‘’16bits位宽寄存器,用五(六也行)级逻辑判断其中有15个0和1个1‘’,这么道题目,面试无数,几乎没有人能答出来,连给我衍生‘’14个0和2个1‘’的机会都没有. 今天的问题来源于知乎,某大牛说的面试题,据说很少有人给出正确答案.正确答案究竟是什么我也不清楚,我的目标是实现一个FPGA的版本,特记录于此. 说明一下问题,一个16bits的数输入,检查其中1的个数,如果为独热码,即16位中只有1位为1,则输出为1.题目乍看起来很简单,使用Verilog,可以很轻松实现,实现方法不在赘述.出…

最近工作上正好需要进行UTF编码检测,自己写了一个,分享给大家,希望可以帮得上有需要用的朋友 public bool isUtf8(byte[] rawText) { bool result = true; if (rawText == null) { return !result; } ; while (pos < rawText.Length && result) { if ((rawText[pos] & 0x7F) == rawText[pos]) { pos++;…

上一篇博客介绍了文本离散表示的one-hot.TF-IDF和n-gram方法,在这篇文章里,我做了一个对新闻文本进行one-hot编码的小实践. 文本的one-hot相对而言比较简单,我用了两种方法,一种是自己造轮子,第二种是用深度学习框架keras来做.同时,我发现尽管sklearn可以实现对特征向量的one-hot,但并不适用于文本的处理. 代码和新闻文本文件可到我github主页下载:https://github.com/DengYangyong/one_hot_distribution.…

one-hot是比较常用的文本特征特征提取的方法. one-hot编码,又称“独热编码”.其实就是用N位状态寄存器编码N个状态,每个状态都有独立的寄存器位,且这些寄存器位中只有一位有效,说白了就是只能有一个状态. 下面举例说明: 有四个样本,每个样本有三种特征: feature1 feature2 feature3sample1 1 4 3sample2 2  3 2sample3 1 2 2sample4 2 1 1上图用十进制数对每种特征进行了编码,feature1有两种可能的取值,feat…

One-Hot编码 What.Why And When? 一句话概括:one hot编码是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程. 目录: 前言: 通过例子可能更容易理解这个概念. 假设我们有一个迷你数据集: 公司名 类别值 价格 VW 1 20000 Acura 2 10011 Honda 3 50000 Honda 3 10000 其中,类别值是分配给数据集中条目的数值编号.比如,如果我们在数据集中新加入一个公司,那么我们会给这家公司一个新类别值4.当独特的条目增加时,类别值将…

1.IMultiLanguage3 或者 IMultiLanguage2 1.1.怎么判断XML 的编码格式(UTF-8或GB2312等)-CSDN论坛.html(https://bbs.csdn.net/topics/391919768) 1.2.查看当前编码(代码页) - lslsyqyq的专栏 - CSDN博客.html(https://blog.csdn.net/lslsyqyq/article/details/80858048) 1.3.测试代码:(vs08x86) //#define…

http://m.blog.csdn.net/wangpei1949/article/details/53140372 Spark MLlib特征处理:OneHotEncoder OneHot编码 ---原理及实战…

1. 多值无序类数据的特征提取: 多值无序类问题(One-hot 编码)把“耐克”编码为[0,1,0],其中“1”代表了“耐克”的中 间位置,而且是唯一标识.同理我们可以把“中国”标识为[1,0],把“蓝色”标识为[0,1]. 然后把所有的数据编码拼接起来,[“耐克”,“中国”,“蓝色”]的最终编码结果就变为了 [0,1,0,1,0,0,1],这一组数据虽然很稀疏,但是可以带到算法中进行计算 无序类数据的特征提取:One-hot 编码解决多值无序类数据的特征提取问题. 2.文本提取特征:   由…

1.导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column import org.apache.spark.sql.DataFrameReader import org.apache.…

最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点. 一.与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码 比如:使用路透社数据集(包含许多短新闻及其对应的主题,包括46个不同的主题,每个主题有至少10个样本) from keras.datasets import reuters (train_data,train…