jignatius
2020-02-01 00:14
我会维护这样的网页和用户字典：
d = {'login' : {'tom':1, 'jerry':0, 'dexter':2, 'deedee':3, 'buttercup':1},
'ask' : {'tom':0, 'jerry':0, 'dexter':3, 'deedee':2, 'buttercup':1},
'profile': {'tom':4, 'jerry':2, 'dexter':2, 'deedee':3, 'buttercup':1},
'search': {'tom':1, 'jerry':0, 'dexter':2, 'deedee':0, 'buttercup':4},
}
其中键是网页，值是用户和网页访问的字典。用户访问时，增加每页字典中的计数。然后，将最频繁的访问者吸引到每个页面很简单：
from collections import Counter
l = []
for key,dd in d.items():
c = Counter(dd)
l.append({key : c.most_common(1)[0]})
print(l)
输出：
[{'login': ('deedee', 3)}, {'ask': ('dexter', 3)}, {'profile': ('tom', 4)}, {'search': ('buttercup', 4)}]
更新：
要创建字典，d您首先需要页面和用户列表：
pages = ['login', 'ask', 'profile', 'search']
users = ['tom', 'jerry', 'dexter', 'deedee', 'buttercup']
然后，您可以使用字典理解功能来创建字典：
d = {page: {user: 0 for user in users} for page in pages}
这里有两个for循环-一个用于迭代页面，另一个用于每个页面的用户。然后，您将获得如下结构：
{'login': {'tom': 0, 'jerry': 0, 'dexter': 0, 'deedee': 0, 'buttercup': 0},
'ask': {'tom': 0, 'jerry': 0, 'dexter': 0, 'deedee': 0, 'buttercup': 0},
'profile': {'tom': 0, 'jerry': 0, 'dexter': 0, 'deedee': 0, 'buttercup': 0},
'search': {'tom': 0, 'jerry': 0, 'dexter': 0, 'deedee': 0, 'buttercup': 0}}
之后，为每个用户更新网页访问非常简单：
d['login']['tom'] += 1
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Mamba is a new state space model architecture showing promising performance on information-dense data such as language modeling, where previous subquadratic models fall short of Transformers. It is based on the line of progress on structured state space models, with an efficient hardware-aware design and implementation in the spirit of FlashAttention.
(翻译：Mamba 是一种新的状态空间模型架构，在信息密集型数据（例如语言建模）上显示出良好的性能，而之前的二次模型在 Transformers 方面存在不足。它基于结构化状态空间模型的进展，并本着FlashAttention的精神进行高效的硬件感知设计和实现。)
是的，这是我感兴趣的逻辑。我将如何获取
d包含数据的字典我的问题是，我应该为迭代过程中出现的每个“新”键创建一个新键，并且该键的值应为“ 1”或附加“ 1”，所有这些在检查键是否已存在时
@LlewellynHattingh请参阅我的更新以创建和更新字典。希望能帮助到你。