summary(3)

 2009.10.30

一、算法相关

1.       利用aprori思想实现了查找重复字串问题。 还需要进行相关算法的调研,然后比较它们的算法复杂度。打算用C++实现它们。

2.       花了大概一个下午的时间把FP-growth关联规则算法的实现Java版源码,体会是读源码可以学到很多东西,人家的代码确实写得很好,多学学,多体会。

3.       把数据结构堆回顾了一下,包括建堆、调整、堆排序、用大顶堆来实现优先级队列。

4.       一些有意思的问题:文本比较算法(diff, diff3的实现,LCS问题)、多模式匹配问题(AC算法、Wu算法等),二分图匹配问题(求偶算法。。。稳定匹配)

5.       O(n)时间、原地对已排好序的数组去重复,不开辟新空间。有两种思路。

6.       换硬币问题,一种是情况用贪心(简单),另一种情况不能用贪心,需要动态规划。

二、实验室相关

1.         Mining MSR conference基本搞定,关键问题要准备搞定一篇小论文,看文献。

 

 

 

05-10
<think>好的,用户现在想了解“Summary”在编程或技术领域的具体含义和用法。首先,我需要明确用户的问题。他们可能遇到了需要编写总结的情况,比如生成文档、日志分析或者报告,但不确定如何正确应用Summary这个概念。 首先,我得回忆一下Summary的一般定义,通常指的是对信息的简明概括。在技术领域,这可能涉及代码注释、文档生成、日志摘要、数据分析报告等。需要结合具体的应用场景来说明。 接下来,我需要考虑用户可能的背景。他们可能是开发者、学生或者技术文档编写者。如果是开发者,可能关注如何在代码中自动生成摘要;如果是数据分析师,可能关心数据报告的摘要生成方法。不过用户的问题比较广泛,需要覆盖多个方面。 然后,我应该参考之前提供的引用内容。引用3提到了Python网络编程和工具包,比如Twisted框架。虽然与Summary不直接相关,但可以联想到自动化文档生成工具,比如Sphinx,它可以从代码注释生成文档摘要。另外,引用2提到技术博客的写作,可能涉及如何撰写技术内容的摘要。 用户可能还希望了解具体的实现方法,例如使用哪些库或工具来生成摘要。例如,在Python中,可以使用sumy库进行文本摘要,或者使用自然语言处理模型如BERT生成摘要。需要分点说明不同的应用场景和工具。 还要注意用户提到的系统级指令,比如使用正确的中文回答,LaTeX格式的数学表达式,以及生成相关问题。在回答中要确保技术术语准确,结构清晰,分点列出含义和用法,并提供示例代码或工具示例。 最后,生成的相关问题需要围绕Summary的扩展应用、技术实现、工具比较等,帮助用户进一步探索。例如,自动生成API文档的工具比较,或者机器学习在摘要生成中的应用。 总结一下,回答的结构应该是先定义Summary,再分技术场景说明用法,提供示例和工具,最后生成相关问题。需要确保覆盖编程、文档、数据分析等多个领域,并引用相关的工具和库,如Doxygen、Sphinx、sumy等。</think>### Summary在编程及技术领域的含义与用法 #### 一、核心定义 **Summary**(摘要/概要)指通过提炼关键信息,将复杂内容简化为结构化表述的技术手段。在编程中通常体现为: - 代码注释的自动化生成(如Doxygen) - 日志分析的统计报告(如$n$秒内请求量$\sum_{i=1}^n q_i$) - 数据集的统计摘要(均值$\mu$、方差$\sigma^2$) #### 二、典型应用场景 1. **文档自动化** Python示例(使用Sphinx生成API文档): ```python def calculate_sum(a: int, b: int) -> int: """返回两个整数的和 Args: a: 第一个加数 b: 第二个加数 Returns: int: 计算结果 """ return a + b ``` 2. **日志分析系统** 使用Pandas生成服务监控摘要: ```python import pandas as pd logs = pd.read_csv(&#39;server_logs.csv&#39;) summary = logs.groupby(&#39;status_code&#39;).agg({ &#39;response_time&#39;: [&#39;mean&#39;, &#39;max&#39;], &#39;request_path&#39;: &#39;count&#39; }) ``` 3. **机器学习模型解释** 模型特征重要性摘要: $$I_j = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N |w_j^{(i)}|$$ 其中$w_j^{(i)}$表示第$i$次迭代中第$j$个特征的权重[^1] #### 三、技术实现方案 | 技术类型 | 常用工具 | 输出示例 | |---------|----------|---------| | 文本摘要 | sumy/NLTK | 提取式摘要生成 | | 代码摘要 | Doxygen | 类/方法关系图 | | 数据摘要 | Pandas Profiling | 数据分布直方图 | #### 四、最佳实践建议 1. 在REST API开发中遵循OpenAPI规范生成接口摘要 2. 使用`pandas.describe()`快速生成数据分布摘要 3. 通过CI/CD流水线集成自动化文档生成(如GitHub Actions触发文档构建)
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