Span是Android文本系统中一个非常重要的功能，对于它的一般使用，其实比较简单，但在处理一些复杂业务时，Span的边界问题处理就显得非常重要了，不然很容易因为边界情况没有处理好，导致一系列很麻烦的...来分析Span具体是如何作用到Text上的。...Span是否是可变，是通过Spanned（Span不能增删）和Spannable（Span可以增删）接口来区分的。...所以核心逻辑都在SpannableStringInternal中，在它的源码中，有几个重要的成员变量： mSpans：用来保存具体的Span对象 mSpanData：用来保存每个Span的数据，start...、end、flag 在mSpanData中，每个Span需要三个元素来控制，所以，mSpanData的长度是3的倍数，每3个元素代表一个Span，从下面这张图就能看的很清楚了。
有备无患 迁移准备：当前服务器迁移至远程服务器（所有站点或者选择部分站点）。两个站点均安装同版本宝塔面板且安装环境相同，并安装宝塔提供的一键迁移插件。...（等于是使用说明） 安装软件商店中的一键迁移插件 在本地服务器面板中面板设置->API接口启用 保存接口密钥，并放行127和将要迁入的远程服务器IP->保存 面板地址填将要迁入的远程服务器地址，填入上一步保存的服务器...API密钥 检查两边服务器的配置安装是否一致确认后，就可以一直下一步选择站点，下一步确定即可 这插件的迁移等于是克隆，两边环境一致，迁移后服务器中环境全部相同，只需要换一下域名解析地址即可。...需要留意的是宝塔面板中的其他配置无法迁移，如ss插件、oos插件，需要自己保存并重新安装下载。算是非常便捷的了，对于博客网站本体而言。 Post Views: 114
本实例中，我们将展现一个前端拥有2个分布式主机(均为独立IP)的个人博客站点，2个主机通过NFS服务共享站点文件，并通过TCP连接Mariadb数据库，当客户访问该站点时，DNS将将返回轮询的A记录，从而实现...2台主机的httpd程序复杂均衡。...，请参见这篇文章LAMP的安装。...Export list for 192.168.1.20: /share/wordpress 192.168.1.15,192.168.1.5 挂载NFS站点文件 [root@apache ~]# echo...台Web Server blog A 192.168.1.15 测试 测试解析是否正确及站点是否可以负载工作。
, 24, Spanned.SPAN_EXCLUSIVE_EXCLUSIVE) 影响文本尺寸的Span会导致TextView重新测量文本，以实现正确的布局和渲染，例如，更改文本大小可能会导致字词显示在不同的行上...) 在 Android 中，段落是基于换行符 (\n) 定义的 ?...复合Span效果 例如我们需要实现一个复合效果的Span，它可以以一定的比例增加文本的大小，类似RelativeSizeSpan的效果，同时支持设置文本的颜色，例如ForegroundColorSpan...Span进阶 Span是一个非常强大的概念，前面对Span的了解，只能说是九牛一毛，对于富文本来说，Span还有很多需要进一步探索的内容，下面这部分，我们将更深入的了解Span的一些富文本特性。...SpanWatcher继承自NoCopySpan，在TextView的setText方法中，会基于传入的文本创建一个新的Spannable对象，在这个过程中SpanWatcher不会被复制到新的Spannable
例如，假设每当一个按钮被点击时，你希望文本中的一个词变成灰色。所以，我们需要在文本中添加一个新的Span。...这样做的结果是，你的文本和Span是不可改变的。...因此现在，TextView保存的CharSequence副本具有可变的标记和不可变的文本。 为了更新Span，我们首先要得到文本为Spannable，然后根据需要更新Span。...当Span从一个Activity传递到另一个Activity或通过复制文本时，附加到文本上的Span将是BulletSpan。...下次你需要对文本进行样式设计时，根据你对该文本的进一步工作，决定是否应该应用多个Span框架或创建自己的自定义Span。
基于React的SSG静态站点渲染方案 静态站点生成SSG - Static Site Generation是一种在构建时生成静态HTML等文件资源的方法，其可以完全不需要服务端的运行，通过预先生成静态文件...但是在思考通过SSG来作为这个问题的解决方案时，我还是很好奇如何在React的基础上来实现SSG渲染的，毕竟我的博客就可以算是基于Mdx的SSG渲染。...不支持动态交互: 静态站点通常只是静态资源的集合，因此在一些动态交互的场景下就无法实现，例如用户登录、评论等功能，当然这些功能可以通过客户端渲染时动态支持，那么这种情况就不再是纯粹的静态站点，通常是借助...那么接下来我们就从基本原理开始，优化组件编译的方式，进而基于模版渲染生成SSG，文中相关API的调用基于React的17.0.2版本实现，内容相关的DEMO地址为https://github.com/WindrunnerMax...，并且Google进行索引的时候是能够正常将动态执行Js渲染后的数据抓取，对于我们来说也可以算作一种离线化的渲染方案。
转化为Drawable，设置给ATSpan，并传入@的相关数据信息 将ImageSpan插入Edittext，实现整体性Span的富文本插入 可以发现，这种方案的实现步骤是比较简单的，但是它的确定也很明显...通过SpanWatcher控制 第二种方案，我们使用普通文本，但是对普通文本增加Span标记，并对这个Span做整体性控制，这种方案复杂一点，要处理的地方也比较多，但是由于它使用的是普通文本，所以在样式上可以和其它普通文本完全保持一致...着色 首先，我们来实现普通文本的变色功能，做一个蓝色的字色，这个比较简单，可以使用ClickableSpan或者其它Span来着色，为了方便我们富文本的输入和展示，这里直接选择ClickableSpan...控制选中 在讲解如何在普通文本中对Span做整体性控制前，我们先来考虑下选择的问题——如何让「整体性Span」的内部无法被选中。 首先，我们要知道，Edittext的光标也是一种Span。...❞ 好了，到此为止，我们又实现了富文本编辑器中的一个非常重要的功能——Span的整体性控制。
文本表示是希望把文本预处理成计算机可理解的方式，文本表示的好坏影响了文本分类的结果。...词嵌入解决了文本表示的问题，下面介绍基于深度学习网络的文本分类模型，主要包括CNN、RNN、LSTM、FastText、TextCNN、HAN。...6）HAN 相比于TextCNN，HAN(Hierarchy Attention Network)网络引入了注意力机制，其特点在于完整保留文章的结构信息，同时基于attention结构具有更好的解释性。...基于keras的文本分类实践 通过介绍文本分类的传统模型与深度学习模型之后，我们利用IMDB电影数据以及keras框架，对上面介绍的模型进行实践。...x_test = sequence.pad_sequences(x_test_seq, maxlen=maxlen) 首先我们需要用keras框架搭建模型结构，keras是一个高层神经网络API，其基于
是一个国外的网络监控服务，旨在帮助网站和在线服务监测其可......开始 上次介绍了通过UptimeRobot免费监测网站状态并使用邮箱＋APP进行通知，有没有一种可能假如手机突然掉了，然后就……刚好想看一下自己的网站还在没在正常运行呢 这是我搭建的：https://status.lmb520....cn/ 这是原作者搭建的：https://status.baiwumm.com/ 这是一位邻居搭建的：https://lzh.xgr.cab/ 搭建顺序 我们这里使用的是由白雾茫茫基于UptimeRobot...一定要改成自己UptimeRobot账号里的Read-Only API Key（不改就是监测作者的网站） 将打包后的文件上传至网站空间或者直接使用 Vercel 或者 Cloudflare 直接部署该项目...构建项目 你下载的源码，不可以直接上传到空间里，需要自行构建打包项目。
前言 在上一期《【干货】--手把手教你完成文本情感分类》中我们使用了R语言对酒店评论数据做了情感分类，基于网友的需求，这里再使用Python做一下复现。...关于步骤、理论部分这里就不再赘述了，感兴趣的可以前往上面提到的文章查看。下面给出Python的具体代码。...Python代码 上面代码所做的工作是将用户自定义词设置到jieba分词器中，同时，构造切词的自定义函数，添加的附加功能是删除停用词。...使用TFIDF权重构造文档词条矩阵，注意，这里根据词频选择了最高频的20个词，作为矩阵的列数。 通过构建朴素贝叶斯模型，得到的样本测试集准确率约为70%。...如果你的文本非常大的话，使用这种方法会导致“词汇鸿沟”，即形成非常庞大的矩阵（而且还是稀疏矩阵），就会吃掉电脑的很多内存。而且这种方法还不能考虑到词与词之间的逻辑顺序。
【推荐系统】基于文本挖掘的推荐模型【含基于CNN的文本挖掘】 一、实现的主要原理及思路 1....基于CNN的评论文本挖掘 3.1数据预处理 3.2CNN 4.基于文本挖掘的推荐模型 二、 结果与分析 1. 基于CNN的评论文本挖掘 2....基于文本挖掘的推荐模型-评分预测 三、总结 基于文本挖掘的推荐模型 – 了解基于文本评论的推荐模型，实现评分预测 一、实现的主要原理及思路 1....基于CNN的评论文本挖掘 3.1数据预处理 原始数据【由于原数据集2125056万条过大，为方便调试后续代码，实现整个过程，所以数据集仅选取其中一部分，训练集大小为425001*1】 提取出我们所需要的评分以及评论文本...关于CNN的其它实例练习可见此篇基于MNIST手写体数字识别–含可直接使用代码【Python+Tensorflow+CNN+Keras】 4.基于文本挖掘的推荐模型 将自定义单条评论进行单词分量，预测
本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于...Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 文本分类是自然语言处理领域最基础的任务之一，深度学习方法能够免除复杂的特征工程，直接使用原始文本作为输入，数据驱动地最优化分类准确率...在文本分类任务中，我们以情感分类任务为例，提供了基于DNN的非序列文本分类模型，以及基于CNN的序列模型供大家学习和使用（基于LSTM的模型见PaddleBook中情感分类一课）。...02 基于双层序列的文本分类 本例将演示如何在 PaddlePaddle 中将长文本输入（通常能达到段落或者篇章）组织为双层序列，完成对长文本的分类任务 |1.模型介绍 我们将一段文本看成句子的序列，而每个句子又是词语的序列...基于双层序列的文本分类模型 PaddlePaddle 实现该网络结构的代码见 network_conf.py。
网站设置好https协议后，去百度站长平台提交sitemap一直显示“抓取失败”。 ? 在网上搜了一下，还真有不少人遇到这个问题。搜集资料得知，需要在站长属性里面提交一下说明你的网站支持https。...提交成功后，会显示您已确认站点支持https协议，百度正在处理中，请耐心等待。审核通过后就可以正常提交了。...声明：本文由w3h5原创，转载请注明出处：《百度站长平台https站点提交sitemap显示“抓取失败”的解决方法》 https://www.w3h5.com/post/27.html
基于Spark Mllib的文本分类 文本分类是一个典型的机器学习问题，其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型，进而对新文本进行类别标签的预测。...K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型，以此来实现文本的类别标签预测。...是一个用来将词表示为数值型向量的工具，其基本思想是将文本中的词映射成一个 K 维数值向量 (K 通常作为算法的超参数)，这样文本中的所有词就组成一个 K 维向量空间，这样我们可以通过计算向量间的欧氏距离或者余弦相似度得到文本语义的相似度...使用 StringIndexer 将原始的文本标签 (“Ham”或者“Spam”) 转化成数值型的表型，以便 Spark ML 处理。 使用 Word2Vec 将短信文本转化成数值型词向量。...使用 LabelConverter 将预测结果的数值标签转化成原始的文本标签。 最后在测试数据集上测试模型的预测精确度。
小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。...PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。...图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本 图1描绘了文本检测结果，绿色框包围了检测到的单词。可以看出算法对于大部分文本都无法检测，尤其是数字。...但是，霍夫线变换结果中有一些重叠的线。较粗的线由多个相同位置，长度不同的线组成。为了消除此重叠线，我们定义了一个重叠过滤器。 最初，基于分类索引对线进行分类，水平线的y₁和垂直线的x₁。...我们只选择了最后三列，因为它对某些文本给出了奇怪的结果，其余的很好，所以我不显示它。 图6.检测到的文本—版本1 一些数字被检测为随机文本，即39个数据中的5个。这是由于最后三列与其余列不同。
文本函数——提取 ? LEFT函数示例.png ? RIGHT函数示例.png ? MID函数示例.png 文本函数——合并 ?...CONCATENATE函数示例.png 文本函数——替换 ? SUBSTITUTE函数示例.png ? REPLACE函数示例.png 文本函数——查找 ?...FIND函数示例.png 虽然FIND和SEARCH都是返回某个字符在字符串中的位置，结果都是一个数值。但还是有细微差别，SEARCH可以用通配符模糊查找。例如，"K?...SEARC函数示例.png 文本函数——转换 ? UPPER函数示例.png ? LOWER函数示例.png 文本函数——重复 ? REPT函数示例.png 文本函数——计算长度 ?
pre>>>>>', pre) # 先召回 match_pre = text_match_recall( query, doc_dict ) print( '召回的结果...edit_sim', 'jaccard_sim'] text_match_res = text_match_sort( query, candidate_doc_dict ) print ('排序的score...jaccard_sim'] ) mf.init(words_dict=candidate_doc_dict) pre = mf.predict(query) print ('排序的结果...>>>>>', pre) ''' ''' 召回的结果: {'2': 0.5995837299668828, '3': 0.9999999210000139, '4':...0.5460526286735667} candidate_doc_dict: {'2': '我在九寨沟', '3': '我在九寨沟,很喜欢', '4': '很喜欢'} 排序的score>>>
基于词向量的文本查重 import gensim import numpy as np import jieba from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, LabeledSentence
因此，近年来针对点云的视觉研究以及基于点云的机器人抓取成为了机器人领域新的研究热点。 ?...虽然各种算法在特定的数据集上都取得了不错的效果，但是在非结构化环境中的目标识别准确率依然有较大的提升空间。 1.1.3机器人抓取操作 基于点云的机器人抓取主要包含视觉感知部分与机器人抓取操作部分。...对于物体的抓取，目前主要有基于经验的方法与基于端到端的方法。 基于经验的方法则是根据特定的任务和抓取对象的几何形状，使用与之相对应的算法来进行抓取。...Pinto和Gupta [87]提出了一种通过试错预测抓取位置的方法，他们训练了一个基于CNN的分类器来估计给定一个输入图像块的不同抓取方向的抓取可能性。...Amor等[94]的论文则描述了一种基于人体动作演示的模仿学习算法，主要是用于机器人学习和运用人体的抓取技能。
基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。...基于上述思路，我们可以通过以下几个步骤实现基于情感词典的文本情感分类：预处理、分词、训练情感词典、判断，整个过程可以如下图所示。...文本情感分类 基于情感词典的文本情感分类规则比较机械化。...，我们得出如下结论： 基于情感词典的文本情感分类是容易实现的，其核心之处在于情感词典的训练。...语言系统是相当复杂的，基于情感词典的文本情感分类只是一个线性的模型，其性能是有限的。 在文本情感分类中适当地引入非线性特征，能够有效地提高模型的准确率。
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