前言文本向量化是将文本数据转换为数值向量的过程。由于计算机只能处理数值数据，文本数据需要被转换成数值形式才能被算法和模型处理。这种向量化的过程使得文本数据能够被机器学习、深度学习等算法有效地处理。文本向量化的方法有多种，其中常见的有以下几种：1. 词袋模型 (Bag of Words, BoW): 这是最简单的文本向量化方法，它忽略了文本中单词的顺序和语法，只考虑单词的出现次数。每个文档或句子可以表示为一个向量，其中每个维度代表一个单词，值为该单词在文本中的出现次数或频率。2. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): TF-IDF...

自我介绍根据项目提问讲讲闭包原型与原型链promise具体说说es6，全部都说，数组的常用方法有哪些，干什么用的哪些方法不会改变原数组map怎么使用vue2和vue3 的区别算法写题#软件开发2024笔面经##网易#

第三题解法：树形dfs，用1表示B，2表示R，对树自下而上取或，那么节点为3表示子树同时有1和2。也可用集合，从下往上更新集合，找集合中有1和2的，但集合常数比位运算大，推荐使用位运算。C++和Python代码见截图，Python需要加sys.setrecursionlimit(100000)，防止递归深度过大。 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int n; cin>>n; string s; cin>>s; vector<ve...

上午看了八股还没看完，看了翻译版的Effective Modern C++，据说要先看effective c++（？下午投简历，EMO，看黑马系统编程晚上继续系统编程。投的方向都是cpp／qt好像没什么面试了，Linux c不知道要不要去学c语言什么的...好多要学的啊，哎