vi是UNIX和Linux系统内嵌的标准正文编辑器，是一种交互类型的正文编辑器，是一种命令行方式的正文编辑器，可以在图形界面没有启动的情况下工作，是全屏幕正文编辑器，可以用来创建和修改正文文件，操作系统管理和维护时非常有用，vi是visual interface to the ex editor 的前两个单词的首字母。使用vi编辑一个正文文件时，vi将文件中的所有正文放入一个内存缓冲区，所有的操作都是在这个内存缓冲区中进行的，可以选择将所做的修改写到磁盘上，也可以放弃这些修改，在Red Hat Linux和Oracle Linux系统上的vi编辑器实际上是vim。vim是vi improved的缩写、是一种开源的vi编辑器而且加入了许多扩展的特性。
每一个程序员都有一款心心念叨的代码编辑器。而在众多妖颜魅惑的编辑器偶像团体前，vim 就像个不加粉饰的农村姑娘，咋一看是那样朴实无华，难有倾心。但只要走近一点，来个亲密接触，又会被她的似水柔情所俘获。
正则表达式（简写为 regex 或者 regexp）基本上是定义一种搜索模式的字符串，可以被用来执行“搜索”或者“搜索并替换”操作，也可以被用来验证像密码策略等条件。 编译自 | http://linuxtechlab.com/bash-scripting-learn-use-regex-basics/ 作者 | Shusain 译者 | kimii 正则表达式Regular expressions（简写为 regex 或者 regexp）基本上是定义一种搜索模式的字符串，可以被用来执行“搜索”或者“搜
rgrep命令等同于 grep -r 命令，主要是用于递归查找文件里符合条件的字符串，基本语法格式如下：
有了这个插件之后，你再也不用在编码的时候打开浏览器查找某个单词怎么拼写、某句英文注释什么意思了。
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
根据文章内容总结，该文讨论了技术社区和内容编辑人员所需掌握的一些技能，包括文本编辑、沟通、设计、SEO、基础软件使用和开发等。作者认为，掌握这些技能可以更好地为技术社区运营做出贡献，同时也可以提升自身的价值。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自：lanceyan.com 谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，难以下手、非常头大！ 我们可以跳过数学公式，先看看我们了解数据挖掘的目的：发现数据中价值。这个才是关键
vim 的优点纯文字编辑和 Linux 完美的融合提供了命令行。只能假设 ssh 至server进行操作，那么这样的情况就仅仅能使用 vim 了。vim 也是最为强大的通用文本编辑器之中的一个，对于须要编辑不同文本的情景，vim 也是相当有优势的。所以，熟练掌握一下 vim 的基本使用还是非常有必要的。
命令行: ctrl+左右键: 在单词之间跳转 ctrl+a: 跳到本行的行首 ctrl+e: 跳到页尾 Ctrl+u： 删除当前光标前面的文字 （还有剪切功能） ctrl+k： 删除当前光标后面的文字(还有剪切功能) cd .. 向上移动一级目录 cd - 返回上次访问的目录 windows文本的常用操作命令 ctrl + g 定位到指定的行数 ctrl + End 到行的末尾 ctrl + home 到行的末尾 ctrl + f 查找某行 ctrl + h
上下文记忆法是一种通过在句子中查找单词并结合句子的上下文来记忆单词的方法。以下是具体步骤和注意事项：
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要上网
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要
楼主在上篇文章中，提出了将词和字分开，用不同的分词器分别构建索引，来解决match_phrase在中文中的短语或者句子匹配问题。详细的内容请看上一篇文章： ES中文分词器之精确短语匹配（解决了match_phrase匹配不全的问题） 为什么要自己写分词器？ 楼主想要一种分词器，分词器完全按照词典分词，只要是词典有的词语，分词器就一定要分出来。测试了两个分词器比如说IK，MMseg，都不能按照楼主的要求分词。 MMSeg有考虑到词频，即使使用mmseg_max_word，也不能完全按照词典分词。 IK理论上
这篇博客主要阐述我们在分词任务中常用的分词库结巴jieba分词的实现原理，以及之前博客中讲到的HMM在分词中的应用，算是复习与加深理解一下HMM的知识。jieba分词作为一个十年前的分词库，更新到现在依然还是非常好用而且也很经典适合学习。
在之前的文章里，我们介绍了词语表达的训练，使用skip-gram模型训练word2vec。既然词语能表达，那句子也同样能被分布式的向量表示。这里主要介绍几种句子的表示方法。 1. Mikolov在word2vec模型上改进，得到的paragraph vector 类似于CBOW和skip-gram的两种方法。都是基于对paragraph进行embedding表示，并进行joint-train得到。 （1）使用paragraph embedding预测句子中的每个词概率。对每个paragraph构建Matri
开启phpMyAdmin高级功能的设置方法 注：本文基于phpMyAdmin5.5 登录到phpMyAdmin以后，在主界面的底部，我们发现两条提示信息: 一条提示信息是“phpMyAdmin高级功能尚未完全设置，部分功能未激活。请点击这里查看原因”，另外一条信息是“配置文件现在需要一个短语密码。”。 一旦出现这两条信息，就意味着phpMyAdmin中的部分功能不能使用。解决这个问题的操作步骤分为三部分：上传create_tables.sql文件、配置config.inc.php文件和修改config.d
大数据文摘编译作品，转载具体要求见文末 翻译校对| 黄文畅 姜范波 Dr. Guo 对信息时代的大多数人来说，如果想通过电脑编程解决一些难题，你只有两种方法：查找式和启发式。 现在，便利的机器学习算
ctrl + b 上一页 ctrl + f 下一页 ctrl + u 上半页 ctrl + d 下半页
这道题是给一个词典和句子，词典中保存着词根，将句子中的所有继承词（在词根后面加字符）用对应词根替换掉。如果继承词有许多可以形成它的词根，则用最短的词根替换它。
全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba
实体：“能够独立存在的，作为一切属性的基础和万物本原的东西”。实体是属性赖以存在的基础，必须是自在的，也就是独立的、不依附于其他东西而存在的。
在执行任务时，我们都需要快捷方式。快捷键能帮助我们快速完成任务。Linux 自带的这些命令只有一到两个单词，使用这些命令，你可以在短时间内完成多项操作。作为初学者，你必须了解这些基本的 Linux 命令来完成操作。
我们在看文献的时候经常会看到非常地道的表达，我们把它们抄在一个个小本本上，当我们自己写文章的时候，这些句子就想用到我们的文章中，但是直接抄是不行的，需要改写句式，填写我们想要表达的内容。
本文将带你尝试，不使用文本复杂的矩阵转换将文本分类。本文是对3种方法的综合描述和比较，这些方法被用来对下面这些数据的文本进行分类。完整的代码可以在下面链接找到。 代码：https://github.c
Linux：使用文本文件来保存配置信息 文本编辑器：ASCII文件 emacs vi vi：Visual Interface（纯字符界面的编辑器） 全屏文本编辑,nano 模式化的编辑器
给你一个字符串 sentence 作为句子并指定检索词为 searchWord ，其中句子由若干用 单个空格 分隔的单词组成。
作者：Vikash Singh 编译：肖依月、吴双、钱天培 “当遇到一个文本处理问题时，如果你在第一时间想到了正则表达式，那么恭喜你，你的问题从一个变成了俩！“ 如果你曾参与过文本数据分析，正则表达式（Regex）对你来说一定不陌生。词库索引、关键词替换……正则表达式的强大功能使其成为了文本处理的必备工具。然而， 在处理大文本的情境下，正则表达式的低效率却常常让人抓耳挠腮。今天，文摘菌将为你介绍一款比正则表达式快数百倍的Python库——FlashText。 让人抓狂的数据清洗工作 即便是最简单的文本分析，
在前文当中，我们介绍了搜索引擎的大致原理。有错过或者不熟悉的同学，可以点击下方的链接回顾一下前文的内容。
结巴分词的过程是： 1、根据dict.txt中的词库构建一棵trie树，这棵树的实例只有一个，采取单例模式。 2、每来一次分词构造，就顺着trie树进行分词，这将产生很多种结果，于是就生成了一个DGA，分词的有向无环图，终点是句子的左边或者右边（实际上应该分别以左边和右边为终点来做处理）。 3、利用动态规划，从句子的终点开始，到这算回去（这个在动态规划中很常见，概率dp）：对DGA中查找最大的概率的分词路径，路径上的词语就是分词结果。 4、返回分词结果。
引言：本文的练习整理自网络。多练习，这是我们从小就在使用的学习方法。在练习的过程中，认真思考，不断尝试，以此来磨练自己的公式与函数应用技能，也让研究Excel的大脑时刻保持着良好的状态。同时，想想自己怎么解决这个问题，看看别人又是怎样解决的，从而快速提高Excel公式应用水平。
一个 句子 指的是一个序列的单词用单个空格连接起来，且开头和结尾没有任何空格。每个单词都只包含小写或大写英文字母。
Grep是用于快速搜索匹配模式的简单工具，但是awk更像是一种编程语言，用于处理文件并根据输入值生成输出。
译者 | Arno 来源 | Analytics Vidhya 概览 想开始学习自然语言处理(NLP)吗?如果是，这是完美的第一步。 学习如何进行标识化(tokenization)[1]——这是为构
【导读】我们从日常每天都会用到的推荐系统到现在研究火热的开放性聊天、对话机器人，越来越多的产品与应用的背后都需要自然语言处理（NLP）和知识图谱的技术。也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什么要研究NLP呢？如果计算机想要更好的理解人类的语言，拥有更好的人机交互体验，都离不开 NLP。那么，计算机到底是如何理解人类语言的？接下来让我们跟着作者 Adam Geitgey ，和他一起体会自然语言处理技术里那些有意思的事情。
Linux：使用文本文件来保存配置文件 文本编辑器：ASCII文件 emacs vi vi：Visual Interface（纯字符界面的编辑器） 全屏文本编辑,nano 模式化的编辑器
程序的基本概念 1.1. 程序和编程语言 程序（Program）告诉计算机应如何完成一个计算任务，这里的计算可以是数学运算，比如解方程，也可以是符号运算，比如查找和替换文档中的某个单词。从根本上说，计算机是由数字电路组成的运算机器，只能对数字做运算，程序之所以能做符号运算，是因为符号在计算机内部也是用数字表示的。此外，程序还可以处理声音和图像，声音和图像在计算机内部必然也是用数字表示的，这些数字经过专门的硬件设备转换成人可以听到、看到的声音和图像。 程序由一系列基本操作组成，基本操作有以下几类： 输入（Input） 从键盘、文件或者其他设备获取数据。
jdk-6u7-linux-i586-rpm.bin (jdk是JAVA的核心部分,java要运行一定要有jdk的支持)
搜索引擎模式。在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适用于搜索引擎分词。
在这篇文章中，我们将开发一个使用树状数据结构和协同过滤的自动完成组件来为用户选择最佳的图书标题提供建议。值得注意的是，算法、数据结构和机器学习都在朝着最终的解决方案一起工作，完整的代码和工作应用程序与结果一起提供。 问题公式化 我们想要从高层次角度来构建一个自动完成的字段，所以当我们键入一些字符时，它建议从这些图书的标题开始。 从GUI的角度来看，需要的是一个TextField或者ComboBox，它显示了一些像findTitlesThatStartWith（chars [] ch）这样的服务提供的选
原文：https://blog.jim-nielsen.com/2023/examples-of-great-urls/
小程序体验师：吴慧娟 这两年诗词节目突然走进了大众的视野。从《中国诗词大会》到《经典咏流传》，高收视和热点话题的频繁出现，重燃了大家对诗词的热爱和关注。 值得欣慰的是，诗词不再是为了中、高考的不得已而为之，而是越来越多人打心眼儿里喜欢的文字艺术。 其实不必以诗句论输赢，轻吟浅唱的背后，凝聚的是中华上下五千年的文化精髓。无论是想要翻阅诗词陶冶情操，还是浏览古今风雅名篇，都能使用这个小程序—「诗词名篇」。 打开「诗词名篇」首页，古今诗词佳句随机罗列在眼前，点开「名句」中的任意一句诗，可以查看诗句原文，查看「翻
如何快速查找指定基因的调控网络介绍了使用在线查询数据库 (http://evexdb.org/)对PubMed和PubMed Central中发表文章的摘要和全文为依据进行文本挖掘探寻基因直接可能的相互作用的工具。反响很好，但现在网站似乎出了点问题，获得的相互作用细节信息不能展开了(推测可能是使用的JS库无法加载)。有朋友留言推荐 Cytoscape literature search，一个存在历史挺久的Cytoscape插件，通过给定关键字搜索文献，并且基于搜索结果构建互作网络，帮助研究者快速搜索和提取基
导读：近日，微软研究院发文称，NLP即将迎来“黄金十年”。他们认为，各领域对NLP的需求会大幅度上升，对NLP质量也提出更高要求。如果你想赶上这“黄金十年”，现在好好学习还来得及！
已经用pip install jieba安装好jieba分词工具，但是在Jupyter 里import jieba运行一直提示ImportError: No module named ‘jieba’
分块，根据句子的词和词性，按照规则组织合分块，分块代表实体。常见实体，组织、人员、地点、日期、时间。名词短语分块(NP-chunking)，通过词性标记、规则识别，通过机器学习方法识别。介词短语(PP)、动词短语(VP)、句子(S)。
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