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说明 <---> Fundamentals"应用基础设备的兼容性 <--->系统权限 <--->请求权限 <--->定义权限 <--->平台架构" Platform ArchitectureJava语言功能8 <---> Java 8 语言功能验证应用程序的行为在Android运行时（艺术） <---> Verifying App Behavior on the Android Runtime应用程序组件 <---> App Components意图和意图过滤器 <---> Intents and Intent Filters常见的意图 <---> Common Intents活动 <---> Activities介绍活动 <---> Introduction to Activities活动的生命周期 <---> The
一分钟读书俱乐部（十一）：《区块链技术驱动金融》梅克尔树
原文精选：另一个我们可以用哈希指针建立的有用的数据结构是二叉树。使用哈希指针的二叉树也叫作梅克尔树(Merkle trees)，以其发明者拉尔夫·梅克尔（Ralph Merkle）的名字命名。如图1.7所示，假设我们有很多包含数据的区块，这些区块就构成了树的叶子（节点）。我们将这些数据区块两两分组，然后为每一组建立一个有两个哈希指针的数据结构，每个指针对应一个区块，这些数据结构就构成了树的下一个层次。我们轮流将这些区块组两两分组，为每一组建立一个包含每个区块组哈希指针的新的数据结构。以此类推，直到我们得到一个单一区块，即树根节点。读书笔记：1，我们用哈希指针可以建立一个二叉树数据结构，使用哈希指针的二叉树也叫作梅克尔树(Merkle trees)。2，我们为每一组建立一个有两个哈希指针的数据结构，每个指针对应一个区块，这些数据结构就构成了树的下一个层次。3，将区块两两分组，为每一组建立一个包含哈希指针的新的数据结构，以此类推，直到我们得到一个单一区块，即树根节点。注：在梅克尔树的数据结构中，所有的数据区块都
【火炉炼AI】机器学习042-NLP文本的主题建模
【火炉炼AI】机器学习042-NLP文本的主题建模(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)文本的主题建模时用NLP来识别文本文档中隐藏的某种模式的过程，可以发现该文档的隐藏主题，以便对文档进行分析。主题建模的实现过程是，识别出某文本文档中最有意义，最能表征主题的词来实现主题分类，即寻找文本文档中的关键词，通过关键词就可以识别出某文档的隐藏主题。1. 准备数据集本次所用的数据集存放在一个txt文档中，故而需要从txt文档中加载该文本内容，然后再对这些文本进行预处理。由于预处理的步骤比较多，故而此处建立一个class来完成数据的加载和预处理过程，也使得代码看起来更简洁，更通用。# 准备数据集，建一个class来加载数据集，对数据进行预处理from nltk.tokenize import RegexpTokenizer from
Node.JS 学习来自课程进击Node.js基础（一）第5-10 Http小爬虫
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