很久之前写过一个Vue组件,可以匹配文本内容中的关键词高亮,类似浏览器ctrl+f搜索结果。实现方案是,将文本字符串中的关键字搜索出来,然后使用特殊的标签(比如font标签)包裹关键词替换匹配内容,最后得到一个HTML字符串,渲染该字符串并在font标签上使用CSS样式即可实现高亮的效果。
一、需求分析 对于视频后期剪辑及相关从业人员来说,AE(After Effects)模板效果是一个不错的开始点。在模板效果的基础上,可以很快的做出各种炫酷的后期效果。但是在网上下载的模板工程中,往往包含了非常多的模板文字、图片、图形实体、AI资源等。这些资源文件往往并不是我们需要的,在使用模板时需要手动替换或者删除。但是网上下载的模板工程往往非常大,包含的资源非常多。这样手动改动起来的话,工作量会成倍增加。那么,是否可以考虑做一个小工具来高效完成这项枯燥的工作呢?要替换模板中的文字和图片,第一步就
机器之心专栏 机器之心编辑部 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务,并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能,这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言,目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使用在英文上预训练好的抽取式文本摘要模型来在其他低资源语言上
来源:机器之心本文约2500字,建议阅读5分钟本文介绍了基于神经标签搜索情况下,中科院和微软亚研的实验进展。 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务,并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能,这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言,目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本
每天给你送来NLP技术干货! ---- ©作者 | 机器之心编辑部 来源 | 机器之心 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务,并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能,这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言,目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使
Sed(Stream Editor)是一个流编辑器,用于文本转换。它可以从标准输入、文件或管道中读取文本,并将其输出到标准输出。Sed主要用于文件处理、文本替换、数据处理和格式化等方面。在本文中,我们将介绍 Sed 命令的一些常见用法和示例。
论文标题:SSMix: Saliency-Based Span Mixup for Text Classification
这一章我们不聊模型来聊聊数据,解决实际问题时90%的时间其实都是在和数据作斗争,于是无标注,弱标注,少标注,半标注对应的各类解决方案可谓是百花齐放。在第二章我们也尝试通过多目标对抗学习的方式引入额外的NER样本,或者分词边界来提高people daily小样本数据集的效果。
本文介绍了HTML的基础知识和常见标签,包括<html>、<head>、<body>、到、、、、、、、和以及、、、、和等标签。010巧用PyCharm编辑器,提高编码效率众所周知,在开发过程中,我们经常需要使用不同类型的编辑器,以提高编码效率。编辑器的选择通常取决于编程需求和个人偏好,以及适用于不同编程语言和任务的要求。03NLP中的少样本困境问题探究在医疗、金融、法律等领域,高质量的标注数据十分稀缺、昂贵,我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发,谈一谈如何解决少样本困境。01文本增强、半监督学习,谁才是 NLP 少样本困境问题更优的解决方案?在医疗、金融、法律等领域,高质量的标注数据十分稀缺、昂贵,我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发,谈一谈如何解决少样本困境。03[Linux] VIM的使用VIM是一款功能强大、高度可定制的文本编辑工具。可以使用命令apt install vim(Ubuntu环境,在安装有apt工具的情况下)安装,相比起vi来说,vim做的一些变化01NLP文本分类 落地实战五大利器!文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一,也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用,本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问题和优化方案」。01关于DOM的理解当创建了一个网页并把它加载到web浏览器中时,DOM就悄然而生。浏览器根据网页文档创建一个文档对象。03垂直属性元素的盒模型有几个较为重要的属性,本篇文章主要将脚垫聚集在与height相关的属性上。 对于一个并未显式设置高度块框来说,其height的高度不仅仅取决去内容的高度,而且还与该块框的宽度有关。宽度越窄,相应的需要容纳 相同内容所需要的空间越大,高度越高。 而对于一个非替换行内元素而言(所谓非替换元素,就是呈现的内容都在文档中,比如span,a;而替换元素的典型就是img和表单元素),是 无法通过设置高度或者外边距来改变行内元素的高度的,但是内边距对行内元素的background还是有影响的,这个后面再仔细分07再谈BOM和DOM(3):DOM节点操作-元素样式修改及DOM内容增删改查className:返回节点样式,可以设置 className="demo1 class2"02PDM:批量替换PDM标签内容教程 – Java实现前言:需求格式各样,要是人力能解决问题的情况下,要机器干嘛?所以脚本处理本文内容势在必行!必须要学会处理这,提高生产力!人类伟大就是会利用各种工具。ChatGPT就是现代生产力的工具体现!047.8K Star开源轻盈而强大的文本编辑器,轻便,美观,打开速度飞快02机器学习: Label vs. One Hot Encoder如果您是机器学习的新手,您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分,它们用于将分类数据或文本数据转换为数字,我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天,本文通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。01Springboot用官方建议访问Html页面并接传值我们以前通常习惯用webapp来放置jsp页面,但是到了Springboot中,官方建议用Static文件夹来存放及静态的资源,04机器学习: Label vs. One Hot Encoder如果您是机器学习的新手,您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分,它们用于将分类数据或文本数据转换为数字,我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天,本文[1]通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。02谈一谈|个人博客网站开发记录三-难点技术分析之前两篇文章简述了项目的大致架构,这篇文章不再逐步讲解简单的细节和代码,主要分析个人博客网站中较难的技术点,也是该系列的最后一篇。02Chrome谷歌浏览器书签bookmark转成json数据或markdown格式一直使用谷歌浏览器,因为某些原因登录谷歌账号不方便,所以公司和家里的浏览器上收藏的好多书签也不能同步,以前都是直接导出来,然后自己手动导入同步。04fmp helper下载_sftp下载https://teleport-pro.en.softonic.com/ 或者其他激活成功教程网站03前端入门学习--HTML写在前面。 前端知识真的还是比较有用的。一直要把前端的学习提上日程,因为各种事情各种拖延,写爬虫的时候也是捎带学习前端的东西,还是需要系统的了解下。 All from W3school.04JavaScript---网络编程(7)-Dom模型(节点间的层次关系,节点的增、删、改)利用节点间的层次关系获取节点: 上一节讲了3中获取的方式: * ※※一、绝对获取,获取元素的3种方式:—Element * 1、getElementById(): 通过标签中的id属性值获来取该标签对象 * 2、getElementsByName(): 通过标签中的name属性值来获取该标签对象集合 * 3、getElementsByTagName(): 通过标签名来获取该标签对象集合01广告行业中那些趣事系列13:NLP中超实用的样本增强技术摘要:本文主要解决在样本数量较少、样本不均衡或者需要提高模型的鲁棒性的场景下通过样本增强技术提升模型的泛化能力的问题。主要讲了近几年常用的样本增强技术,其中包括回译技术、词汇替换技术、随机噪声引入技术和生成式的方法等等。通过这些技术我们可以轻松的实现增加训练样本的目的。希望对样本增强技术感兴趣的小伙伴有所帮助。02javascript入门笔记9-认识DOM认识DOM 文档对象模型DOM(Document Object Model)定义访问和处理HTML文档的标准方法。DOM 将HTML文档呈现为带有元素、属性和文本的树结构(节点树)。 将HTML代码05正则表达式必知必会 - 反向引用要想理解为什么需要反向引用,最好的方法是看一个例子。HTML 程序员使用标题标签 到 ,以及配对的结束标签来定义和排版 Web 页面里的标题文字。假设现在需要把某个 Web 页面里的所有标题文字全都查找出来,不管是几级标题。05人生苦短,何不用vim装13Vim是一个非常强大的文本编辑器。基本上所有的类Unix系统都会内置vi编辑器,Vim就是从vi发展来的一个编辑器。01Visual Studio 2008 每日提示(八)#071、给所有快速查询的结果标记上书签 原文链接:Did you know… You can bookmark all of your Quick Find results 操作步骤: 在“快速查找”窗口单击“全部创建标签”按钮,就是在所有匹配的文本所在行,标记上书签 如下图所示,在当前代码块查询字符“true”,所有包行“true”的位置都标记了书签 如果想删除这些书签,打开“书签”窗口,全选,按“delete” 评论:这样可以把所有重要的地方,都标上书签。 #072、用Ctrl+H打开“快速替换”05小程序富文本解析的「伪需求」,从wxParse到towxml的坑其实有很多场景会用到富文本框「通常后台维护一长串html文本,前台进行渲染展示」。但由于小程序的一些特殊性,无法直接渲染html,因此类似wxParse的开源组件诞生了「原理无非是穷举标签进行替换,差异在于覆盖是否全面和是否更加高效」03Elasticsearch从入门到放弃:分词器初印象Elasticsearch 系列回来了,先给因为这个系列关注我的同学说声抱歉,拖了这么久才回来,这个系列虽然叫「Elasticsearch 从入门到放弃」,但只有三篇就放弃还是有点过分的,所以还是回来继续更新。02springboot(四):thymeleaf使用详解在上篇文章springboot(二):web综合开发中简单介绍了一下thymeleaf,这篇文章将更加全面详细的介绍thymeleaf的使用。thymeleaf 是新一代的模板引擎,在spring4.0中推荐使用thymeleaf来做前端模版引擎。 thymeleaf介绍 简单说, Thymeleaf 是一个跟 Velocity、FreeMarker 类似的模板引擎,它可以完全替代 JSP 。相较与其他的模板引擎,它有如下三个极吸引人的特点: 1.Thymeleaf 在有网络和无网络的环境下皆可运行,即它可010系统地学习正则表达式(二):进阶篇下面是一个例子:用来匹配IP 地址的正则表达式。IP 地址是由" . "分隔的四组数字,如12.159.46.200。因为每个部分的数字都可以为一个、两个或者三个数字字符,这个匹配模式可以表示为\d{1,3}:02技术分享 | Centos下 Vim快捷键操作命令大全Vim是一个超牛的编辑器,命令功能十分强大 。而且这些命令大都可以进行组合 , 比如,9yy命令表示复制9行内容,9表示要复制的行数,同样100dd表示删除100行,当数字和命令合作的时候,就比单纯的010SpringBoot(四)之thymeleaf的使用这篇文章将更加全面详细的介绍thymeleaf的使用。thymeleaf 是新一代的模板引擎,在spring4.0中推荐使用thymeleaf来做前端模版引擎。 thymeleaf介绍 简单说, Thymeleaf 是一个跟 Velocity、FreeMarker 类似的模板引擎,它可以完全替代 JSP 。相较与其他的模板引擎,它有如下三个极吸引人的特点: 1.Thymeleaf 在有网络和无网络的环境下皆可运行,即它可以让美工在浏览器查看页面的静态效果,也可以让程序员在服务器查看带数据的动态页面效果。这010前端语言基础【第二篇:JavaScript】在js里面需要获取到input里面的值,如果把script标签放到head 里面会出现问题。025分钟NLP:文本分类任务中的数据增强技术机器学习中的数据增强主要通过人工构建数据,增加训练集的大小使模型达到更好的泛化特性。这是一个在机器学习学科中进行的广泛研究的研究领域。03学习正则表达式 - 用 HTML 标记文本使用 rime.txt 中柯勒律治的诗文作为示例文本,通过正则表达式为普通文本添加 HTML5 标签。可以在 Github 中找到 rime.txt 文件,地址是https://github.com/michaeljamesfitzgerald/Introducing-Regular-Expressions。为了节省篇幅,节选部分文本作为测试数据。01【总结】vim命令使用总结,该来的还是躲不掉啊晕曾经我也天真的觉得如今很多软件都可以充当文本编辑器,像vim上手这么麻烦的可以替代02万字长文综述:给你的数据加上杠杆——文本增强技术的研究进展及应用实践文章系统性地回顾了自然语言处理领域中的文本增强技术在近几年的发展情况,重点列举和讨论了 18 年、19 年中人们常用的五类文本增强技术路径以及对应的代表性技术。接下来,文章以金融领域的自然语言处理任务入手,多维度地分析几类通用文本数据增强技术在实际业务问题上的重要价值。文章的结论是,文本增强技术是一类低成本的数据杠杆,可以在不引入新数据下,有效撬动模型性能。03JavaWeb04-jQuery(Java真正的全栈开发)jQuery 一.jQuery入门 1.javascript类库 JavaScript 库封装了很多预定义的对象和实用函数。能帮助使用者建立有高难度交互客户端页面, 并且兼容各大浏览器。 核心理念是w09《HTML重构》读书笔记&思维导图最近读了《HTML重构》这本书,以下做出自己的总结归纳,大家可以一起学习交流。 什么是重构?重构是在不改变程序行为的基础上进行小的改动是代码基本逐渐完善的过程,通常需要一些自动化工具的帮助。好的网站是需要我们对代码进行日臻完美的改善。而搜索引擎优化(seo)是网站重构的主要驱动之一,跟图片相比搜索引擎更看重文本;跟后端文本相比更看重前端文本,他们更看重标题或元标签。作者希望通过更多的文本内容取代如图片、flash等可以做好SEO。我个人觉得看完了这本书对做 SEO是非常有帮助的 百度百科对重构的定04vim使用-常用命令vim里操作的是寄存器,不是系统剪贴板,默认我们使用d删除或者y复制的内容都是放到了“无名寄存器”。 比如交换字符小技巧:可以使用x将一个字符放到无名寄存器,然后p将无名寄存器里的内容进行粘贴,可以达到交换字符位置的一个目的。03NotePad++ 正则表达式替换 高级用法[通俗易懂]在我们处理文件时,很多时候会用到查找与替换。当我们想将文件中某一部分替换替换文件中另一部分时,怎么办呢? 下面正则表达式 给我提供方法。03自动添加标签(2):再次实现你从初次实验中学到了什么呢?为了提高可扩展性,需提高程序的模块化程度(将功能放在独立的组件中)。要提高模块化程度,方法之一是采用面向对象设计。你需要找出一些抽象,让程序在变得复杂时也易于管理。下面先来列举一些潜在的组件。04HTML概要HTML CSS Javascript 的关系 HTML是网页内容的载体。内容就是网页制作者放在页面上想要让用户浏览的信息,可以包含文字、图片、视频等。 CSS样式是表现。就像网页的外衣。比如,标题字09前端day13-JS(WebApi)学习笔记(attribute语法、DOM节点操作)小技巧:如果API写的是Emement复数的形式,也就是后面加了s(Emements)那么它返回的就是一个伪数组 否则就是单个对象,一般只有id才会是单个对象,其他方式获取(标签名 类名)都是伪数组.01扫码添加站长 进交流群领取专属 10元无门槛券手把手带您无忧上云相关资讯文本替换REPLACEExcel里面批量替换文本框中的内容linux文本替换-sed命令Vscode怎么替换文本内容如何替换歌词文本中指定的内容热门标签更多标签云服务器ICP备案实时音视频对象存储云直播活动推荐运营活动广告关闭领券
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众所周知,在开发过程中,我们经常需要使用不同类型的编辑器,以提高编码效率。编辑器的选择通常取决于编程需求和个人偏好,以及适用于不同编程语言和任务的要求。
在医疗、金融、法律等领域,高质量的标注数据十分稀缺、昂贵,我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发,谈一谈如何解决少样本困境。
VIM是一款功能强大、高度可定制的文本编辑工具。可以使用命令apt install vim(Ubuntu环境,在安装有apt工具的情况下)安装,相比起vi来说,vim做的一些变化
文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一,也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用,本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问题和优化方案」。
当创建了一个网页并把它加载到web浏览器中时,DOM就悄然而生。浏览器根据网页文档创建一个文档对象。
元素的盒模型有几个较为重要的属性,本篇文章主要将脚垫聚集在与height相关的属性上。 对于一个并未显式设置高度块框来说,其height的高度不仅仅取决去内容的高度,而且还与该块框的宽度有关。宽度越窄,相应的需要容纳 相同内容所需要的空间越大,高度越高。 而对于一个非替换行内元素而言(所谓非替换元素,就是呈现的内容都在文档中,比如span,a;而替换元素的典型就是img和表单元素),是 无法通过设置高度或者外边距来改变行内元素的高度的,但是内边距对行内元素的background还是有影响的,这个后面再仔细分
className:返回节点样式,可以设置 className="demo1 class2"
前言:需求格式各样,要是人力能解决问题的情况下,要机器干嘛?所以脚本处理本文内容势在必行!必须要学会处理这,提高生产力!人类伟大就是会利用各种工具。ChatGPT就是现代生产力的工具体现!
如果您是机器学习的新手,您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分,它们用于将分类数据或文本数据转换为数字,我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天,本文通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。
我们以前通常习惯用webapp来放置jsp页面,但是到了Springboot中,官方建议用Static文件夹来存放及静态的资源,
如果您是机器学习的新手,您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分,它们用于将分类数据或文本数据转换为数字,我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天,本文[1]通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。
之前两篇文章简述了项目的大致架构,这篇文章不再逐步讲解简单的细节和代码,主要分析个人博客网站中较难的技术点,也是该系列的最后一篇。
一直使用谷歌浏览器,因为某些原因登录谷歌账号不方便,所以公司和家里的浏览器上收藏的好多书签也不能同步,以前都是直接导出来,然后自己手动导入同步。
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写在前面。 前端知识真的还是比较有用的。一直要把前端的学习提上日程,因为各种事情各种拖延,写爬虫的时候也是捎带学习前端的东西,还是需要系统的了解下。 All from W3school.
利用节点间的层次关系获取节点: 上一节讲了3中获取的方式: * ※※一、绝对获取,获取元素的3种方式:—Element * 1、getElementById(): 通过标签中的id属性值获来取该标签对象 * 2、getElementsByName(): 通过标签中的name属性值来获取该标签对象集合 * 3、getElementsByTagName(): 通过标签名来获取该标签对象集合
摘要:本文主要解决在样本数量较少、样本不均衡或者需要提高模型的鲁棒性的场景下通过样本增强技术提升模型的泛化能力的问题。主要讲了近几年常用的样本增强技术,其中包括回译技术、词汇替换技术、随机噪声引入技术和生成式的方法等等。通过这些技术我们可以轻松的实现增加训练样本的目的。希望对样本增强技术感兴趣的小伙伴有所帮助。
认识DOM 文档对象模型DOM(Document Object Model)定义访问和处理HTML文档的标准方法。DOM 将HTML文档呈现为带有元素、属性和文本的树结构(节点树)。 将HTML代码
要想理解为什么需要反向引用,最好的方法是看一个例子。HTML 程序员使用标题标签 到 ,以及配对的结束标签来定义和排版 Web 页面里的标题文字。假设现在需要把某个 Web 页面里的所有标题文字全都查找出来,不管是几级标题。
Vim是一个非常强大的文本编辑器。基本上所有的类Unix系统都会内置vi编辑器,Vim就是从vi发展来的一个编辑器。
#071、给所有快速查询的结果标记上书签 原文链接:Did you know… You can bookmark all of your Quick Find results 操作步骤: 在“快速查找”窗口单击“全部创建标签”按钮,就是在所有匹配的文本所在行,标记上书签 如下图所示,在当前代码块查询字符“true”,所有包行“true”的位置都标记了书签 如果想删除这些书签,打开“书签”窗口,全选,按“delete” 评论:这样可以把所有重要的地方,都标上书签。 #072、用Ctrl+H打开“快速替换”
其实有很多场景会用到富文本框「通常后台维护一长串html文本,前台进行渲染展示」。但由于小程序的一些特殊性,无法直接渲染html,因此类似wxParse的开源组件诞生了「原理无非是穷举标签进行替换,差异在于覆盖是否全面和是否更加高效」
Elasticsearch 系列回来了,先给因为这个系列关注我的同学说声抱歉,拖了这么久才回来,这个系列虽然叫「Elasticsearch 从入门到放弃」,但只有三篇就放弃还是有点过分的,所以还是回来继续更新。
在上篇文章springboot(二):web综合开发中简单介绍了一下thymeleaf,这篇文章将更加全面详细的介绍thymeleaf的使用。thymeleaf 是新一代的模板引擎,在spring4.0中推荐使用thymeleaf来做前端模版引擎。 thymeleaf介绍 简单说, Thymeleaf 是一个跟 Velocity、FreeMarker 类似的模板引擎,它可以完全替代 JSP 。相较与其他的模板引擎,它有如下三个极吸引人的特点: 1.Thymeleaf 在有网络和无网络的环境下皆可运行,即它可
下面是一个例子:用来匹配IP 地址的正则表达式。IP 地址是由" . "分隔的四组数字,如12.159.46.200。因为每个部分的数字都可以为一个、两个或者三个数字字符,这个匹配模式可以表示为\d{1,3}:
Vim是一个超牛的编辑器,命令功能十分强大 。而且这些命令大都可以进行组合 , 比如,9yy命令表示复制9行内容,9表示要复制的行数,同样100dd表示删除100行,当数字和命令合作的时候,就比单纯的
这篇文章将更加全面详细的介绍thymeleaf的使用。thymeleaf 是新一代的模板引擎,在spring4.0中推荐使用thymeleaf来做前端模版引擎。 thymeleaf介绍 简单说, Thymeleaf 是一个跟 Velocity、FreeMarker 类似的模板引擎,它可以完全替代 JSP 。相较与其他的模板引擎,它有如下三个极吸引人的特点: 1.Thymeleaf 在有网络和无网络的环境下皆可运行,即它可以让美工在浏览器查看页面的静态效果,也可以让程序员在服务器查看带数据的动态页面效果。这
在js里面需要获取到input里面的值,如果把script标签放到head 里面会出现问题。
机器学习中的数据增强主要通过人工构建数据,增加训练集的大小使模型达到更好的泛化特性。这是一个在机器学习学科中进行的广泛研究的研究领域。
使用 rime.txt 中柯勒律治的诗文作为示例文本,通过正则表达式为普通文本添加 HTML5 标签。可以在 Github 中找到 rime.txt 文件,地址是https://github.com/michaeljamesfitzgerald/Introducing-Regular-Expressions。为了节省篇幅,节选部分文本作为测试数据。
曾经我也天真的觉得如今很多软件都可以充当文本编辑器,像vim上手这么麻烦的可以替代
文章系统性地回顾了自然语言处理领域中的文本增强技术在近几年的发展情况,重点列举和讨论了 18 年、19 年中人们常用的五类文本增强技术路径以及对应的代表性技术。接下来,文章以金融领域的自然语言处理任务入手,多维度地分析几类通用文本数据增强技术在实际业务问题上的重要价值。文章的结论是,文本增强技术是一类低成本的数据杠杆,可以在不引入新数据下,有效撬动模型性能。
jQuery 一.jQuery入门 1.javascript类库 JavaScript 库封装了很多预定义的对象和实用函数。能帮助使用者建立有高难度交互客户端页面, 并且兼容各大浏览器。 核心理念是w
最近读了《HTML重构》这本书,以下做出自己的总结归纳,大家可以一起学习交流。 什么是重构?重构是在不改变程序行为的基础上进行小的改动是代码基本逐渐完善的过程,通常需要一些自动化工具的帮助。好的网站是需要我们对代码进行日臻完美的改善。而搜索引擎优化(seo)是网站重构的主要驱动之一,跟图片相比搜索引擎更看重文本;跟后端文本相比更看重前端文本,他们更看重标题或元标签。作者希望通过更多的文本内容取代如图片、flash等可以做好SEO。我个人觉得看完了这本书对做 SEO是非常有帮助的 百度百科对重构的定
vim里操作的是寄存器,不是系统剪贴板,默认我们使用d删除或者y复制的内容都是放到了“无名寄存器”。 比如交换字符小技巧:可以使用x将一个字符放到无名寄存器,然后p将无名寄存器里的内容进行粘贴,可以达到交换字符位置的一个目的。
在我们处理文件时,很多时候会用到查找与替换。当我们想将文件中某一部分替换替换文件中另一部分时,怎么办呢? 下面正则表达式 给我提供方法。
你从初次实验中学到了什么呢?为了提高可扩展性,需提高程序的模块化程度(将功能放在独立的组件中)。要提高模块化程度,方法之一是采用面向对象设计。你需要找出一些抽象,让程序在变得复杂时也易于管理。下面先来列举一些潜在的组件。
HTML CSS Javascript 的关系 HTML是网页内容的载体。内容就是网页制作者放在页面上想要让用户浏览的信息,可以包含文字、图片、视频等。 CSS样式是表现。就像网页的外衣。比如,标题字
小技巧:如果API写的是Emement复数的形式,也就是后面加了s(Emements)那么它返回的就是一个伪数组 否则就是单个对象,一般只有id才会是单个对象,其他方式获取(标签名 类名)都是伪数组.
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