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在DocumentViewer中禁用文本选择

相关·内容

vim文本选择

本文主要解说vim文本选择,vim中选择文本分为: (1)选择字符 ———— 命令行模式下输入小写v (2)选择行 ———— 命令行模式下输入大写V (3)选择块 ————...命令行模式下输入Ctrl + v 选取文本主要过程例如以下: a....进入对应的选择模式 v / V / Ctrl+v; c. 用上下键选择文本;(v选择多个连续的字符,V选择连续的行,Ctrl+v选择对应的块) 假设要复制粘贴文本的话,继续进行下面步骤: d....键盘输入y复制文本; e. 移动光标至要拷贝的位置,输入p粘贴。...附加linux下复制粘贴文本: 复制 ———— Ctrl+Shit + c 粘贴 ———— Ctrl+Shift + v 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

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Ubuntu 20.04禁用motd欢迎消息

本篇文章重点讲解一下Ubuntu 20.04禁用motd欢迎消息具体方法,有需要的小伙伴可以参考一下。 Ubuntu 使用的是update-motd,它是一个动态 motd 生成工具。...从手册页: UNIX/Linux 系统管理员通常通过文件 /etc/motd 维护文本来向控制台和远程用户传达重要信息,该文件由 pam_motd(8) 模块交互式 shell 登录时显示。...传统上,此文件是静态文本,通常由发行版安装并仅在版本升级时更新,或者由本地管理员使用相关信息覆盖。...Ubuntu 引入了update-motd框架,通过该框架,motd(5) 登录时从一组脚本动态获取。.../etc/update-motd.d/* 的可执行脚本每次登录时由 pam_motd(8) 作为 root 用户执行,并且这些信息连接在 /var/run/motd 。 如何查看当前脚本?

2.5K10

【Eclipse】eclipse让Button选择的文件显示文本框里

在给定的代码片段,使用了Float.parseFloat(text)方法将文本转换为浮点数。然后,使用逻辑运算符进行条件判断,如果转换后的浮点数大于0或小于0,则执行相应的操作。...问题:Eclipse如何实现让Button选择的文件显示文本框里?回答:Eclipse,可以使用Java Swing库来实现让Button选择的文件显示文本框里的功能。...首先,需要创建一个JButton对象和一个JTextField对象,并将它们添加到一个JFrame或JPanel。...然后,可以使用JFileChooser类来创建一个文件选择对话框,并将其与按钮关联起来。当用户点击按钮时,可以通过JFileChooser选择文件,并将文件路径显示文本

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文本分类的特征选择方法

[puejlx7ife.png] 文本分类,特征选择选择训练集的特定子集的过程并且只分类算法中使用它们。特征选择过程发生在分类器的训练之前。...关心值为 et(文档术语 t 的出现;它取值是1或0) 和 ec(c类中文档的出现;它取值是1或0) 文档的计数,et 和 ec 通过下标表示, [i5blgjl0it.png] 和 [4h1vd1hsa3...卡方( 卡方检验) 另一个常见的特征选择方法是卡方(卡方检验)。统计学中使用x 2检验法主要是来测试两个事件的独立性。更具体地说,特征选择,我们使用它来测试特定术语的出现和特定类的出现是否独立。...如果它们是依赖的,那么我们选择文本分类的特征。...因此,我们应该期望在所选择的特征,其中一小部分是独立于类的。因此,我们应该期望在所选择的特征,其中一小部分是独立于类的。

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WebWorker 文本标注的应用

作者:潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 之前数据瓦片方案的介绍,我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行,以保证主线程中用户流畅的地图交互(缩放、平移、旋转)。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案,将涉及复杂的多边形难抵极运算,如果不放在 WebWorker 运算将完全卡死无法交互。...我们的例子,当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时,WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极,不影响主线程的交互: // https://github.com...因此 Mapbox 的做法是合并多条请求,主线程维护一个简单的状态机: /** * While processing `loadData`, we coalesce all further...因此 Mapbox 选择了 rollup 构建[7]出三个 chunk(main,worker 以及 shared),在运行时拼接共用代码动态创建 WebWorker: // https://github.com

4.7K60

seaborn设置和选择颜色梯度

seabornmatplotlib的基础上进行开发,当然也继承了matplotlib的颜色梯度设置, 同时也自定义了一系列独特的颜色梯度。...seaborn,通过color_palette函数来设置颜色, 用法如下 >>> sns.color_palette() [(0.12156862745098039, 0.4666666666666667...该函数接受多种形式的参数 1. seaborn palette name seaborn,提供了以下6种颜色梯度 1. deep 2. muted 3. bright 4. pastel 5. drak...4. cubehelix palette 通过子函数cubehelix_palette来实现,创建一个亮度线性变化的颜色梯度,color_palette,通过前缀ch:来标识对应的参数,用法如下 >...seaborn,还提供了4种独特的渐变色,用于绘制热图 1. rocket 2. flare 3. mako 4. crest rocker是默认的颜色梯度 >>> sns.heatmap(data

3.5K10

Django 获取已渲染的 HTML 文本

Django,你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我实际操作遇到的问题,并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景 Django ,您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储模板变量,以便在其他模板中使用。例如,您可能有一个主模板,其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码,展示了如何在视图中将已渲染的 HTML 文本存储模板变量:def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后,我们将已渲染的 HTML 文本存储 context 字典。最后,我们使用 render() 函数渲染主模板,并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们Django获取已渲染的HTML文本,然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。

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深度学习文本分类的应用

近期阅读了一些深度学习文本分类的应用相关论文(论文笔记:http://t.cn/RHea2Rs ),同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017 的一个文本分类问题的比赛:让 AI...每次使用一种类型的 filter 进行实验,表明 filter 的窗口大小设置 1 到 10 之间是一个比较合理的选择。...一个更自然的选择是使用词语或短语的同义词或同义短语进行替换,从而达到数据增强的目的。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类,并且简单的模型上采用了一些优化策略。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型,论文提出一种 word dropout 策略:求平均词向量前,随机使得文本的某些单词 (token) 失效。

5.3K60

文本、图片和按钮Flutter怎么用

控制文本展示样式的参数,如字体名称 fontFamily、字体大小 fontSize、文本颜色 color、文本阴影 shadows 等等,这些参数被统一封装到了构造函数的参数 style。...如下所示,我代码定义了一段居中布局、20号红色粗体展示样式的字符串: Text( "这是一段居中布局、20号红色粗体展示样式的文本", textAlign: TextAlign.center...面对这样的需求,Android,我们使用 SpannableString来实现;iOS,我们使用NSAttributedString来实现;而在Flutter中国也有类似的概念,即TextSpan...这,和Android的ImageView、iOS的UIImageView的属性都是类似的,我Flutter的图片组件这篇文章中有做详细介绍。...这就对应着按钮控件两个最重要的参数了: onPressed 参数用于设置点击回调,告诉Flutter在按钮点击时通知我们。如果 onPressed 参数为空,则按钮会处于禁用状态,不响应用户点击。

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SRU模型文本分类的应用

从图1和图2可以看出,一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成,因此作者修改网络结构为图3,类似于gru网络,只包含forget gate和reset gate,这两个函数可以循环迭代前一次计算完成,...实验之前首先对文本按单词进行分词,然后采用word2vec进行预训练(这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦,并且同样能获得较高的准确率)。...2:由于本次实验对比采用的是定长模型,因此需要对文本进行截断(过长)或补充(过短)。 3:实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模(text,label),text代表问题,label代表正负情绪标签。...SRU代码实现 6:对时序模型特征进行选择,这里采用max-pooling。 7:损失函数采用负对数损失函数。 参数设置: 1:、这里优化函数采用论文中使用的ADAM优化器。

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深度学习文本分类的应用

近期阅读了一些深度学习文本分类的应用相关论文(论文笔记),同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017的一个文本分类问题的比赛:让AI当法官,并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...,非常积极}的哪一类 新闻主题分类:判断新闻属于哪个类别,如财经、体育、娱乐等 自动问答系统的问句分类 社区问答系统的问题分类:多标签分类,如知乎看山杯 更多应用: 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...到10之间是一个比较合理的选择。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类,并且简单的模型上采用了一些优化策略。...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型,论文提出一种word dropout策略:求平均词向量前,随机使得文本的某些单词(token)失效。

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48%的Kubernetes用户工具选择挣扎

Spectro Cloud 的一份 新报告 接受调查的近一半 Kubernetes 用户表示,他们选择和验证要在生产环境中使用的基础设施组件时遇到了问题。...根据调查参与者的回答,对于组织来说,选择实在太多了。新报告,48% 的人表示,他们发现很难从 广泛的云原生生态系统 决定使用哪些堆栈组件。...除了调查参与者报告的难以选择所需的工具之外,配置漂移(45% 的人将其列为挑战,高于 2023 年 Spectro Cloud 报告的 33%)以及难以防止安全漏洞(43%,高于 26%)是其他主要痛点...采用平台工程的用户遇到的问题较少 平台工程 已成为 Kubernetes 上运行分布式系统时解决复杂性过高和工具选择过多的问题的解决方案。...采用平台工程的 70% 的组织,不到一半的人强烈认为它已被完全采用。

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向量化与HashTrick文本挖掘预处理的体现

前言 文本挖掘的分词原理),我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例...也就是一个词文本文本中出现1次和多次特征处理是一样的。大多数时候,我们使用词袋模型,后面的讨论也是以词袋模型为主。...,输出,左边的括号的第一个数字是文本的序号,第2个数字是词的序号,注意词的序号是基于所有的文档的。...另外由于词"I"英文中是停用词,不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表的很少一部分的词,因此我们的词向量中会有大量的0。也就是说词向量是稀疏的。实际应用中一般使用稀疏矩阵来存储。...Hash Trick 大规模的文本处理,由于特征的维度对应分词词汇表的大小,所以维度可能非常恐怖,此时需要进行降维,不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。

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向量化与HashTrick文本挖掘预处理的体现

关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 文本挖掘的分词原理),我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词...也就是一个词文本文本中出现1次和多次特征处理是一样的。大多数时候,我们使用词袋模型,后面的讨论也是以词袋模型为主。...,输出,左边的括号的第一个数字是文本的序号,第2个数字是词的序号,注意词的序号是基于所有的文档的。...另外由于词"I"英文中是停用词,不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表的很少一部分的词,因此我们的词向量中会有大量的0。也就是说词向量是稀疏的。实际应用中一般使用稀疏矩阵来存储。...Hash Trick 大规模的文本处理,由于特征的维度对应分词词汇表的大小,所以维度可能非常恐怖,此时需要进行降维,不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。

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NLP结合文本和数字特征进行机器学习

应用于自然语言处理的机器学习数据通常包含文本和数字输入。例如,当您通过twitter或新闻构建一个模型来预测产品未来的销售时,考虑文本的同时考虑过去的销售数据、访问者数量、市场趋势等将会更有效。...这篇文章展示了如何在scikit-learn(对于Tfidf)和pytorch(对于LSTM / BERT)组合文本输入和数字输入。...这里它只返回最后一列作为文本特性,其余的作为数字特性。然后文本上应用Tfidf矢量化并输入分类器。...两者都有类似的api,并且可以以相同的方式组合文本和数字输入,下面的示例使用pytorch。 要在神经网络处理文本,首先它应该以模型所期望的方式嵌入。...该模型与数字特征连接之前添加一个稠密层(即全连接层),以平衡特征的数量。最后,应用稠密层输出所需的输出数量。 ?

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文本计算机的表示方法总结

(而不是字或词)进行编码; 编码后的向量长度是词典的长度; 该编码忽略词出现的次序; 向量,该单词的索引位置的值为单词文本中出现的次数;如果索引位置的单词没有文本中出现,则该值为 0 ; 缺点...该编码忽略词的位置信息,位置信息文本是一个很重要信息,词的位置不一样语义会有很大的差别(如 “猫爱吃老鼠” 和 “老鼠爱吃猫” 的编码一样); 该编码方式虽然统计了词文本中出现的次数,但仅仅通过...“出现次数”这个属性无法区分常用词(如:“我”、“是”、“的”等)和关键词(如:“自然语言处理”、“NLP ”等)文本的重要程度; 2.3 TF-IDF(词频-逆文档频率) 为了解决词袋模型无法区分常用词...文本频率是指:含有某个词的文本整个语料库中所占的比例。逆文本频率是文本频率的倒数; 公式 ? ? ?...与其相近的也是 演出 相近的句子; 4 结语 现在深度学习NLP 领域中使用的大多是分布式词向量; 分布式词向量的理论基础是语言模型; 进行词向量选择时,要考虑到具体任务的特性,word2vec

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Bi-LSTM+CRF文本序列标注的应用

它由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 1997 年提出,并加以完善与普及,LSTM 各类任务上表现良好,因此处理序列数据时被广泛使用。...例如,序列标注的时候,如果能像知道这个词之前的词一样,知道将要来的词,这将非常有帮助。...马尔科夫随机场(Markov Random Field / MRF):设有联合概率分布 P(Y),由无向图 G=(V,E) 表示,图 G ,结点表示随机变量,边表示随机变量之间的依赖关系,如果联合概率分布...本应用,CRF 模型能量函数的这一项,用字母序列生成的词向量 W(char) 和 GloVe 生成的词向量连接的结果 W=[W(glove), W(char)] 替换即可。...Tensorflow 的 CRF 实现 tensorflow 已经有 CRF 的 package 可以直接调用,示例代码如下(具体可以参考 tensorflow 的官方文档 https://www.tensorflow.org

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