如何在不让Visual Studio 2019将文本展开为<:Phrase></:Phrase>的情况下添加文本:Phrase+TAB-Key

在Visual Studio 2019中，可以通过以下步骤来添加文本":Phrase"而不让其展开为"<:Phrase></:Phrase>":

打开Visual Studio 2019，并进入要编辑的文件。
在需要添加文本的位置，输入":Phrase"。
在输入完":Phrase"后，按下TAB键。

通过按下TAB键，可以触发Visual Studio的代码片段功能。默认情况下，":Phrase"会被展开为"<:Phrase></:Phrase>"，但我们可以通过修改代码片段的设置来更改这个行为。

以下是修改代码片段设置的步骤：

在Visual Studio 2019中，点击菜单栏的"工具"。
在下拉菜单中，选择"代码片段管理器"。
在代码片段管理器中，选择适用于当前文件类型的代码片段。
找到":Phrase"对应的代码片段，并双击打开。
在代码片段编辑器中，找到展开的代码部分，将其删除或注释掉。
保存修改并关闭代码片段编辑器。

完成以上步骤后，再次输入":Phrase"并按下TAB键，就不会展开为"<:Phrase></:Phrase>"，而是保持为":Phrase"文本。

需要注意的是，以上步骤是基于Visual Studio 2019的默认设置进行修改的。如果你的Visual Studio 2019有自定义的代码片段或其他相关设置，可能需要根据具体情况进行调整。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

全新的多模态预训练范式：微软提出GLIP统一了对象检测和短语定位任务

GLIP将 object detection 定义为 phrase grounding，可以推广到任何目标检测任务。...「Object detection as phrase grounding」作者不是将每个 region/box 分类为c类，而是将检测任务重新定义为一个 grounding 任务，通过将每个 region...因此，如果一个phrase是正匹配某个visual region，便将所有子词正匹配，而将所有的added token负匹配所有的visual region，这样将原始的分类损失扩展为。...在没有添加上下文向量(视觉模态和语言模态)的情况下，模型即为后期融合模型。...因此模型的预测是以文本prompt为条件的。

3K3 0

Elasticsearch 利用API进行搜索

ES 在搜索上对外开放了 Resultful API, 方便各个语言调用，那么他调用有两种方式，一种就是单纯将搜索的参数放到url上，还有就是可以放到Request Body里面，我们来依次看看。...q=year:[2018 TO 2019] { "profile": "true" } [] 为闭区间，{} 为开区间 year:[2018 TO 2019]，查询时间在2018-2019年的电影...实现 Phrase 查询，query 的词必须按照顺序排列，slop 实现模糊查询，slop=1，表示中间可以有一个字符 POST test/_search { "query": { "match_phrase...，如果在存储时，使用了分词，原有的文本“I say hello world”会被分词进行存储，不会存在“hello world”这整个词，那么不会返回任何值。...match_phase 查询确切的语句，在对查询字段定义了分词器的情况下，会使用分词器对输入进行分词，然后返回满足下述两个条件的文档 match_phase中的所有term都出现在待查询字段之中待查询字段之中的所有

6963 0

【iText5 生成PDF】纯Java代码实现生成PDF(自定义表格、文本水印、单元格样式)

* @Date 2019/7/12 14:56 * @param table 表格 * @param cell 列 * @param text 文本...@param text 文本 * @param colspan 需要合并的列 * @return void **/ public static void addTableGroupTitle...cell * @Author 小帅丶 * @Date 2019/7/12 11:36 * @param titleCell 要操作的cell * @param...cell * @Author 小帅丶 * @param baseCell 要操作的cell * @Date 2019/7/12 11:36 * @return...ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream(); document.close(); //添加文本水印

8.7K3 1

一起学Elasticsearch系列-模糊搜索

高内存消耗：如果前缀值过长或前缀匹配的文档数量过多，将占用较大的内存资源，并且前缀搜索是没有缓存的。...为了提高性能，应避免使用通配符模式，如 . 或 .?+ 未经前缀或后缀。 flags 正则表达式匹配的 flags 参数用于指定正则表达式的匹配选项。...match_phrase_prefix与match_phrase相同,但是它多了一个特性，就是它允许在文本的最后一个词项(term)上的前缀匹配。...这里我们设置为 10，表示最多扩展 10 个前缀项进行匹配。 match_phrase_prefix 查询适用于需要同时支持短语匹配和前缀匹配的场景。...ngram：ngram 分词器将输入的文本按照指定的长度切割成一系列连续的字符片段。

6041 0

like模糊匹配查询慢解决之道——MySQL全文索引

解决方案：数据量不大的情况下，使用mysql的全文索引；数据量比较大或者mysql的全文索引不达预期的情况下，可以考虑使用ES 下面主要是MySQL的全文索引相关....2、全文索引全文检索（Full-Text Search）是将存储于数据库中的整本书或整篇文章中的任意内容信息查找出来的技术。...创建表时创建全文索引 create table 表名( 字段名1, 字段名2, 字段名3, 字段名4, FULLTEXT full_index_name (字段名) )ENGINE=InnoDB; 2、为已有表添加全文索引...>(大于号) 包括，并提高排名值,查询的结果会靠前 < 包括，并降低排名值，查询的结果会靠后 () 将单词分组为子表达式（允许将它们作为一组包括在内，排除在外，排名等等）。〜否定单词的排名值。...)下，文本的查询被转换为n-gram分词查询的并集。

4041 0

用深度学习从非结构化文本中提取特定信息

在这篇文章中，我们将处理从非结构化文本中提取某些特定信息的问题。...相反，在某些情况下，您需要一个针对非常特定和小数据集训练的模型。这些模型对一般语言结构的知识几乎为零，只具有特殊的文本特征。...流行的文本矢量化方法，如tfidf、word2vec或GloVe模型，都使用整个文档的词汇表来创建向量，除了停止词(例如冠词、代词和其他一些非常通用的语言元素，在这样的统计平均过程中几乎没有语义意义)。...我们可以将一个模型定义为一个正则表达式，给出句子分解(例如，我们可以将一个短语定义为许多形容词加上一个名词)，或者我们可以用NLTK中抽取的名词短语示例来教授一个带有标记的文本数量的模型。...使用另一种二进制特征描述候选英语前缀和后缀的存在，提高了模型在测试集上的性能，正确率高达77.3%。此外，在模型的特征集中添加编码部分语音的热门向量，将我们的结果提高到了84.6%。

2.6K3 0

如何使用 Python 从单词创建首字母缩略词

使用 split（）函数，将提供的句子划分为不同的单词。遍历单词列表，一次一个。使用索引或切片，提取每个单词的首字母。将提取的字母设为大写。在首字母缩略词字符串的末尾添加大写字母。...技巧要生成准确的首字母缩略词，请确保输入短语的格式正确，具有适当的单词间距。处理可能影响首字母缩略词生成的任何特殊字符或符号。若要提高代码的可读性，请为变量指定有意义且具有描述性的名称。...若要处理意外输入（如空短语），请考虑错误处理。边缘案例空话。如果首字母缩略词由于空短语而作为空字符串返回，则该函数将失败。单个单词。...减少数据集或文本分析中长短语的长度。自然语言处理（NLP）。准确表示短语和句子。在脚本程序中，修剪较长的输出时。比如日志记录和错误处理。读取和写入文本文档，使用处理文本和统计信息的 API。...结论本文演示了创建 Python 生成的首字母缩略词的方法。它们将冗长的句子减少为紧凑的表示形式。Python 的灵活性和字符串操作能力使构建首字母缩略词变得简单，从而提高了文本处理和数据分析技能。

4934 1

数据挖掘领头人韩家炜教授：如何从无结构文本到有用的知识？

韩家炜认为若想从 Big Data 中挖掘出有用的知识，就必须研究如何将无结构的文本变成有结构的文本，然后再从有结构的文本中挖掘知识。...（1）从文本数据中挖掘隐藏的结构。文本数据中隐藏着大量的结构，这步工作就是将这些数据挖掘出来。（2）将文本数据转化为有类型的 Network/Text Cube。...但是它的方法不同于以往采用 Uni-gram 的方法，而是将 Topic 挖掘分成了两个步骤：通过 Phrase Mining 对文本进行分割；随后进行基于 Phrase 约束的 Topic 模型。...将关系 phrase 进行聚类。反过来，已经标注类型的实体也可以作为很好的 feature 来对 phrase 进行聚类。将这两个步骤循环进行将得到很好的结果。...以特朗普为例，特朗普的大的类别是「person」，但是作为一个「person」，特朗普可以是一个政治家，也可以是一个商人或者艺术家等。如何进行更精细的类别分类呢？方法就是 Embedding。 ?

2K1 0

微软提出：多模态视觉语言理解和视觉定位的大一统

方法 GLIPv2: Unifying Localization and VL Understanding 在GLIP中将目标检测重新定义为广义的phrase grounding任务的基础上，将localization...「(Language-guided) instance segmentation and referring image segmentation」给定目标检测的结果，添加一个实例分割head，将box...GLIP通过添加几个否定句来形成包含更多(否定)phrase的较长的文本输入，从而缓解了这个问题，但是，受限于文本token的最大长度(GLIP和GLIPv2中为256)，只能添加少量的否定句，否定phrase...「Inter-image region-word contrastive loss」 GLIPv2使用同一batch中的其他图像-文本对中的phrase作为负例，有效地将负例的数量增加到1000数量级，...：然后将图像间region-word对比损失定义为应用于该batch所有图像region和phrase的标准双向对比损失: 与单个图像内部的对比损失相比，图像之间对比损失中的负例数量大小要乘以batch

1.1K2 0

Rime 小狼毫五笔输入法自定义短语

警告本文最后更新于 2019-04-19，文中内容可能已过时。...# # 碼表各字段以製表符（Tab）分隔 # 順序爲：文字、編碼、權重（決定重碼的次序、可選） # # 雖然文本碼表編輯較爲方便，但不適合導入大量條目 # # no comment 大大的小蜗牛...ddrr 1 说明：格式为：自定义短语短语编码排序，如：大大的小蜗牛 ddrr 1 格式中的 Tab 不能用空格代替 # no comment 之后的内容中 # 注释会失效不宜添加过多的自定义短语...第四步在 wubi_pinyin.custom.yaml 里添加修改如下代码： patch: engine/translators: - punct_translator - reverse_lookup_translator...❶,❷,❷,❸,❹,❺,❻,❼,❽,❾,❿ ] # 修改候选標籤 menu/page_size: 5 # 每页候选词数量 style/horizontal: false # false 为候选横排显示

1.7K2 0

.NET 的文本转语音合成

启动 Visual Studio 并创建控制台应用程序。添加对 System.Speech 的引用并实现图 1 中的方法。...嗯，每种语音都需要一些磁盘空间，因此默认情况下不会安装这些语音。若要添加它们，请导航到“开始”|“设置”|“时间和语言”|“区域和语言”，然后单击“添加语言”，确保在可选功能中选择“语音”。...通常情况下，引擎使用与编译器非常相似的两阶段处理方式：首先，将输入分析到包含音标和其他元数据的内部列表或树型结构中，然后基于此结构合成声音。...还可用于向短语添加某些声调，如提高或降低断言或问题的生成语音。总结本文仅介绍了 .NET API。其他平台提供类似的功能。...为此，服务需要具有相应脚本的音频文件。你可以先撰写文本，然后让其他人阅读，或使用现有录音并编写其脚本。将这些数据集上载到 Azure 后，机器学习算法为自己唯一的“语音字体”定型模型。

2K2 0

一起学Elasticsearch系列-搜索推荐

Phrase Suggester Phrase Suggester 是 Elasticsearch 中用于短语级别建议的功能。它可以根据用户输入的文本生成相关的短语建议，帮助用户补全或纠正输入。...Phrase Suggester 将在 title 字段中查找与短语相关的建议结果。生成短语时，使用的 gram 大小为 2，表示使用两个连续的词项进行组合。...它接受一个匹配查询作为参数，并且只有当建议的文本与该查询匹配时，才会返回该建议。还可以在查询参数的 "params" 对象中添加更多字段。...以下是为使用 Completion Suggester 所需的映射配置： type：将字段类型设置为 "completion"。 analyzer：为字段指定一个适当的分析器。...该建议项具有文本、偏移量、长度等属性，并包含相关的元数据，如源文档的信息和上下文信息。点在看，让更多看见。 ·················END·················

3972 0

elasticsearch查询之全文检索

前言：全文检索是Elasticsearch提供的强大搜索引擎功能。可以实现对文本数据进行全面的搜索和匹配。全文检索是通过将查询词与文档中的文本内容进行匹配来实现的。...全文检索涉及的主要概念分词器(Tokenizer)Elasticsearch使用分词器将文本分割成单词或词条。...分词器会将客户端写入的文本数据通过分词算法结合分词词典，将文本数据拆分成有意义的词汇单元(也称为词项)，以便进行索引和搜索。...子查询条件的含义为使用match匹配"在很冷的情况下，我喜欢的食物是热粥"的数据。...cross_fields：使用相同的分词器处理这些字段，将这些字段作为一个大的字段进行解析处理。phrase：对每个字段进行短语匹配查询，然后使用评分(_score)最佳的字段。

1.2K1 0

Python爬虫：对科技新闻的数据分析

image.png 展开标签我们可以看到里面包含标签，标题信息就在之中。因此我们获取数据的思路就有了。...image.png 文本分析将爬取到的所有标题写入txt文件中形成我们的目标分析文本。利用TextRank算法来进行文本分析。TextRank算法可以用来提取关键词和摘要。...TextRank算法思路：把给定的文本 T 按照完整句子进行分割，即:T=[S1,S2,…,Sm] 对于每个句子，进行分词和词性标注处理，并过滤掉停用词，只保留指定词性的单词，如名词、动词、形容词，其中...+ ' ' + phrase 将频率出现次数最高的前30个关键词提取出来以条状图进行展现： image.png 可以看出手机领域是近期常出现的新闻，在年中，很多手机厂商发布了新款旗舰手机，所以热点颇多...以我们分析的数据为例，当天的热点话题包括各苹果、华为、疫情、直播、芯片、手机等，由此我们可以直接定位热点的关键内容；通过关键词组的词云分析，我们可以扩展热点信息，如苹果芯片、功能体验、企业技术、升级一体验等

2.4K3 0

python语音唤醒-pocketsph

这个包为使用SWIG和Setuptools创建的CMU Sphinxbase和Pocketsphinx库提供了一个python接口。...具体操作步骤编辑一个自定义的keyword.txt文本，里面写入打算唤醒的中文词语，和发音可能混淆的词（如果拼音相同只记录一个就行）。...再添加一些其他的乱七八糟的词，这样匹配的时候就不会一直匹配唤醒词了。...] 上面训练上一步的keyword文本。...如： 1234.lm 1234.dic 编辑下载的随机数.dic文件，对照着zh_broadcastnews_utf8.dic的拼音字典，更改成与其同样格式的内容。

4.2K2 0

学好Elasticsearch系列-Query DSL

分析: 当你向Elasticsearch索引一个文档时，会进行"分析"处理，将原始文本数据转换成称为"tokens"或"terms"的小片段。...这个过程可能包括如下操作：切分文本（Tokenization）将所有字符转换为小写（Lowercasing）删除常见但无重要含义的单词（Stopwords）提取词根（Stemming）查询:...multi_match 还支持多种类型的匹配模式，如：best_fields, most_fields, cross_fields, phrase, phrase_prefix等。...term 查询：这种查询对待查询字符串为一个完整的单位，不进行分词处理，并且大小写敏感。它可以在文本、数值或布尔类型字段上使用，通常用于精确匹配某个字段的确切值。...但是，如果你将 boost 参数设置为大于 1 的数，那么匹配的文档的 _score 将会提高，反之则会降低。 range：范围查找 range 查询允许你查找位于特定范围内的值。

2744 0

E-BERT，电商领域语言模型优化实践

怎么继续改进遮盖方法呢，一个比较直观的方向是继续提高遮盖的整体性。前面是从token走到了word，可以继续往前走一步到phrase。...的计算其实可以有很多方法，论文也没有在这块做对比实验，我也就不展开，大家有兴趣可以去看原文。 ?...具体的做法是把两个商品a和b的文本内容送进Bert，得到各自的embedding矩阵；然后对这两个句子做交叉注意力，得到注意力矩阵，然后用注意力矩阵加权a的embedding得到重构后的b的embedding...实验组是各种配置的E-Bert，包括只使用phrase masking的E-Bert-DP，使用AHM的E-Bert-AHM和AHM+NPR的E-Bert。...我想这个结果可以从一个侧面给答案，知道如何在模型中引入行业先验知识是可以大大提高模型在特定场景的表现的，即使如BERT这样自身很强的超级模型也不例外。

1.4K2 0

一起学Elasticsearch系列-Query DSL

分析：当你向Elasticsearch插入一个文档时，会进行"分析"处理，将原始文本数据转换成称为"tokens"或"terms"的小片段。...因此，term查询对大小写敏感，且不会进行任何形式的分析（如停用词移除、词干提取等）。 match_phrase：这个查询是用来匹配一系列词汇或者短语的。...此外，与term查询不同，match_phrase查询会进行文本分析，这意味着它会考虑词汇的大小写、复数形式等。总结来说，term查询更适合精确匹配，而match_phrase查询更适合短语匹配。...但是，match_phrase并不能100%保证精确匹配，因为它会处理和考虑文本的各种变体（比如，大小写、单复数形式等）。...但是，如果你将 boost 参数设置为大于 1 的数，那么匹配的文档的 _score 将会提高，反之则会降低。 Range：范围查找 Range查询允许我们查找某个范围内的值。

4532 0

使用Selenium WebDriver，Python和Chrome编写您的第一个Web测试

上面的XPath搜索divID为“ links”的链接，然后查找包含搜索短语文本的后代。...我们可以将这两行合并为一，但是将这些行拆分起来更具可读性和Python风格。 assert len(phrase_results) > 0 像先前的断言一样，此断言确保至少找到一个元素。...这是一个简单的健全性检查。它可以变得更强大-就像验证页面上的每个结果都包含搜索词组文本一样-但这很难。并非每个结果都可以包含搜索短语的确切文本。例如，某些可能具有大写字符。...对于高级验证，定位器和逻辑将需要更加复杂。由于这是基本的搜索测试，因此简单的断言就足够了。...assert search_input.get_attribute('value') == PHRASE ‍ 键入输入元素的文本可作为其“值”属性访问。该行断言“值”属性等于搜索词组。

2.4K1 0

【NLP基础】英文关键词抽取RAKE算法

RAKE算法首先使用标点符号（如半角的句号、问号、感叹号、逗号等）将一篇文档分成若干分句，然后对于每一个分句，使用停用词作为分隔符将分句分为若干短语，这些短语作为最终提取出的关键词的候选词。...最后，每个短语可以再通过空格分为若干个单词，可以通过给每个单词赋予一个得分，通过累加得到每个短语的得分。一个关键点在于将这个短语中每个单词的共现关系考虑进去。...deg（是一个网络中的概念，每与一个单词共现在一个短语中，度就加1，考虑该单词本身）,每个词在文本中出现的次数即为频率freq; (4)得分score为度deg与频率 freq的商,score越大则该词更重...D={系统，声音，系统托盘，音量小喇叭图标不见}，词共现矩阵如表：每一个词的度为deg={"系统”：2，“声音”：1,“托盘”:1; “音量” ：3; “小喇叭” ：3，“图标” ：3，“不见” ：...RAKE & TextRank及改进中文短文本自动关键词提取的改进RAKE算法 eeeeeeeelias/nlp-rake

9141 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云