文本格式保存的全国省市区字典，可方便导入各种数据库，也可以直接使用， 三个字段含义分别为：代码、名称、上级代码

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1.我们看到字典形式的数据如下所示 list=[[2891-1, D],[2892-1, D],[2896-1, B],[2913-1, 0],[2913-2, 1],[2913-3, 1]] 此list是在数据库中存在的 2.我们把这些样式的字点数据做一次数据转换 把list转换成字典的形式（看下图代码） # -*- coding: utf-8 -*- import pymysql import json import re from xlsxwriter import Workbook datanew = {} #result数据是查询数据库中的li

Go商场的数据字典

基于稀疏表示的字典学习通常被认为是一种重新排列原始数据结构以使能量在非正交和不完整字典上紧凑的方法，广泛用于信号处理，模式识别，机器学习，统计学和神经科学。 当前的稀疏表示框架将优化问题分解为两个子问题，即使用不同的优化器的交替稀疏编码和字典学习，分别处理字典和代码中的元素。 在本文中，我们对字典和代码中的元素进行同质处理。 最初的优化直接解耦为几个按块替换的子问题，而不是上述两个问题。 因此，稀疏编码和字典学习优化被统一在一起。 更准确地说，将优化问题中涉及的变量划分为几个合适的块，并保留凸性，从而可以执行精确的逐块坐标下降。 对于每个可分离的子问题，基于抛物线函数的凸性和单调性，获得封闭形式的解。 该算法因此简单，有效和有效。 实验结果表明，我们的算法大大加快了学习过程。 图像分类的应用进一步证明了我们提出的优化策略的效率。

java 新华字典 比较不错的字典，调用方便，查询迅速，已经编辑好了索引

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！！这是一个直接可用的方法！！ 看看效果！ 我们有这样一个多层嵌套的多维字典： # 老千层饼 data = { '千层饼': { '你以为我是第一层': { '其实我是第五层': '呵呵', '其实还有': { '肉弹葱鸡': ['哦！'], '又千层了': '重名了但是一样找到', '字符串类型，但是我想转换成整数': '999' } }, '对': '对又怎么了',

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