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用Wolfram语言提高孩子们的英语词汇量

如果用我的笔记本电脑为这些孩子设计一款电脑游戏, 他们不仅会被游戏迷住, 而且还会亲自感受从未体验过的科技的魅力!...游戏的运行过程如下： 游戏的控制方必须按下“Generate”按钮，该按钮将在标题为“GameTab”的选项卡中生成之前未猜到的单词的含义和所需字母数的空白。...如果一方猜对，或者在90秒内尝试7次后没有猜对，则该轮游戏结束。...该程序仅随机生成玩家名称和字母; 玩家必须想出单词，用它们造句并大声说出来。特定玩家的名字和字母不能在同一轮游戏中生成两次（也就是说让所有玩家都有机会参与游戏，从而确保每个孩子的参与）。...也可以施加时间限制/尝试次数限制，但我觉得这种限制会影响孩子们造句的质量，因为他们会更专注于速度。 该游戏过程与猜单词游戏大致相同；区别是没有时钟，生成玩家名字和字母，而不是一个单词的含义和空白。

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js中的正则表达式(1)

( 搜索文件关键字,排除其他字符) 创建了一张用户表单的web页面,用来收集用户信息,web页面中包含了一个邮件地止,你需要检查用户给出的电子邮件是否正确的语法格式( 验证文本格式的正确性) 正在编辑一段源码并且要把所有的...test():一个用来测试在给定字符串里是否存在一个匹配的正则表达式的方法,返回布尔值,如果存在,则返回true,如果没有,则返回false exec():一个用来搜索一个匹配的regExp方法,用于在字符串中查找指定正则表达式...，如果 exec()方法执行成 功，则返回包含该查找字符串的相关信息数组,如果执行失败,则返回null match(pattern):一个用来匹配一个字符串的string方法,返回pattern中的子串或者...,g 绝大多数正则表达式引擎的默认行文只是返回第一个匹配的结果,如果想要把两个或者更多个匹配的结果都找出来,通常返回为一个数组或者是其他的专用格式,可以使用g修饰符,表示全局匹配,该标志将返回一个包含着所有匹配的结果数组...,可以是在pattern中检索的字符串,也可以是需要检索的RegExp对象 返回:如果匹配到,则返回一成功的数组,如果没有找到任何的一个匹配,那么它将返回的是null var str = '"chuanchuan

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    Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：六、字符串操作

    如果字符串至少有一个字母并且所有字母都是大写或小写，那么isupper()和islower()方法将返回一个布尔值True。否则，该方法返回False。...下面是一些常见的is X 串音方法： 如果字符串仅由字母组成且不为空，则isalpha()返回True 如果字符串仅由字母和数字组成并且不为空，则isalnum()返回True 如果字符串仅由数字字符组成且不为空...，则isdecimal()返回True 如果字符串仅由空格、制表符和换行符组成并且不为空，则isspace()返回True 如果字符串只包含以大写字母开头、后跟小写字母的单词，则istitle()返回True...否则，我们会通知用户需要输入一个数字，并再次要求他们输入年龄。在第二个while循环中，我们要求输入密码，将用户的输入存储在password中，如果输入是字母数字，就退出循环。...如果不是，我们不满意，所以我们告诉用户密码需要是字母数字，并再次要求他们输入密码。

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    第四章5：创建猜单词游戏（Hangman）

    你可以在下面的例子中看到： 1|if num > 1: ▢▢▢ 3| # 新代码将写在这里 5| print(▢▢▢ 当我们在先前编写的代码之间添加行时，我将使用这三个正方形来表示哪一行应在我们正在编写的代码之上和之下...这有助于了解我们的声明是否为我们所需要的。 ---- 生成隐藏字 在游戏过程中，我们希望玩家能够看到所猜单词包含多少个字母。为此，我们可以创建一个字符串列表，其中每个字符串都是一个下划线。...如果键入“ quit”，game_over变为True（仅当我们输入“ quit”时才会发生），则程序停止循环。 ---- 注意：在继续操作之前，请始终确保代码块运行完毕。...如果你继续猜错，就会发现生命将降至零。在测试中，一定要输入所猜单词的正确字母和不正确字母，以便全面测试程序是否可行。...现在，当猜测正确的字母时，它将输出更改。for循环正在循环到单词的长度，并且我们使用变量“ i”来进行跟踪索引。然后，我们检查每个字符是否等于猜出的字母。如果是，则将项目从下划线更改为该索引下的字母。

    2.2K20

    在线手写识别的多卷积神经网络方法

    但是当用编程算法对这些网络进行组合时，通过简单地添加或移除CNN组件和语言词典，他们就可以创建一个灵活的、能够识别大量字符类别的分类器。...每个网络组件在原始官方输出集(数字，字母...)之外都有一个额外的未知输出(未知字符)。这就意味着，如果输入模式不被该网络识别成官方的输出字符，那么它将被解释为一个未知的字符。...然后，这些模式传递给所有的神经网络组件作为输入，每个神经网络组件将识别自身所拥有字符类别的可能性。因为在不同的类中有几个相似的字符，因此一个视觉模式可能被单个、数个或者全部的网络组件识别到。...另外，在自动模式下一些文字修正技术将被应用于选择最正确的单词，在手动模式下则向用户显示近似单词的列表。其中一些技巧是： 逐个交换每个字符，并在其位置尝试所有字符，看是否可以产生一个正确的单词。...它在我自己绘制的单词样本中可以得到较高的识别率。我希望这个项目可以帮助任何想要研究手写字符识别的人。目前我没有时间去继续该项目，但是我希望有人能把它开发成一个好的开源项目。

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    Stephen Wolfram：如何训练孩子们的计算思维（II）

    在完成了一些基本的算术后，我通常建议他们尝试生成许多位数字的运算： ? 通常他们会问，这样子能行吗，或这么长的数字会不会把计算机弄坏。我鼓励他们尝试其他例子，他们则经常会尝试能立刻产生几页数字的计算。...然后勾勒出所有的“边”： ? 我们也会尝试对颜色做更复杂的操作： ? 也许我们会选另一个方向，获取英语常用词汇列表（如果任何一个孩子知道另一种语言，我也会进行尝试）： ?...如果孩子们喜欢语言艺术，我们可能会尝试随机产生一些单词： ? 我们会了解如何用 StringTake 来提取每个单词的第一个字母： ?...我们也可能讨论一下有多少个单词是以 ”un-” 等开头的。然后对其中的一些单词做一番调查。接下来还可以看看这些单词的翻译： ? 实际上，只是做我刚刚提及的那些事情就可以很容易地花上几个小时。...第二条是他们认为除非代码能生成一个孩子们可以玩的游戏，否则他们是没有动力去写代码的。 和孩子们打交道的一个好处是如果给他们机会，他们会非常快地让你明白什么能行，什么不行。那实际情况是什么呢？

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    从零开始用Python写一个聊天机器人（使用NLTK）

    基本文本预处理包括： 将整个文本转换为大写或小写，这样算法就不会将大小写的相同单词视为不同的单词 词语切分：指将普通文本字符串转换为符号列表的过程。也就是我们真正想要的词。...，即如果用户的输入是问候语，机器人将返回相应的回复。...这是聊天机器人最简单的实现。 我们定义了一个回复函数，该函数搜索用户的表达，搜索一个或多个已知的关键字，并返回几个可能的回复之一。如果没有找到与任何关键字匹配的输入，它将返回一个响应:“对不起!”...虽然“ROBO”会对用户输入做出响应。但它愚弄不了你的朋友，对于一个生产系统，你可能希望考虑现有的机器人平台或框架之一，但是这个示例应该能够帮助你思考设计和创建聊天机器人的挑战。...互联网充斥着大量的资源，在阅读了这篇文章之后，我相信你会想要创建一个自己的聊天机器人。快乐编程! ! 想要继续查看该篇文章相关链接和参考文献？

    2.8K30

    观点 | 不需要敲代码就可以开发深度学习应用？我们来探个究竟

    这意味着如果你想要构建一个能识别不同的盆栽植物，或者可以统计出一棵树上的鸟的数量的工具，你可以在不输入任何一行代码的情况下在 Lobe 中完成所有的工作。...首先我们需要收集数据集（拼字游戏的图片），对数据进行标注（将数据按照字母分到不同的文件夹中），接着让神经网络仔细检查每一张图片，然后慢慢学习构成每个字母的形状。...你可以选择一个模版（在这种情况下，使用预训练好的标签和图像进行匹配），从你的桌面将数据加载进去，然后让这个模版为你处理信息。...目前还只有少量几个可供选择的模版，但是Lobe 的创建者说它们打算通过加入新的神经网络架构来进行扩展，并且创建一个用户可以分享它们的最佳模型的社区。...在构建我们的拼字游戏探测器时，我一开始确实遇到了一些困难（主要原因是没有给系统输入足够的数据），但是通过反复地修修补补、调整模型，这些问题得到了解决。

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    在Python中使用NLTK建立一个简单的Chatbot

    它的思想很简单：每天五到十分钟的交互式培训足以学习一门语言。 然而，尽管Duolingo正在让人们学习一门新语言，但它的用户却有所顾虑忧。人们觉得他们错过了学习有价值的会话技能，因为他们是自学的。...由于机器人被设计成亲切而健谈，Duolingo的用户可以使用他们选择的角色在一天中的任何时间练习对话，直到他们有足够的勇气与其他人练习他们的新语言。...它的原理是，如果文档具有相似的内容，则它们是相似的。此外，我们可以仅从其内容中了解文档的含义。...，即如果用户的输入是问候语，机器人将返回问候语的响应。...这是聊天机器人最简单的实现方式。 我们定义一个函数响应，它搜索用户的语言中的一个或多个已知关键字，并返回可能的响应之一。如果找不到与任何关键字匹配的输入，则返回响应：“I am sorry!

    3.2K50

    如何在一场面试中展现你对Python的coding能力？

    需要注意的一个风险是，如果你输出用户生成的值，那么可能会带来安全风险，在这种情况下，模板字符串可能是更安全的选择。 5....如果key存在，则返回适当的值。否则，将返回默认值。 但是，如果你想在仍然访问name的key时使用默认值更新字典呢？....它检查cowboy中是否存在名称，如果是，则返回该值。否则，它将cowboy ['name']设置为The Man with No Name并返回新值。...如果没有，则将它们添加到字典中，并将空列表作为默认值。然后将实际成绩附加到该学生的成绩列表中。...没有参数的list返回一个空列表，因此如果名称不存在则defaultdict调用list()，然后再把学生成绩添加上。如果你想更炫一点，你也可以使用lambda函数作为值来返回任意常量。

    1.4K40

    如何在一场面试中展现你对Python的coding能力？| 技术头条

    需要注意的一个风险是，如果你输出用户生成的值，那么可能会带来安全风险，在这种情况下，模板字符串可能是更安全的选择。 5....如果key存在，则返回适当的值。否则，将返回默认值。 但是，如果你想在仍然访问name的key时使用默认值更新字典呢？...它检查cowboy中是否存在名称，如果是，则返回该值。否则，它将cowboy ['name']设置为The Man with No Name并返回新值。...如果没有，则将它们添加到字典中，并将空列表作为默认值。然后将实际成绩附加到该学生的成绩列表中。...没有参数的list返回一个空列表，因此如果名称不存在则defaultdict调用list()，然后再把学生成绩添加上。如果你想更炫一点，你也可以使用lambda函数作为值来返回任意常量。

    1.1K30

    如何在一场面试中展现你对Python的coding能力？

    需要注意的一个风险是，如果你输出用户生成的值，那么可能会带来安全风险，在这种情况下，模板字符串可能是更安全的选择。 5....如果key存在，则返回适当的值。否则，将返回默认值。 但是，如果你想在仍然访问name的key时使用默认值更新字典呢？...它检查cowboy中是否存在名称，如果是，则返回该值。否则，它将cowboy ['name']设置为The Man with No Name并返回新值。...如果没有，则将它们添加到字典中，并将空列表作为默认值。然后将实际成绩附加到该学生的成绩列表中。...没有参数的list返回一个空列表，因此如果名称不存在则defaultdict调用list()，然后再把学生成绩添加上。如果你想更炫一点，你也可以使用lambda函数作为值来返回任意常量。

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    不需要敲代码就可以开发深度学习应用？我们来探个究竟

    这意味着如果你想要构建一个能识别不同的盆栽植物，或者可以统计出一棵树上的鸟的数量的工具，你可以在不输入任何一行代码的情况下在 Lobe 中完成所有的工作。...首先我们需要收集数据集（拼字游戏的图片），对数据进行标注（将数据按照字母分到不同的文件夹中），接着让神经网络仔细检查每一张图片，然后慢慢学习构成每个字母的形状。...你可以选择一个模版（在这种情况下，使用预训练好的标签和图像进行匹配），从你的桌面将数据加载进去，然后让这个模版为你处理信息。...目前还只有少量几个可供选择的模版，但是Lobe 的创建者说它们打算通过加入新的神经网络架构来进行扩展，并且创建一个用户可以分享它们的最佳模型的社区。...在构建我们的拼字游戏探测器时，我一开始确实遇到了一些困难（主要原因是没有给系统输入足够的数据），但是通过反复地修修补补、调整模型，这些问题得到了解决。

    40020

    ChatGPT是如何工作的？ChatGPT团队给出的解释

    一个令牌大致映射到几个 unicode 字符。你可以把它想象成一个词。 创建嵌入： 我们将每个标记转换为数字向量。这些称为嵌入。 将嵌入乘以模型权重： 然后，我们将这些嵌入乘以数千亿的模型权重。...我们最终得到下一个最可能的标记（大约是一个单词）的概率。我们 根据预先训练的数据、提示和迄今为止生成的文本对下一个最可能的单词进行采样。图片来源： ChatGPT 正在做什么以及它为何有效？...一旦我们有了模型，我们就可以对其进行 推理 ，也就是当我们用文本提示模型时。例如，提示可以是：“为务实工程师写一篇客座文章。”然后，此提示要求模型 预测下一个最可能的标记（单词）。...它根据过去的输入进行预测，并且它会不断地重复发生，一个词接一个词，一个词一个词，直到它吐出你想要的内容！ ChatGPT 的工作原理并不神奇，值得理解。...然而，ChatGPT 确实会根据下一个最可能的单词、查看输入以及迄今为止生成的所有内容来生成单词。

    13510

    使用深度学习模型创作动漫故事，比较LSTM和GPT2的文本生成方法

    通过生成动画概要，我探索了两种文本生成技术，首先是使用相对陈旧的LSTM，然后使用经过微调的GPT2。 ? 在这篇文章中，您将看到AI创建这种废话开始的过程。。。...在文本生成中，输入和输出是相同的，只是输出标记向右移动了一步。这基本上意味着模型接受输入的过去的单词并预测下一个单词。输入和输出令牌分批传递到模型中，每个批处理都有固定的序列长度。...我已经按照这些步骤来创建数据集: 创建一个配置类。 将所有的概要合并在一起。 标记对照表。 定义批数。 创建词汇，单词索引和索引到单词字典。 通过向右移动输入标记来创建输出标记。...创建一个生成器函数，它批量地输出输入和输出序列。...然后我们使用top-k抽样，即从n个词汇表中选择概率最高的k个标记，然后随机抽样一个标记作为输出返回。 然后，该输出被连接到输出的初始输入字符串中。这个输出标记将成为下一个时间步骤的输入。

    1K30

    使用NLP生成个性化的Wordlist用于密码猜测爆破

    我编写了一个名为Rhodiola的工具，该工具可以分析目标数据（例如目标的tweets），并检测其中最常用的主题，以此来构建一个用于密码猜测/暴破的个性化的Wordlist。...攻击者可以使用两种主要方法来查找目标的密码。攻击者可以事先准备好一个钓鱼网站，诱骗目标输入他们的密码到网站中。或者，攻击者可以通过暴破的方式强制执行密码猜测攻击。...掩码攻击 掩码攻击是将暴破池减少到可接受大小的主要方法之一。掩码攻击是指指定一个固定的密码结构，并根据该结构生成候选密码。...如果它们是有意义的，我们就可以使用有意义的词来填充掩码，而不是强制的暴力破解。第一步是了解字母序列在英语中是否是一个有意义的单词。如果字母序列在英语词典中列出，我们就可以说它是一个英语单词。...结果显示大多为单数名词（约占32％） 如果我们使用牛津英语词典中的所有单词，则组合池将为171,476。如果我们使用“?l?l?l?l?l?

    1.1K30

    Python 密码破解指南：10~14

    理想情况下，我们需要创建的是一个 Python 函数（姑且称之为isEnglish()函数）,我们可以向它传递一个字符串，如果该字符串是英文文本，则返回值为True,如果是随机的乱码，则返回值为False...我们没有输入所有的大写和小写字母，而是将UPPERLETTERS.lower()返回的小写字母和额外的非字母字符与UPPERLETTERS连接起来。制表符和换行符用转义符\t和\n表示。...如果用户跳过一个问题而没有回答，那么将quizAnswer赋给None作为默认值，而不是赋给True或False是最有意义的。否则，它可能看起来像用户回答了问题，而他们没有。...为了让程序接受以'D'开始但却是一个完整单词的用户输入，我们使用startswith()只检查第一个字母。...但是，您可以将乘法密码和凯撒密码结合起来，以获得更强大的仿射密码，我接下来将对此进行解释。 用仿射密码加密 使用乘法密码的一个缺点是字母A总是映射到字母A。

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    Python 密码破解指南：15~19

    如果用户决定这确实是正确的解密，他们可以键入D ，然后按Enter。...包装函数有明确的名字，告诉使用这些函数的其他人他们做了什么，而不必看代码。因此，如果我们想要共享我们的代码，其他人可以更容易地使用它。...如果我们可以通过交叉引用其他加密单词的密码字母映射，将密码字母的潜在解密字母的数量减少到只有一个字母，我们就可以找到该密码字母解密成什么。...返回到创建intersectedMapping时打开的交互式 shell 窗口。（如果你关了窗户，不用担心；你可以重新输入第 235 页的的“字母映射帮助函数如何工作中的指令，然后跟着这个例子做。）...但是密码分析者可以尝试所有的单字母密钥，然后所有的双字母密钥，等等，这将仍然允许他们非常快速地找到字典单词密钥。 维吉尼亚密码程序的源代码 选择文件 -> 新文件，打开新文件编辑器窗口。

    1.5K40

    一种能将脑电波转化为文字的植入物

    在我们的初步研究中，我们在志愿者的大脑表面覆盖了一个薄而灵活的电极阵列。电极记录神经信号，并将其发送到语音解码器，由语音解码器将信号翻译成该男子想要说的话。...另一种方法是我的一些合作者在2021年的一篇论文中率先提出的，他让一名用户想象自己拿着笔在纸上写字，在运动皮层中产生信号，然后将这些信号翻译成文本。...固定在头骨上的一个端口引导连接到计算机系统的电线，计算机系统将大脑信号解码，并将它们翻译成患者想要说的话。然后他的答案会出现在显示屏上。...我们可以将收集到的关于神经活动和语音运动学的数据输入到神经网络中，然后让机器学习算法在两个数据集之间的关联中寻找模式。...然后，志愿者可以使用列表中的这些单词生成他自己选择的句子，比如“不，我不渴。” 我们现在正在努力扩大词汇量。要做到这一点，我们需要继续改进当前的算法和接口，但我相信这些改进将在未来几个月或几年发生。

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    我们分析了超过50万首诗歌，教你用代码写诗

    我使用一种名为LSTM的神经网络创建我的机器人，它也叫作长短期记忆网络。神经网络使用“层”将问题分解为许多小问题。 举个例子，假设你正在训练一个可以识别正方形的神经网络。...准备数据集 我从上面的链接中获得了所有的诗歌。我使用一个很简单的规则，通过判断每个字符\n对应多少个单词判断文本是否是诗歌。如果文本有许多单词但字符\n很少，它可能是一段或多段文字的集合。...我在这个例子后贴出了我的代码，并开始尝试不同的模型配置。模型的目标是生成原始的诗歌。在这个例子中，过拟合--将训练数据学习得太好以至于模型无法概括数据的特点--会使生成的文本和输入文本非常相似。...在keras的例子中，这个例子从训练数据中选择一个随机的字符序列作为种子，输入到训练好的网络中。我要的是一个可以自己写诗的机器人，而不是完成其他诗人的提示！因此，我在文本生成步骤中尝试了不同的种子。...通常情况下，这个交点包含如下内容： 我不想要 我不能够 我想成为 …的声音 然后重复这个过程，使用5-grams和6-grams进行良好测量。

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