pyinstaller: 把项目打包成可执行文件(.exe),可在 Windows 环境下运行程序,无需 Python 环境。
前言:最近写了一个bat用于快速编译swf至目标目录,想利用FINDSTR命令通过匹配目标目录名称,匹配数量大概600多个,发现匹配耗时比较久,大概花费10余秒,因此还是放弃字符匹配,乖乖拼出全称来定位目录。感觉bat的运行效率是比较低的。
学编程的过程中,总是有小伙伴纠结我到底是该学C语言呢?还是Python呢?或者学Java?
前言:现在的网站架构复杂,大多都有多个应用互相配合,不同应用之间往往需要数据交互,应用之间的编码不统一,编码自身的特性等都很有可能会被利用来绕过或配合一些策略,造成一些重大的漏洞。 什么是编码,为什么要有编码? 众所周知,计算机只能够理解0和1,也就是二进制。可是我们的世界0和1以外,还有太多太多的符号和语言了,这时候,我们通过人为的规定一种0和1的排列组合顺序为某一种符号或者语言,这就是编码。是一种人为的规定的一种映射集合。 常见的一些编码的介绍(已经了解也可以看看,有一些我的个人总结) ASCII: 因
面试题:假设有一个字符串,每个英文单词全部都是以首字母大写,之后有小写字母,现需要逐个反转每个单词。 举例 输入:”MyNameIsTom” 输出:”yMemaNsImoT”
想起小时候玩FC上的霸王的大陆,当时也没有汉化版只有日文版,所以大家玩的都是日文版,一开始就在那看别人玩,觉得他们好厉害,文字都看不懂,居然操作速度还能这么快。
分词就是将句子、段落、文章这种长文本,分解为以字词为单位的数据结构,方便后续的处理分析工作。
定义主函数main,程序的入口,首先导入io包,用os.path.exists判断字典文件是否存在,如果不存在则新建一个,然后进入循环中,让用户输入相应的数字,执行相应的功能。
摘要:将英文单词首字母变成大写是一个古老的话题,很常用,也很简单。不过如何用更简单的方式批量完成这个工作,则有很多学问,不想来看看吗!
往往在此时你会发现,这里的正则语法和 Javascript 等语言中虽然大部分相同,但还是有些差异,用起来处于一种 “会,但不完全会” 的奇怪叠加态。
人的很多错误的根源都来自于盲点。改变参照系,这是唯一有助于避免认知偏差的事情。人要改变参考系一般比较困难,所以我就想是否有可能让 AI 帮助,试用了下,好像还行。ChatGPT 无法给你确切的答案,但它可以提供一些思考角度。
Google talk 机器人 dictman@gmail.com,可以帮你查英语单词啊。因此你只要加他为的好友,就可以在线查询单词了。这给了因为各种原因不能安装词典软件的用户又一个选择。
kaggle赛题链接Home Depot Product Search Relevance,这个题目关键点就是特征提取,给的数据需要观察处理
输入两行 首行输入一段由英文单词word和标点构成的语句str 接下来一行为一个英文单词前缀pre 0 < word.length() <= 20 0 < str.length() <= 10000 0 < pre.length() <= 20
1 顺序肯定环视1.1 匹配指定内容的左侧位置1.2 匹配数字前的小写英文单词部分1.3 校验字符串长度2 顺序否定环视3 逆序肯定环视4 逆序否定环视
本文介绍php开源库BooBoo,是一个处理php异常和错误的开源库,通过简单的分析代码,我们知道了实际项目中怎么正确的设置错误和异常。
如果不查询表中所有的列,尽量避免使用 SELECT *,因为它会进行全表扫描,不能有效利用索引,增大了数据库服务器的负担,以及它与应用程序客户端之间的网络 IO 开销。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词,以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌,Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
建设企业网站如何选域名?这一点是需要大家多加注意的地方,毕竟域名选择好了,能够有效的提升网站的浏览量与转化率,那么具体该如何操作呢?
两个属性都同样是让文字换行,但存在着细微的区别,大部分时候刚接触到这两个属性时会无法区别两个的区别
“Pig Latin”是一个英语儿童文字改写游戏,整个游戏遵从下述规则: a. 元音字母是‘a’、‘e’、‘i’、‘o’、‘u’。字母‘y’在不是第一个字母的情况下,也被视作元音字母。其他字母均为辅音字母。例如,单词“yearly”有三个元音字母(分别为‘e’、‘a’和最后一个‘y’)和三个辅音字母(第一个‘y’、‘r’和‘l’)。
破解版方法,激活时选择License server 填入http://idea.imsxm.com/ 点击Active即可。 参考自
我们经常需要搜索。但是能高效搜索到自己所需要的东西,有点难。 我们希望能用google,但是现实只能接受某度,结果是,通常搜出来是一些无用的信息,甚至是广告。
作者:matrix 被围观: 1,836 次 发布时间:2014-04-23 分类:兼容并蓄 零零星星 | 9 条评论 »
addcslashes — 为字符串里面的部分字符添加反斜线转义字符 addslashes — 用指定的方式对字符串里面的字符进行转义 bin2hex — 将二进制数据转换成十六进制表示 chop — rtrim() 的别名函数 chr — 返回一个字符的ASCII码 chunk_split — 按一定的字符长度将字符串分割成小块 convert_cyr_string — 将斯拉夫语字符转换为别的字符 convert_uudecode — 解密一个字符串 convert_uuencode — 加密一个字符串
调用预训练的模型,来做句子的预测。 bert_as_feature.py 配置data_root为模型的地址 调用预训练模型:chinese_L-12_H-768_A-12 调用核心代码:
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很多时候,WordPress中文主题都可能在开发的时候,漏掉了对文章对英文的排版优化,出现几种情况:
在某节课上老师给出 300w 某国内知名网站泄露的口令集,以及 60w 某国外知名网站泄露的口令集,要求对其进行数据分析,并生成一个用于暴力破解的弱口令集。以下用数据集A和数据集B分别指代国内网站的口令集和国外的口令集。
思路: 无脑 HashMap,外文为key,英文单词为value,存入hashMap。
【新智元导读】 Facebook今天发布了一项新的机器翻译技术,使用CNN技术而非传统的RNN,在翻译准确度超越了此前被认为是2016年10大AI突破技术的谷歌机器翻译,并且翻译速度上快了9倍。Facebook称,创下新的世界纪录。目前,这一技术已经开源。 开源地址:https://github.com/facebookresearch/fairseq 论文地址:https://s3.amazonaws.com/fairseq/papers/convolutional-sequence-to-sequen
作用 :ls 是英文单词list的简写, 其功能为列出目录的内容,是用户最常用的命令之一
统计输入英文文章段落中不同单词(单词有大小写之分, 但统计时忽略大小写)各自出现的次数。 输入段落中所含单词的总数不超过100,最长单词的长度不超过20个字母.
自然语言处理(NLP Natural Language Processing)是一种专业分析人类语言的人工智能。就是在机器语⾔和⼈类语言之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的。 在人工智能出现之前,机器智能处理结构化的数据(例如Excel里的数据)。但是网络中 大部分的数据都是非结构化的,例如:文章、图片、音频、视频... 在非结构数据中,文本的数量是最多的,他虽然没有图片和视频占用的空间大,但是他的 信息量是最大的。 为了能够分析和利用这些文本信息,我们就需要利用NLP技术,让机器理解这些文本信息,并加以利用。
人类经过漫长的历史发展,在世界各地形成了很多不同的语言分支,其中汉藏语系和印欧语系是使用人数最多的两支。英语是印欧语系的代表,而汉语则是汉藏语系的代表。中英文语言的差异十分鲜明,英语以表音(字音)构成,汉语以表义(字形)构成,印欧和汉藏两大语系有很大的区别。
Everyone you will ever meet knows something you don't.
问题句子相似度计算,即给定客服里用户描述的两句话,用算法来判断是否表示了相同的语义。 项目地址:https://github.com/yanqiangmiffy/sentence-similarity
phpstorm作为一款PHP语言开发的强有力生产工具,深受PHP开发者的喜爱。不仅自身功能很强大,而且还支持各种插件。今天总结几款phpstorm插件,都是个人在日常使用很久的情况总结的。这些插件分别是:
案例:翻译小程序 #实现一个翻译小程序 #1 可以查询单词 #2 可以自定义补充单词解释 #3 可以删除某个单词 print('欢迎来到大宝dayday见小词典'.center(30,'-')) orig_dict = {'中文':'chinese','代码':'code','字典':'dict','英语':'english'} query = input('请输入你要查询的中文:') # 判断是否存在 if(orig_dict.get('query')): print(f'你查询的中文:{que
我们学习python,我们需要了解python都具有哪些关键字,这些关键字都什么作用。这就好像我们学习英文,我们先需要学习26个英文字母,只有学会了26个英文字母,我们才能通过不同字母的组装,形成一个英文单词,不同英文单词的组合,形成一个完成语句。学习python也是如此。
文章目录 常用 Linux 命令的基本使用 原因 基本使用 Linux 终端命令格式 终端命令格式 查阅命令帮助信息 `--help` man 文件和目录常用命令 终端实用技巧 计算机中文件大小的表示方式(科普) ls 通配符(常用于匹配) 查看目录内容 `ls` `cd` 创建和删除 `touch` `mkdir` `rm` 拷贝和移动文件 `tree` `cp` `mv` 查看文件内容 `cat` `more` `grep` 其他 `echo 文字内容` 重定向 `>` 和 `>>` 管道 `|` 常用
博客这个东西的核心是表达,与其花时间搞搞这搞搞那,还不如把文章质量提高提高,写一些有创新性的东西出来,百度呀什么的最喜欢了。
接下来对于几个上一章所讲解的常用命令的选项和参数进行一个简单的扩展。其实后期大家在学习和工作中用到其他的命令,我们完全可以自己在互联网上查询资料。那么前期,我带着大家入门。
#读一个文件,包含英文句子,请统计共多少个不重复的单词 #并且在另外一个文件中打印每个单词以及它的出现的次数 with open('/Users/jianpengwang/Desktop/宋华杰/123.txt','r') as f: f.seek(0) norepeat_word_times=0 norepead_word=[] result={} for line in f.readlines(): line_list=line.strip('\n').split(' ') for
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