499
