单词

NDSS https://arxiv.org/abs/1812.05271 摘要中的创新点确实是对抗攻击中值得考虑的点： 1. effective 2. evasive recognized by human readers 3. efficient 在IMDB数据集上取得100%的成功率。 最后有讨论可能的防御机制，可以重点看下能不能做这相关的工作。 TEXTBUGGER: 白盒： 通过 雅可比矩阵 找到最重要的单词。 https://jingyan.baidu.com/article/cb5d6105c661bc005c2fe024.html （梯度vs Jacobian矩阵vs Hessian矩阵） （和梯度的方法差不多） 2-5步：计算重要性，对单词排序。 6-14步：生成bugs：考虑视觉和语义的相似性；考虑character-level & word-level character-level：看起来就像是简单的拼写错误。目的：把未知词汇映射到未知embedding word-level：最近邻搜索。 作者发现在一些词嵌入模型中(如word2vec)，“worst”和“better”等语义相反的词在文本中具有高度的句法相似性，因此“better”被认为是“worst”的最近邻。 以上显然是不合理的，很容易被人察觉。 因此，作者使用了 语义保留技术 ，即

链接： http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2082 题意: 假设有x1个字母A， x2个字母B,..... x26个字母Z，同时假设字母A的价值为1，字母B的价值为2,..... 字母Z的价值为26。那么，对于给定的字母，可以找到多少价值<=50的单词呢？单词的价值就是组成一个单词的所有字母的价值之和，比如，单词ACM的价值是1+3+14=18，单词HDU的价值是8+4+21=33。(组成的单词与排列顺序无关，比如ACM与CMA认为是同一个单词）。 思路: 母函数模板 代码： #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> #include<math.h> #include<vector> using namespace std; typedef long long LL; const int INF = 1e9; const int MAXN = 1e5+10; const int MOD = 1e9+7; int cnt[30]; LL Val[100], Tmp[100]; void Init() { memset(Val, 0, sizeof(Val)); Val[0] = 1; for

要求1：输出某个英文文本文件中 26 字母出现的频率，由高到低排列，并显示字母出现的百分比，精确到小数点后面两位。 要求2：输出单个文件中的前 N 个最常出现的英语单词。 作用：一个用于统计文本文件中的英语单词出现频率的控制台程序； 单词：以英文字母开头，由英文字母和字母数字符号组成的字符串视为一个单词。单词以分隔符分割且不区分大小写。在输出时，所有单词都用小写字符表示。 要求3：输出单个文件中的前 N 个最常出现的英语单词。 英文字母：A-Z，a-z 字母数字符号：A-Z，a-z，0-9 分割符：空格,非字母数字符号 例：good123是一个单词，123good不是一个单词。good，Good和GOOD是同一个单词 package hlbt; import java.io.File; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; public class hlbt1 { private static int[][] letter=new int[2][52]; public static void main(String[] args) throws IOException { StringBuilder sb = new StringBuilder();

要求1：输出某个英文文本文件中 26 字母出现的频率，由高到低排列，并显示字母出现的百分比，精确到小数点后面两位。 要求2：输出单个文件中的前 N 个最常出现的英语单词。 作用：一个用于统计文本文件中的英语单词出现频率的控制台程序； 单词：以英文字母开头，由英文字母和字母数字符号组成的字符串视为一个单词。单词以分隔符分割且不区分大小写。在输出时，所有单词都用小写字符表示。 要求3：输出单个文件中的前 N 个最常出现的英语单词。 英文字母：A-Z，a-z 字母数字符号：A-Z，a-z，0-9 分割符：空格,非字母数字符号 例：good123是一个单词，123good不是一个单词。good，Good和GOOD是同一个单词 源代码： package FileRead; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.HashMap; import

1071 Speech Patterns (25 分) People often have a preference among synonyms of the same word. For example, some may prefer "the police", while others may prefer "the cops". Analyzing such patterns can help to narrow down a speaker's identity, which is useful when validating, for example, whether it's still the same person behind an online avatar. Now given a paragraph of text sampled from someone's speech, can you find the person's most commonly used word? Input Specification: Each input file contains one test case. For each case, there is one line of text no more than 1048576 characters in

实现计算文件中字符的占比和不同单词的个数两项功能，首先将文本文件按行导入到程序中，再通过charAT（）函数来实现对单个字符的操作，并用集合来统计字符总数以及不同的字符的个数，进而输出各个字符的个数以及占总数的百分比。计算单词个数时通过判断是否是非单词字符来实现，并使用sort（）函数来实现升序操作。通过循环输出单词及其个数。 package All; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Scanner; public class all { public static void main(String[] args)throws IOException//扔掉很重要 { File

package com_1; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.Scanner; class Word //定义出一个单词类 { String value; //具体的单词 int geshu; //出现的个数 Word next; //将单词链起来 public Word(String value,int geshu) //带参构造函数 { this.value=value; this.geshu=geshu; next=null; } public Word() //空构造函数 { this.value=""; this.geshu=0; next=null; } } public class Shuru { public static void main(String args[]) throws IOException //主函数 { Scanner dc = new Scanner(System.in); Word word=new Word(); //单词的链头 Word lian,xin; String str=""; FileReader f=new FileReader("F:\

「SCOI2016」背单词 Lweb 面对如山的英语单词，陷入了深深的沉思，「我怎么样才能快点学完，然后去玩三国杀呢？」。这时候睿智的凤老师从远处飘来，他送给了 Lweb 一本计划册和一大缸泡椒，然后凤老师告诉 Lweb ，我知道你要学习的单词总共有 $ n $ 个，现在我们从上往下完成计划表，对于一个序号为 $ x $ 的单词（序号 $ 1 \ldots x-1 $ 都已经被填入）： 1. 如果存在一个单词是它的后缀，并且当前没有被填入表内，那他需要吃 $ n \times n $ 颗泡椒才能学会； 2. 当它的所有后缀都被填入表内的情况下，如果在 $ 1 \ldots x - 1 $ 的位置上的单词都不是它的后缀，那么他吃 $ x $ 颗泡椒就能记住它； 2. 当它的所有后缀都被填入表内的情况下，如果 $ 1 \ldots x - 1 $ 的位置上存在是它后缀的单词，所有是它后缀的单词中，序号最大为 $ y $，那么他只要吃 $ x - y $ 颗泡椒就能把它记住。 Lweb 是一个吃到辣辣的东西会暴走的奇怪小朋友，所以请你帮助 Lweb，寻找一种最优的填写单词方案，使得他记住这 $ n $ 个单词的情况下，吃最少的泡椒。 Sol 可以发现一定按着树的顺序填比较优（<n*n） 那么首先正的贡献是一定的(1+...+n)，只考虑负的贡献。 对于两棵大小不同的子树，记第一颗大小为x

verup 添加释义 网络释义 版本升级 魔力私服GM命令大全以及详细使用说明 ... setversion \\设定版本 verup \\版本升级 shiptake \\修改登录船 ... 基于13个网页 - 相关网页 来源： https://www.cnblogs.com/seanfafen/p/11785181.html

文章摘要 文章讲述一个使用基于单一卷积神经网络的多任务学习模型，可以给一个句子输出预测一系列语法或语义上的输出：如词性标注、命名实体识别、语言角色，语义相近的单词，自然语言模型（句子有意义的概率）。所有这些任务上使用一个网络实现权重共享，即一个多任务学习实例。除了语言模型，所有的任务都使用打标签的数据，这样的组合代表了一个通过共享任务的进行半监督学习形式【语言模型是无监督的，而其他任务有监督】。文中表明这种多任务学习以及半监督学习改进了共享任务的生成，带来了最佳的效果。 文章指出过往的统一框架都有如下三个失败之处： 1. 分类器是浅层的，经常是线性分类器。 2. 浅层分类器需要人工抽取出较好的特征。 3. 独立学习这些特征会分别引入误差。如果能够进行统一学习，能够通过不同任务的进行更好的泛化。 文中也表明，在非监督任务上，也能学习好很好的语义特征。 文中的参与使用的任务： 词性标注（ Part-Of-Speech Tagging, POS ）：语法层面，标注每个单词的语法角色 浅层句法分析（ Chunking or shallow parsing ）：语法层面，如判断子句是名词短语 (NP) 或动词短语 (VP) ，每个词 encode 为 begin-chunk(B-NP) 或 inside-chunk (I-NP) 或 end-chunk(E-NP) 等 命名实体识别（