我有一个名为Polygon的类,基本结构如下:
class Polygon {
public:
Polygon(int _n): n(_n) { p = new Point2D[n+1](); }
int n;
Point2D *p;
Point2D center;
void initCenterPoint() {
double x = 0, y = 0;
for (int i=0; i<n; ++i) {
x += p[i].x;
y += p[i].y;
大多数属性都有简单的需求,因此应该可以声明地注册它们的依赖属性字段。
我做了一个小实验,它似乎工作得很好。第一次尝试支持DefaultValue和Validation属性。
它看起来有点像JavaScript ;-)
新的DependencyPropertyBuilder循环在DependencyProperty类型的字段上。对于每个字段,它从属性及其属性获得必要的反射数据。
class DependencyPropertyBuilder
{
public static void RegisterFor<T>() where T : DependencyObject
我试图从语料库中删除撇号,但前提是它们是段落中的第一个字符。我见过关于在句子中找到第一个单词的帖子,但没有一个段落。
我之所以这么做是因为我在分析文字。我想去掉所有的标点符号,但只在单词中间留下撇号和破折号。首先,我做到了:
library(tm)
library(qdap)
#docs is any corpus
docs.test=tm_map(docs, PlainTextDocument)
docs.test=tm_map(docs.test, content_transformer(strip), char.keep=c("'","-"))
我有一个包含文档标题和文本的数据框D,如下例所示:
document content
Doc 1 "This is an example of a document"
Doc 2 "And another one"
我需要使用quanteda包中的tokenize函数来标记每个文档,然后返回原始文档标题列出的标记,如下例所示:
document content
Doc 1 "This"
Doc 1 "This is"
Doc 1 "This
我试图用稀疏矩阵和称为quanteda的包创建一个矩阵乘法,它使用data.table包,与这个线程相关。所以
require(quanteda)
mytext <- c("Let the big dogs hunt", "No holds barred", "My child is an honor student")
myMatrix <-dfm(mytext, ignoredFeatures = stopwords("english"), stem = TRUE) #a data.table
as.
我有一个有2个文本字段的数据框:评论和主帖子 基本上这就是结构 id comment post_text
1 "I think that blabla.." "Why is blabla.."
2 "Well, you should blabla.." "okay, blabla.."
3 ... 我想计算第一行注释中的文本与第一行中post_text中的文本之间的相似度
使用tm(小写,删除点,删除数字,词干词)清洗语料库的方法是什么,如下面的示例所示?明确地说,我不想用dfm()创建文档特性矩阵,我只想要一个干净的语料库,可以用于特定的下游任务。
# This is what I want to do in quanteda
library("tm")
data("crude")
crude <- tm_map(crude, content_transformer(tolower))
crude <- tm_map(crude, removePunctuation)
crude <- tm_map(crude
我有这样的类型:
data Move a t = Emove a a
| Move a t a
我想让它成为一个函子
instance Functor Move where
fmap f (Emove x y) = Emove (f x) (f y)
fmap f (Move x c y) = Move (f x) c (f y)
但是,由于这类类型的错误,这并不能编译。有人能帮我解决这个问题吗?如何向此实例提供t类型?
我正在使用R,在我的数据集中有一个文本列,我需要知道是否有任何方法来知道什么是单词总是在一起。就像大多数的两个词聚在一起或者三个单词...etc
例如:
Happy birthday to you
Happy weekend
Have a nice day
Be close
Be smart
Happy birthday
It was a nice day
Happy birthday mama
所以结果应该是这样的
Happy birthday - freq 3
Nice day - freq 2