<view class="text-grey text-xs"> <button v-if="item.isLeave ...
srcset属性用来指定多张图像，适应不同像素密度的屏幕。它的值是一个逗号分隔的字符串，每个部分都是一张图像的 URL，后面接一个空格，然后是像素密度的描述符。请看下面的例子。...如果希望不同尺寸的屏幕，显示不同大小的图像，srcset属性就不够用了，必须搭配sizes属性。 第一步，srcset属性列出所有可用的图像。...四、标签，标签 上面两节分别解决了像素密度和屏幕大小的适配，但是如果要同时适配不同像素密度、不同大小的屏幕，应该怎么办呢？ 这时，就要用到标签。...它是一个容器标签，内部使用和，指定不同情况下加载的图像。...五、标签的type属性 除了响应式图像，标签还可以用来选择不同格式的图像。比如，如果当前浏览器支持 Webp 格式，就加载这种格式的图像，否则加载 PNG 图像。
我们在使用条码打印软件打印标签的时候，一般都是每个标签打印一份或者多份，这种统一打印相同份数的情况很好设置。...但是有些时候需要每种标签打印不同的份数，这种情况该如何处理，前提是需要借助一个数据库文件，下面小编会详细介绍操作过程。 首先打开条码打印软件，新建一个标签，尺寸按照标签纸的尺寸进行设置。...点击设置数据源，将保存有标签内容的Excel表格导入到软件中，在预览处我们可以看到其中有一项是打印数量，这一列信息就是实现打印不同数量的关键。...最终就会按照Excel表格里设置的打印数量进行打印。从预览界面可以看到标签的打印数量和Excel表中的信息完全符合。...03.png 综上所述就是使用数据库来实现同时打印不同数量的标签，其实运用数据库来处理数据比较方便。
本文作者：IMWeb 张颖 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 video标签属性和事件介绍 为了文章的完整性，首先还是列举一下video标签的属性： src ：视频的属性 poster...poster： 设置或返回视频的 poster 属性的值。 preload： 设置或返回视频的 preload 属性的值。 readyState： 返回视频当前的就绪状态。...ontimeupdate script 当播放位置改变时（比如当用户快进到媒介中一个不同的位置时）运行的脚本 onvolumechange script 每当音量改变时（包括将音量设置为静音）时运行的脚本...onwaiting script 当媒介已停止播放但打算继续播放时（比如当媒介暂停已缓冲更多数据）运行脚本 这些Media 事件在不同平台下表现各异，事件触发的场景有差异，事件触发后Video对象属性的返回值也不尽相同...测试直接使用最简单的方式，在页面上添加video标签播放视频，视频设置循环播放属性loop。
在项目中有了一个这样的需求： 我需要利用vue的模板语法v-for循环生成tr，这个tr是需要双重循环来确定其个数的， 我的实现： ? ...我在tr外面包了一个template标签， 效果： 谷歌浏览器下实现了这个效果，但是在ie(11)下，却报错了 " item_i " is not defined 原因： table的嵌套规则是...tr里包换td，th ie浏览器在解析这段代码时，会把template这个标签当做table的平级标签去解析。如下图 ? 这个错真是一顿好找！~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
最近我们对我们平台的用户进行了一个用户标签提取，这中间的主要流程如下图3-1所示： 图3-1 一、梳理做用户画像需要的数据 用户画像是基于业务数据而进行的，如果前期没有考虑好这一点，那么在真正实操时会发现做分析需要的数据存在不同的业务表里面...提取的方式有很多，比如可以单独写针对不同平台的爬虫进行提取信息，但是这样的成本很大。...获取到文章的标题和正文之后，就是需要提取这篇文章的标签以及标签的权重。...因为腾讯的“词语-有效标签”库偏社交，阿里的“词语-有效标签”偏电商，百度就是库是最全的。...用户标签的权重可能随时间的增加而衰减，因此定义时间为衰减因子r，行为类型、网址决定了权重，内容决定了标签，进一步转换为公式： 标签权重=衰减因子×行为权重×位置权重 当然，很多时候标签本身也是有权重的
T.65: Use tag dispatch to provide alternative implementations of a function T.65:使用标签分发提供函数的不同实现 Reason...标签分发允许我们根据参数类型的特定属性选择实现方式。 Performance....a simplified version of std::copy (ignoring the possibility of non-contiguous sequences) 这是std::copy的简化版本...这是一个可以在编译时选择算法的普遍和强大的技术。...When concepts become widely available such alternatives can be distinguished directly: 当概念可以被普遍使用时，这样的选项可以直接区分
句子分割： 句子分割可以看作是一个标点符号的分类任务：每当我们遇到一个可能会结束的句子的符号，我们必须决定他是否终止了当前句子。...#首先获得一些已被分割成句子的数据 #将他转换成一种适合提取特征的形式 import nltk sents = nltk.corpus.treebank_raw.sents() tokens...': tokens[i], 'prev-word-is-one-char': len(tokens[i-1]) == 1} 基于这个特征提取器，我们可以通过选择所有的标点符号创建一个加标签的特征集的链表...识别对话言语下的对话行为是理解对话的重要的第一步。 NPS语料库中，有超过10000个来自即时消息会话的帖子。这些帖子都已经被贴上15种对话行为类型中的一种标签。...并不是所有的单词都是同样重要的–命名实体，如人的名字,组织和地方可能会是更重要的,这促使我们为word和nes（命名实体）提取不同的信息，此外，一些高频虚词作为“停止词”被过滤掉。
Unigram 标记器是一种只需要一个单词来推断单词的词性标记器类型。它有一个单词的上下文。NLTK库为我们提供了UnigramTagger，并从NgramTagger继承而来。...在本文中，让我们了解 Unigram Tagger 在 NLP 中的训练过程。 Unigram Tagger及其使用NLTK的培训 加工 UnigramTagger继承自ContextTagger。...上下文方法具有与 choose_tag（） 相同的参数 从 context（） 方法中，将使用单词标记来创建模型。这个词用于寻找最好的标签。 UnigramTagger将创建一个带有上下文的模型。...，我们使用 n-2 克 插值过程 我们使用不同 n 元语法模型的合并 例如，考虑到他去的句子xxx，我们可以说他去的三元语法已经出现过一次，如果单词是to，他去的单词的概率是1，对于所有其他单词都是0。...结论 UnigramTagger是一个有用的NLTK工具，用于训练一个标记器，该标记器可以仅使用单个单词作为上下文来确定句子的词性。
特别值得一提的是，该书作者Jacob 就是NLTK 包的主要贡献者之一。而且他的博客中有一系列的文章是关于使用机器学习进行情感分类的，我的代码可以说是完全基于他的，在此表示我的感谢。...比如这篇文章，写得特别详细认真，也是我重点参考的文章，他的代码我也有所借用。...我们经常会做出分类的行为，那我们依据些什么进行分类呢？ 举个例子，如果我看到一个年轻人，穿着新的正装，提着崭新的公文包，快步行走，那我就会觉得他是一个刚入职的职场新人。...第二步是使用训练集训练分类器；第三步是用分类器对开发测试集里面的数据进行分类，给出分类预测的标签；第四步是对比分类标签和人工标注的差异，计算出准确度。...(tag_test, pred) #对比分类预测结果和人工标注的正确结果，给出分类器准确度 之后我们就可以简单的检验不同分类器和不同的特征选择的结果 import sklearn..... print
尽管 NLTK 附带了很多已经预处理（通常是手工地）到不同程度的全集，但是概念上每一层 都是依赖于相邻的更低层次的处理。...通过这些步骤，NLTK 让您可以生成关于不同元素出现情况 的统计，并画出描述处理过程本身或统计合计结果的图表。...不过，NLTK 提供了一组由更高的层所依赖和使用的系统化的接口，而不只是 简单地提供实用的类来处理加过标志或加过标签的文本。...实际上，一个 Token 是一种 特别的字典 —— 并且以字典形式访问 —— 所以它可以容纳任何您希望的键。在 NLTK 中使用了一些专门的键， 不同的键由不同的子程序包所使用。...NLTK 全集文档通常有部分专门语言已经预先添加了标签，不过，您当然可以 将您自己的标签添加到没有加标签的文档。 分块有些类似于“粗略解析”。
我也尝试了集中不同的算法，发现有些算法并不是非常不准确。下面简要介绍一下我使用的两个 NER 算法：NLTK 和 CRF-NER。 第一个是 NLTK 提供的命名实体算法。...“Ne_chunk”使用了部分语音标签（POS标签）的单词列表来推断哪些单词是命名实体。从下面的结果中可以看出，NLTK的算法本身并没有做得很好。...我尝试的第二个命名实体算法是由斯坦福提出的令人印象深刻的 NER 工具 —— CRF-NER。 与NLTK算法相比，它需要更长的运行时间，但会产生更准确的结果。虽然它并不完美，但有明显的进步。...第一个是通过写一个函数，输出为每个主题中最突出的单词。这个结果似乎很有意思，但它只能提供了少量的信息。例如下图中的结果，能知道主题7与主题2不同，但无法得知更多它们之间不同程度的信息。...他的歌让人很容易记住，大部分原因要归功于他的歌词。 通过主题建模和命名实体识别完成了一个简单的 NLP 项目，也对文本内容（Drake的歌词）有了不同且更具体的理解。
在文本分析上，中文和英文还是有很大的不同，目前使用比较多的NLTK(Natural Language Toolkit，自然语言工具包)中提供了各种句子切分的方法。...如“他说这桶水也太重了”，其中“太重了”是交集型字段，“太重”是组合型字段。 目前比较流行的几种中文分词技术有基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。...，与TextBlob不同的是，并没有用NLTK，所有的算法都是自行实现的，并且自带了一些训练好的字典。...Pkuseg Pkuseg是一个多领域中文分词工具包，主要的亮点是多领域分词。不同于以往的通用中文分词工具，此工具包同时致力于为不同领域的数据提供个性化的预训练模型。...比如，很多时候在网络爬虫获取的数据中会夹杂HTML标签，这样标签对数据分析来说并没有什么实际意义。
自动给新文档添加适当的类别标签。 首先我们构造一个标记了相应类别的文档清单，对于这个例子，我选择了nltk中的电影评论语料库，将每个评论分为正面或者负面。...，可以用它来训练一个分类器，为新的电影评论添加标签。...那我们先找出最常见的后缀： import nltk from nltk.corpus import brown suffix_fdist = nltk.FreqDist() for word in brown.words...(train_set) print(nltk.classify.accuracy(classifier, test_set)) 输出 0.77 利用上下文特征可以特高我们的词性标注器的性能，例如：分类器学到一个词跟在...large或 gubernatorial后面，那他极有可能是名词。
二、文本预处理 1、安装nltk pip install -U nltk 安装语料库 (一堆对话，一对模型) import nltk nltk.download() ? 2、功能一览表： ? ...我来到北北京清华⼤大学", cut_all=False) print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list) # 精确模式 seg_list = jieba.cut("他来到了了...print ", ".join(seg_list) 结果： 【全模式】: 我/ 来到/ 北北京/ 清华/ 清华⼤大学/ 华⼤大/ ⼤大学 【精确模式】: 我/ 来到/ 北北京/ 清华⼤大学 【新词识别】：他,...:\#+[\w_]+[\w\'_\-]*[\w_]+)", # 话题标签 r'http[s]?://(?:[a-z]|[0-9]|[$-_@.&+]|[!*\(\),]|(?...= walk walked 砍ed = walk Lemmatization 词形归⼀：把各种类型的词的变形，都归为⼀个形式 went 归⼀ = go are 归⼀ = be >>> from nltk.stem.porter
词汇列表语料库 nltk.corpus.words 仅仅包含词汇列表的语料库，可以用来寻找文本语料中不常见的或者拼写错误的词汇 import nltk def unusual_words(text):...('French'))#法语停用词 名字语料库 nltk.corpus.names 包括8000个按性别分类的名字。...男女的名字存储在单独的文件 names = nltk.corpus.names cfd = nltk.ConditionalFreqDist( (fileid, name[-1]) for...fileid in names.fileids() for name in names.words(fileid)) cfd.plot() 发音的词典 属于表格词典 ，NLTK中包括美国...——不同的声音有着不同的标签称作音素 比较词表 nltk.corpus.swadesh 包括几种语言的约200个常用词的列表 from nltk.corpus import swadesh swadesh.fileids
但在实际场景中，基于不同考虑，有的客户也会在标签平台直接加工此类型标签，如以下场景：・数仓无对应的基础标签，但业务人员很着急需要该标签某标签，走正常的排期、数仓加工、测试，上线到使用基本 2 天以上了，...可基于最近一次购买时间、最近一年消费金额、最近一年消费频率等几个原子标签，进行不同区间的取值，给用户打上 “重要价值客户”、“重要发展客户”、“重要发展客户”、“重要挽留客户” 等。...，为用户打上新的标签7、算法标签算法标签由算法开发同学创建，该类标签可在算法平台完成，将算好的结果存储至 Hive 表中，标签系统可获取算法标签的元数据，拿到算法标签的中文名、英文名，注册至标签系统中，...这样，便需要支持每个标签有不同的更新频率，但 hive2.x 版本不支持单列更新，为了解决该问题，我们将每个标签先在临时表存一下（就包含 2 列，1 列用户 ID，1 列标签）该临时表即建即用即删，每个标签只有一个临时表...标签加工与落库是标签体系完成后重要的步骤，本篇文章向大家分享了标签加工与落库过程中需要关注的注意点，讲述了不同标签的加工内容以及标签的更新与落库等内容。
分类是为给定的输入选择正确的类标签的任务，在基本的分类任务中，每个输入被认为是与所有其它输入隔离的，并且标签集是预先定义的。下面是分类任务的一些例子： 判断一封邮件是否是垃圾邮件。...例如：在多类分类中，每个实例可以分配多个标签，在开放性分类中，标签集是没有定义的。在序列分类中，一个输入链表作为一个整体分类。...有监督分类 但如果分类的建立包含每个输入的正确标签的训练语料，被称为 有监督分类 。...现在我们已经建立了一个特征提取器，我们需要准备一个例子和一个对应类标签的链表： from nltk.corpus import names import random names = ([(name,'...这些比率叫做 似然比，可以用于比较不同特征-结果关系。 ps：我们也可以修改 gender_features()函数，为分类器提供名称的长度、它的第一个字母以及任何其他看起来可能有用的特征。
但在实际场景中，基于不同考虑，有的客户也会在标签平台直接加工此类型标签，如以下场景： · 数仓无对应的基础标签，但业务人员很着急需要该标签某标签，走正常的排期、数仓加工、测试，上线到使用基本2天以上了，...可基于最近一次购买时间、最近一年消费金额、最近一年消费频率等几个原子标签，进行不同区间的取值，给用户打上“重要价值客户”、“重要发展客户”、“重要发展客户”、“重要挽留客户”等。...，为用户打上新的标签 7、算法标签 算法标签由算法开发同学创建，该类标签可在算法平台完成，将算好的结果存储至Hive表中，标签系统可获取算法标签的元数据，拿到算法标签的中文名、英文名，注册至标签系统中，...这样，便需要支持每个标签有不同的更新频率，但hive2.x版本不支持单列更新，为了解决该问题，我们将每个标签先在临时表存一下（就包含2列，1列用户ID，1列标签）该临时表即建即用即删，每个标签只有一个临时表...标签加工与落库是标签体系完成后重要的步骤，本篇文章向大家分享了标签加工与落库过程中需要关注的注意点，讲述了不同标签的加工内容以及标签的更新与落库等内容。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
