# Python读取JSON时转义符消失
## 引言
在Python中读取JSON文件时，有时候会遇到转义符消失的问题。本文将向刚入行的小白开发者介绍如何解决这个问题。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[读取JSON文件] --> B[加载JSON文件]
B --> C[处理JSON数据]
C --> D[转义字符处理]
D --
\(\mathcal{Description}\) Link. 给定长度为 \(n\) 的合法表达式序列 \(s\)，其中数字仅有一位正数，运算符仅有 - 作为占位。求将其中恰好 \(k\) 个 - 替换为 +，其余 - 替换为 * 的所有方案得到的表达式结果之和。答案模 \((10^9+7)\)。 ...
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2021-10-04 22:33:00
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一、先介绍一下os模块import os
print(os.getcwd())
# E:\python\test\python_models
# 获取当前的目录
print(os.listdir("."))
# ['oop.py', 'python_argparse.py', 'python_click.py', 'python_os.py', 'python_re.py', 'python
LU分解概念：假定我们能把矩阵A写成下列两个矩阵相乘的形式：A=LU，其中L为下三角矩阵，U为上三角矩阵。这样我们可以把线性方程组Ax= b写成Ax= (LU)x = L(Ux) = b。令Ux = y，则原线性方程组Ax = b可首先求解向量y 使Ly = b，然后求解 Ux = y，从而达到求解线性方程组Ax= b的目的。LU分解的基本思想将系数矩阵A转变成等价的两个矩阵L和U的乘积，其中L和
解析路径路径解析依赖与os中定义的一些变量：os.sep-路径各部分之间的分隔符。os.extsep-文件名与文件扩展名之间的分隔符。os.pardir-路径中表示目录树上一级的部分。os.curdir-路径中当前目录的部分。split()函数将路径分解为两个单独的部分，并返回包含这些结果的tuple。第二个元素是路径的最后部分，地一个元素是其他部分。import os.path
for path
一、模态分解算法===============EMD算法介绍（一）模态分解相关的算法有以下几类IMF 固有模态函数\EMD经验模态分解\EEMD集合经验模态分解\CEEMD 互补集合经验\（EEMD的标准形式）CEEMDAN自适应噪声完备集合经验模态分解\VMD 变分模态分解（二）本篇主要介绍EMD算法IMF的定义：将待研究的信号分解为一个个单分量信号，每一个单分量信号只包含一种振荡模式（即单一的
本文主要是针对疾病基因预测方向，非负矩阵分解的应用1. 目标函数：1. 非负矩阵分解（NMF） Y是miRNA与disease的关系， U代表了所有miRNA的特征， V代表了所有disease的特征， 将Y分解为U和V最小化这个公式，将通过已知的Y得到两个非负矩阵U和V 2. 加Graph regularization的NMF（根据manifold learning 和 sp
学习总结文章目录学习总结一、三角分解（LU分解）1.1 高斯消元1.2 LU分解原理1.3 LU分解python代码1.4 LU分解算法二
原创
2022-08-25 10:40:13
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1、使用的Xshell,执行某个程序中断后，提示符变成了这样，输入字母不显示，重新连接正常。 2、可以盲输reset 恢复。 ...
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2021-07-29 14:50:00
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VMD确定分解个数K1. VMD基础概念变模态分解（variational mode decomposition，VMD） 将一个时间序列f分解成k个具有固定中心频率ω_k的模态分量u_k (t)，并使每个模态量的频率估计带宽之和最小。对各模态分量进行Hilbert变换得到其单边频谱，通过混合一估计中心频率，将各分量的单边频谱调制到基频带，再经过对解调信号梯度的L2正则化进行高斯平滑估计，得到风功
分解（一） 输入自然数n（n<100），输出所有和的形式。不能重复。如：4=1+1+2；4=1+2+1;4=2+1+1 属于一种分解形式。样例输入：7输出：1:7=1+62:7=1+1+53:7=1+1+1+44:7=1+1+1+1+35:7=1+1+1+1+1+26:7=1+1+1+1+1+1+1
原创
2021-05-29 18:40:35
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( Incomplete ) Cholesky decompositionCholesky分解是一种分解矩阵的方法, 在线形代数中有重要的应用。Cholesky分解把矩阵分解为一个下三角矩阵以及它的共轭转置矩阵的乘积（那实数界来类比的话，此分解就好像求平方根）。与一般的矩阵分解求解方程的方法比较，Cholesky分解效率很高。 Cholesky是生于19世纪末的法国数学家，曾就读于巴黎综合理工学
分解 是指将字节或字符序列分割为像单词这样的逻辑块的过程。Java 提供StreamTokenizer 类, 像下面这样操作: import java.io.*; public class token1 { public static void main(String args[]) { if (a
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2018-08-06 23:42:00
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#coding:utf8
import numpy as np
def gram_schmidt(A):
"""Gram-schmidt正交化"""
Q=np.zeros_like(A)
cnt = 0
for a in A.T:
u = np.copy(a)
for i in range(0, cnt):
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2023-05-26 20:36:20
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最近在解EMMC的一个bug，发现Linux EMMC有点小复杂，先整理个文档出来吧 用的是TI 平台，仅分析MMC，不分析SD和SDIO mmc_init
[html]
view plain
copy
1. 2769 static int __init mmc_init(void)
2. 2770 {
3. 2
1、DMDSC集群DMDSC 集群由若干数据库实例组成，这些实例间通过网络（MAL 链路）连接，通过一个特殊的软件（DMCSS，集群同步服务）的协助，共同操作一个数据库。从外部用户视角来看，他们看到的只是一个数据库。所有节点平等地使用数据文件。这份数据一般放在共享存储上，每个服务器通过光纤连接到共享存储上。2、DMASM（DM Auto Storage Manager）DM Auto Storag
# 使用 Python 将字符串按分行符分解为列表
在编程的过程中，我们经常需要对字符串进行操作。例如，有时我们需要将一个包含多行文本的字符串按行分开，变成一个列表。在本文中，我们将学习如何使用 Python 完成这一操作。
## 流程概述
在开始之前，我们先对整个过程进行概括。可以参考以下表格：
| 步骤 | 描述 | 代码
文章目录1 题目2 解析2.1 题意2.2 思路3 参考代码1 题目分解因数时间限制 1000 ms 内存限制 32768 KB 代码长度限制 100 KB 判断程序 S
原创
2022-05-26 01:53:08
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呆瓜在论文里使用了EMD方法，对于EMD方法，呆瓜刚开始接触时是懵逼的，完全不知道用来干什么。在请教了导师和夫哥后呆瓜也进行了自学，现在呆瓜对EMD有了初步的了解，也算是在论文之路上又前进了一步。在本文最后，呆瓜对上证闭盘数据进行了EMD分解，但只是做了分解图，并未作出解读和分析。本文结构大致如下图：首先，信号处理是现代科学的一个重要研究领域，遍及通信、数据分析、模式识别、金融等几乎所有的应用领域
因素分析的基本原理
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因素分析就是将错综复杂的实测变量归结为少数几个因子的多元统计分析方法。其目的是揭示变量之间的内在关联性，简化数据维数，便于发现规律或本质。
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因素（因子）分析（Factor Analysis)的基本原理是根据相关性大小把变量分组，使得同组变量之间的相关性较高，不同组变量之间相关性较低。每组变量代表一个基本结构，这个结构用公共因子来进行解释。
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因素分析的目的
