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我其实是一个不爱在平台上讲自己故事的人，但是随着互联网越来越火，python越来越流行，与此同时，出现了太多像我曾经一样面对社会的发展而不知所措的朋友，至此，希望能够以我的经历给大家一些帮助和借鉴。高中辍学，三年间做遍各种零工高二上半学期，

论文python代码这是一篇开启无监督机器翻译热的重要论文，18年之后的无监督机器翻译学习方法的改进大都在改论文之上，或启发之下进行进的。上图中Section3.1该部分的目的是一个语言模型将词训练为词向量，如工具word2vecorfas

聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发

上次我们了解了文本处理的流程，已经了解了文本处理的大体轮廓。“光说不练假把式！”今天，我们就来实际演练一下文本处理。分词（Tokenize）分词就是将句子拆分成一个个具有意义的“小部件”。仿佛就是传送带上的一个个小物品。例如“Hello，e

47503.找出数组中重复的数字03try1:遍历超时classSolution:deffindRepeatNumber(self,nums:List[int])->int:foriinrange(len(nums)-1):forj

有时候，产生很多pdf,想合并到一个merged.pdf方便查看。主要工具：python3;pyPDF2参考：py3和py2下载包不同：py3下载pyPDF2py2合并pdf脚本Tips:statis_CTCF_mut里面都是同类型文件，不

工作很久了,常常在思考,如果让我穿越回去,遇到刚开始工作的自己,我会说些什么?想了想,还是觉得我在qq签名上写的几个关键字最合适:精简,系统,专注,坚持。一精简精简太重要了，通过精简我们可以抓住主要矛盾，可以保障自己的精力不被细枝末节所分散

前几天一直在整Pyqt5相关的知识，在PythonUI的世界里Pyqt5只是其中的一种用来做应用程序比较nice。要在一个画布上面呈现我们需要的东西还是得依赖turtle比较靠谱，什么组件就做什么事、没有谁比谁厉害，只是在合适的地方用合适的

Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。官网：turtle库

配置文件简介配置文件--那些影响pytest运行的非测试文件，可以节省时间和重复工作。如果你发现自己在测试中总是使用某些标志，比如--verbose或--strict-markers，你可以把它们藏在一个配置文件中，而不必总是输入它们。除了

无论是单细胞、空间组还是ATAC的数据，有时由于下游分析的需求或可视化的需求，同时由于python的运算速度的优势，目前越来越多单细胞分析的工具开始在python环境下开发（scanpyspGCNscVelo……），但是大家大多都习惯了

批量查询英文单词的功能实现之后，我又做了一些改进，现在已经可以真正地帮助我这样的英语渣渣换一种方式学英语单词了。（其实还有一些想法，等以后有时间再做吧）目前有4个小功能：批量查询单词随机浏览记忆一定数量的单词单词测试：根据英文单词选择正确

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