char函数

题目 请实现两个函数，分别用来序列化和反序列化二叉树 二叉树的序列化是指：把一棵二叉树按照某种遍历方式的结果以某种格式保存为字符串，从而使得内存中建立起来的二叉树可以持久保存。序列化可以基于先序、中序、后序、层序的二叉树遍历方式来进行修改，序列化的结果是一个字符串，序列化时通过 某种符号表示空节点（#），以 ！ 表示一个结点值的结束（value!）。 二叉树的反序列化是指：根据某种遍历顺序得到的序列化字符串结果str，重构二叉树。 思路 思路一 非递归用按层序列化和反序列化。代码贼长。 序列化：用队列，结点进队列。每次一个结点处队列，将结点的左右孩子序列化，如果孩子不为空，将数字和！加入到字符串中，同时让孩子进队列。如果为空，把‘#’加入到字符串中。 反序列化，也要用到一个队列。先构建根结点，如果字符串中当前字符为‘#’,则跟节点的孩子为空。反之构造新结点，同时将新创建的孩子结点放入队列中，在下一次循环开始时，出队列一个结点，继续确定并左右孩子，然后将非空结点放入队列中… 循环直到队列为空。 思路二 用递归的方法，代码较短。 使用前序遍历 代码一 /* struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL),

1 读取数据集 with open ( '/home/kesci/input/jaychou_lyrics4703/jaychou_lyrics.txt' ) as f : corpus_chars = f . read ( ) print ( len ( corpus_chars ) ) print ( corpus_chars [ : 40 ] ) corpus_chars = corpus_chars . replace ( '\n' , ' ' ) . replace ( '\r' , ' ' ) corpus_chars = corpus_chars [ : 10000 ] 2 建立字符索引 idx_to_char = list ( set ( corpus_chars ) ) # 去重，得到索引到字符的映射 char_to_idx = { char : i for i , char in enumerate ( idx_to_char ) } # 字符到索引的映射 vocab_size = len ( char_to_idx ) print ( vocab_size ) corpus_indices = [ char_to_idx [ char ] for char in corpus_chars ] # 将每个字符转化为索引，得到一个索引的序列 sample =

第一部分：文本预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 读入文本 分词 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型 #读入文本 import collections import re def read_time_machine ( ) : with open ( '/home/kesci/input/timemachine7163/timemachine.txt' , 'r' ) as f : lines = [ re . sub ( '[^a-z]+' , ' ' , line . strip ( ) . lower ( ) ) for line in f ] return lines lines = read_time_machine ( ) print ( '# sentences %d' % len ( lines ) ) #分词： def tokenize ( sentences , token = 'word' ) : """Split sentences into word or char tokens""" if token == 'word' : return [ sentence . split ( ' ' ) for

一、wait和waitpid函数 当一个进程正常或异常终止时会向父进程发送SIGCHLD信号。对于这种信号系统默认会忽略。调用wait/waidpid的进程可能会: 阻塞(如果其子进程都还在运行); 立即返回子进程的终止状态(如果一个子进程已经终止正等待父进程存取其终止状态); 出错立即返回(如果它没有任何子进程); 如果进程由于收到SIGCHLD信号而调用wait，则可期望wait会立即返回。但是在任一时刻调用则进程可能阻塞。 #include <sys/types.h> #include <sys/wait.h> pid_t wait(int *statloc); pid_t waitpid(pid_t pid, int *statloc, int options); 返回值: 成功返回进程ID, 出错-1. 这两个函数区别: wait如果在子进程终止前调用则会阻塞，而waitpid有一选项可以使调用者不阻塞。 waitpid并不等待第一个终止的子进程--它有多个选项，可以控制它所等待的进程。 如果调用者阻塞而且它有多个子进程，则在其一个子进程终止时，wait就立即返回。因为wait返回子进程ID，所以调用者知道是哪个子进程终止了。 参数statloc是一个整型指针。如果statloc不是一个空指针，则终止状态就存放到它所指向的单元内

8.10 exec 函数 用 fork 函数创建子进程后，子进程往往要调用一种 exec 函数以执行另一个程序。当进程调用一种 exec 函数时，该 进程完全由新程序代换 ，而新程序则从其 m a i n 函数开始执行。因为调用 exec 并不创建新进程 ，所以前后的 进程 ID 并未改变 。 exec 只是用另一个新程序替换了当前进程的正文、数据、堆和栈段。 有六种不同的 exec 函数可供使用，它们常常被统称为 exec 函数。这些 exec 函数都是 U N I X 进程控制原语。 用 fork 可以创建新进程，用 exec 可以执行新的程序 。 exit 函数和两个 wait 函数处理终止和等待终止。这些是我们需要的基本的进程控制原语。在后面各节中将使用这些原语构造另外一些如 popen 和 system 之类的函数。 #include <unistd.h>int execl(const char *pathname, const char * a rg 0, ... /* (char *) 0 */);int execv(const char *pathname, char *const a rgv [] );int execle(const char *pathname, const char * a rg 0, .../* (char *)0, char *const

6.5.1 定义模型 Mxnet: num_hiddens = 256 rnn_layer = rnn . RNN ( num_hiddens ) rnn_layer . initialize ( ) batch_size = 2 state = rnn_layer . begin_state ( batch_size = batch_size ) state [ 0 ] . shape num_steps = 35 X = nd . random . uniform ( shape = ( num_steps , batch_size , vocab_size ) ) Y , state_new = rnn_layer ( X , state ) Y . shape , len ( state_new ) , state_new [ 0 ] . shape # 本类已保存在d2lzh包中方便以后使用 class RNNModel ( nn . Block ) : def __init__ ( self , rnn_layer , vocab_size , ** kwargs ) : super ( RNNModel , self ) . __init__ ( ** kwargs ) self . rnn = rnn_layer self . vocab_size = vocab

linux c语言 fork() 和 exec 函数的简介和用法 假如我们在编写1个c程序时想调用1个shell脚本或者执行1段 bash shell命令, 应该如何实现呢? 其实在<stdlib.h> 这个头文件中包含了1个调用shell命令或者脚本的函数 system();直接把 shell命令作为参数传入 system函数就可以了, 的确很方便. 关于system 有一段这样的介绍: system 执行时内部会自动启用fork() 新建1个进程, 效率没有直接使用fork() 和 exec函数高. 那么这篇文章其实就是介绍一下fork() 和 exec函数的用法, 以及如何使用它们来替代system函数. 1. fork() 函数 1.1 fork() 函数的作用 一般来讲, 我们编写1个普通的c程序, 运行这个程序直到程序结束, 系统只会分配1个pid给这个程序, 也就就说, 系统里只会有一条关于这个程序的进程. 但是执行了fork() 这个函数就不同了. fork 这个英文单词在英文里是"分叉"意思, fork() 这个函数作用也很符合这个意思. 它的作用是复制当前进程(包括进程在内存里的堆栈数据)为1个新的镜像. 然后这个新的镜像和旧的进程同时执行下去. 相当于本来1个进程, 遇到fork() 函数后就分叉成两个进程同时执行了. 而且这两个进程是互不影响

Datawhale：动手深度学习第一次打卡！ 这几天将视频中的代码重新敲了一边，感觉自己学到了不少东西： 编程一定要多练呀！！！（叫破喉咙） 要多看看一些写的好的代码，不然你就不知道自己代码写的有多辣眼睛 学习了一些python的语法点已经一些小技巧 又再次复习了以下知识点 Task01： 线性回归 import torch from torch import nn import numpy as np torch . manual_seed ( 1 ) print ( torch . __version__ ) torch . set_default_tensor_type ( 'torch.FloatTensor' ) # 生成数据 num_inputs = 2 num_examples = 1000 true_w = [ 2 , - 3.4 ] true_b = 4.2 features = torch . tensor ( np . random . normal ( 0 , 1 , ( num_examples , num_inputs ) ) , dtype = torch . float ) labels = true_w [ 0 ] * features [ : , 0 ] + true_w [ 1 ] * features [ : , 1 ] + true_b

介绍 假设 X t ∈ R n × d X_t∈\R^{n×d} X t ​ ∈ R n × d 是时间步 t t t 的小批量输入， H t ∈ R n × h H_t∈\R^{n×h} H t ​ ∈ R n × h 是该时间步的隐藏变量，则： H t = ϕ ( X t W x h + H t − 1 W h h + b h ) H_t=ϕ(X_t W_{xh}+H_{t−1}W_{hh}+b_h) H t ​ = ϕ ( X t ​ W x h ​ + H t − 1 ​ W h h ​ + b h ​ ) 其中， W x h ∈ R d × h W_{xh}∈\R^{d×h} W x h ​ ∈ R d × h ， W h h ∈ R h × h W_{hh}∈\R^{h×h} W h h ​ ∈ R h × h ， b h ∈ R 1 × h b_h∈\R^{1×h} b h ​ ∈ R 1 × h ， ϕ ϕ ϕ 函数是非线性激活函数。由于引入了 H t − 1 W h h H_{t−1}W_{hh} H t − 1 ​ W h h ​ ， H t H_t H t ​ 能够捕捉截至当前时间步的序列的历史信息，就像是神经网络当前时间步的状态或记忆一样。由于 H t H_t H t ​ 的计算基于 H t − 1 H_{t−1} H t − 1 ​ ，上式的计算是循环的

语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为 T T T 的词的序列 w 1 , w 2 , … , w T w_1, w_2, \ldots, w_T w 1 ​ , w 2 ​ , … , w T ​ ，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率： P ( w 1 , w 2 , … , w T ) . P(w_1, w_2, \ldots, w_T). P ( w 1 ​ , w 2 ​ , … , w T ​ ) . 本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是 n n n 元语法（ n n n -gram）。在后续内容中，我们将会介绍基于神经网络的语言模型。 语言模型 以下公式，CSDN使用的是KaTeX（latex的渲染器）,不支持align，但可以用aligned 将\begin{align } 改为\begin{aligned}* 假设序列 w 1 , w 2 , … , w T w_1, w_2, \ldots, w_T w 1 ​ , w 2 ​ , … , w T ​ 中的每个词是依次生成的，我们有 P ( w 1 , w 2 , … , w T ) = ∏ t = 1 T P ( w t ∣ w 1 , … , w t − 1 ) = P ( w 1 ) P ( w 2 ∣ w 1 ) ⋯ P ( w T ∣ w 1 w 2