aspell命令是一个交互式拼写检查器,其会扫描指定的文件或任何标准输入的文件,检查拼写错误,并允许交互式地纠正单词。
Word不是最高级的排版软件,但它是现代办公中应用最多,普及最广的文档编辑软件,Word的优势主要体现在排版上,它的排版能力对于绝大多数需求而言,是充分且足够的,它可以很方便地做出大型文件所需的每一项页面元素。它的易用性几乎满足所有人,网络工程师经常使用Word编写运维的工程文档,所以需要掌握它的使用方法,Word有多个版本。
本文译自Wolfram博客:https://blog.wolfram.com/2011/01/26/breaking-secret-codes-with-mathematica/
在中文文本挖掘预处理流程总结中,我们总结了中文文本挖掘的预处理流程,这里我们再对英文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
因此,一位好奇的学者 Tikeswar Naik,通过简单的实验和我们讨论了这项技术的某一潜在滥用情况——使用 ML 来破解密码,希望通过这一介绍能够让更多人保持警惕,并找到减轻或防止滥用的方法。我们将其具体研究内容编译如下。
链接:http://blog.csdn.net/Pwiling/article/details/50573650
除了这段代码外,作为机器学习的一部分,肯定还应该有大量的样本数据,准备了big.txt作为我们的样本数据。
作者:HelloGitHub-小鱼干 摘要:build-your-own-x,无论是新手还是老手,这都是一个指向标。方向有了,剩下就是时间和实践的事情,收集了大量可用于软件和 Web 开发的 Public APIs 无疑是你实践之路的好搭档,而拼写检查:vscode-spell-checker 也能让你实践更加顺利,提升你的开发效益,节省研发时间。除了 VSCode 的插件帮你更好地实践技术,responsively-app 这种为调试响应式页面的浏览器也是一个好帮手。 以下内容摘录自微博@HelloGit
引入 大家在使用谷歌或者百度搜索时,输入搜索内容时,谷歌总是能提供非常好的拼写检查,比如你输入 speling,谷歌会马上返回 spelling。 下面是用21行python代码实现的一个简易但是具备完整功能的拼写检查器。 代码 import re, collections def words(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower()) def train(features): model = collections.defaul
在使用OpenGL进行编程时,有时可能会遇到以下错误提示:OpenGL.error.NullFunctionError: Attempt to call an undefined function。这种错误通常是由于尝试调用一个未定义的OpenGL函数而导致的。本文将介绍一些可能的解决方案来解决这个问题。
Visual Studio 2022 (17.6 Preview 2) 带来了拼写检查功能,此功能一出大家纷纷吐槽各种问题。不过团队中确实时不时会出现单词拼写错误的情况,所以有时又觉得非常需要它。
在本章中,你将学习可在Python程序中使用的各种数据,还将学 习如何将数据存储到变量中,以及如何在程序中使用这些变量。
在Python的世界中,每一位开发者都曾经遇到过各种各样的Bug。这些Bug可能令人头疼,但正是通过解决它们,我们才能不断成长为更优秀的程序员。在本文中,我将分享一些我在Python编程过程中遇到的Bug以及解决它们的心得体会。
本文是一篇关于工程学的内容,讲述的是当前较先进的技术——拼写校对程序。这项技术的用处就是让低级工程师使用起来得心应手。 许多年前,我根据Peter Norvig精彩教程(http://norvig.com/spell-correct.html)的指导独自编写了第一个拼写检查程序(spelling corrector)——该程序利用21行Python代码编写而成。 最初的程序很烂。 因此,我试着改进最初的程序。我为它增添了相似双音位语音识别功能、unicode支持功能、多词表达(multi-word exp
例如我们已经安装Python,但是还需再下载一个文本编辑器来编写代码。常见的编辑器有:Geany。
记得刚接触Python的时候,一条简单的语句在执行的时候却总能遇到报错。然后各种艰难的复查发现可能是循环语句缺少冒号啊、用了中文的标点符号啊、引号/括号等少了一个或者无法匹配啊、函数方法或变量名拼写错误啊等等。
中文拼写检查任务是中文自然语言处理中非常具有代表性和挑战性的任务,其本质是找出文本段落中的错别字。这项任务在各种领域,如公文,新闻、财报中都有很好的落地应用价值。而其任务的困难程度也赋予了它非常大的研究空间。达观数据在CCL2022汉语学习者文本纠错评测比赛的赛道一中文拼写检查(Chinese Spelling Check)任务中取得了全国冠军,赛道二中文语法纠错(Chinese Grammatical Error Diagnosis)任务中获得了亚军。本文基于赛道一中文拼写检查任务的内容,对比赛过程中采用的一些方法进行分享,并介绍比赛采用的技术方案在达观智能校对系统中的应用和落地。赛道二中文语法纠错的获奖方案已经分享在达观数据官方公众号中。
现在,我写代码已经越来越离不开 VSCode 了,这些插件可以让编码效率提升至少一倍,根本停不下来,只要你的思路不卡壳,写代码就像是在自动驾驶。这里有 13 个 VSCode 最好的 Python 扩展,可大大提升你的生产力。
文本清理,也称为文本预处理或文本数据清理,正在准备原始文本数据并将其转换为更干净、更结构化的格式,以用于分析、建模或其他自然语言处理 (NLP) 任务。它涉及各种技术和程序,从文本文档中去除噪声、不一致和不相关信息,使数据更适合文本分析、情感分析、文本分类和机器学习等下游任务。
Visual Studio Code ( VS Code )是一个知名且评价很高的代码编辑器,具有大量功能和扩展以增强开发体验。使用 VS Code 的主要好处之一是它的灵活性,允许开发人员根据他们的特定需求对其进行自定义。
数据预处理(也称为数据准备,但 “预处理” 听起来更像是魔术) 是 迭代过程 的收集,组合,结构化和组织数据,以便将其作为数据可视化,分析和机器学习应用程序的一部分进行分析。
虽然Atom通常可能用来编写软件的代码,但是它还可以用来高效地编写文章。这通常采用一些标记语言,比如说Markdown和Asciidoc(也就是英文手册所用的格式)来完成。下面我们会很快浏览一遍Atom提供给你用来写文章的一些工具。
前言 自然语言处理(4)之中文文本挖掘流程详解(小白入门必读) 干货 | 自然语言处理(3)之词频-逆文本词频(TF-IDF)详解 干货 | 自然语言处理(2)之浅谈向量化与Hash-Trick 干货 | 自然语言处理(1)之聊一聊分词原理 干货 | 自然语言处理入门资料推荐 原文链接:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6756534.html 在中文文本挖掘预处理流程总结中,我们总结了中文文本挖掘的预处理流程,这里我们再对英文文本挖掘(English text mi
在以前,作为一个刚开始使用Python的开发者,我时常为布设一个有效的开发环境感到困扰。找到一套自己能顺畅使用的环境且为此培养一个正确的习惯是很困难的。
Vim 作为一款功能强大、选项丰富的编辑器,为许多用户所热爱。本文介绍了一些在 Vim 中默认未启用但实际非常有用的选项。虽然可以在每个 Vim 会话中单独启用,但为了创建一个开箱即用的高效编辑环境,还是建议在 Vim 的配置文件中配置这些命令。
Jupyter笔记本是目前世界上最热门的Pythonistas编程环境,特别是那些从事机器学习和数据科学的人。
从今天开始一个新的篇章又要开始了,这次要写的「错误 & 异常」知识点比较少,不像「类」那样知识点那么多,所以稍微好过一点。
这部分教程主要介绍如何创建一个Python工程并使其具有Pycharm的代码风格。你将会看到Pycharm使你的源码变得非常简洁美观,带有合适的缩进、空格等等,因此Pycharm也是一款代码质量管理的利器。
在Angular和Vue中都有Directive的概念,我们通常讲Directive 翻译为“指令”。
看着满大街一个比一个大的触屏手机,谁还记得在几年前,我们在手机上打字经常都是盲打的。
在以前,作为一个刚开始使用Python的开发者,我时常为布设一个有效的开发环境感到困扰。找到一套自己能顺畅使用的环境且为此培养一个正确的习惯是很困难的。 之前我一直没有意识到这些事情对我的工作效率影响有很大的影响,我甚至不知道一些我现在经常在开发中应用的很有价值的习惯以及工具!随着我的经验增长,我发现这种情况是普遍存在于Python开发者中的,包括我的同事,技术交流大会上的同好,网络论坛上的认识的开发者以及大量发邮件向我咨询的人,可以看出这是一种很常见的现象。 不过到如今,我相信入门级的Python程序员
uBlock Origin 是一款广告拦截插件,它的主要功能是阻止网页上的广告加载,从而提高页面加载速度、减少网络流量消耗,并改善整体浏览体验。以下是 uBlock Origin 的一些特点和功能:
这只是一些常见的错误异常,实际上Python还有很多其他的异常类型。在编写代码时,应该注意捕获和处理这些异常,以便更好地调试和处理错误。
在计算机科学中,字符串模糊匹配( fuzzy string matching)是一种近似地(而不是精确地)查找与模式匹配的字符串的技术。换句话说,字符串模糊匹配是一种搜索,即使用户拼错单词或只输入部分单词进行搜索,也能够找到匹配项。因此,它也被称为字符串近似匹配。
我们程序在开发过程中,总会遇到各种各样的一些问题,有些是由于拼写、配置、选项等等各种引起的程序错误,有些是由于程序功能处理逻辑不完善引起的漏洞,这些统称为我们程序中的异常
在给定单词列表 wordlist 的情况下,我们希望实现一个拼写检查器,将查询单词转换为正确的单词。
AI 科技评论按:在单词和短语之间进行语音区分,如区分「I」m hear」和「I」m here」或区分「I can」t so but tons」和「I can」t sew buttons」,这样的事情每个人都遇到,尤其是遇到自动更正的短信、社交媒体上的帖子之类的时候。尽管乍看之下,语音相似性似乎只能对可听单词进行量化,但这个问题常常出现在纯文本空间中。
在ChatGPT的众多应用中,拼写检查和语法检查犹如璀璨的明珠,受到广大用户的热烈追捧。我对此深信不疑,且一直在实践中坚定不移。特别是在使用非母语的情况下,它的作用更为显著。接下来,让我们通过一些常见的拼写和语法问题的实例,一探ChatGPT如何巧妙地帮助我们解决这些难题的神奇之处。
Jupyter Notebooks是当今世界上最热门的Pythonistas编程环境,特别是对于那些热衷于机器学习和数据科学的人。几个月前,当我开始认真对待机器学习时,我发现了Jupyter Notebooks。起初,我只是感到惊讶,很喜欢浏览器里的一切。然而,我很快就失望了,发现老套的Jupyter Notebooks界面是非常基本的,缺乏一些有用的功能。就在那时,我决定去寻找一些Jupyter Notebooks的黑客。在本文中,我将介绍一些Jupyter Notebooks的附加组件/扩展和一些Jupyter命令,它们将增强您的Jupyter Notebooks,并提高您的工作效率。简而言之,给你的Jupyter Notebooks充充电。
现代的搜索引擎,一般都会提供 Suggest as you type 的功能,帮助用户在输入搜索的过程中,进行自动补全或者纠错。通过协助用户输入更加精准的关键词,提高后续搜索阶段文档匹配的程度。在 google 上搜索,一开始会自动补全。当输入到一定长度,如因为单词拼写错误无法补全,就会开始提示相似的词或者句子。
本上,OCR(光学字符识别)引擎可以让你从图片或文件(PDF)中扫描文本。默认情况下,它可以检测几种语言,还支持通过 Unicode 字符扫描。
本文将通过介绍Jupyter Notebook的附加扩展组件和指令,为Jupyter Notebook赋能。帮助Python使用者大大提高Jupyter Notebook的使用体验,提升工作效率。
原文:Towards Data Science 作者:Dave Currie 来源:机器人圈 本文长度为2400字,建议阅读5分钟 本文教你用TensorFlow搭建拼写检查器,用于处理自然语言处理(NLP)的数据。 机器学习的一个最重要的问题就是,我们需要干净的数据。自然语言处理项目存在着一个问题——使用人类书写的文本。而不幸的是,我们并不擅长写作。想象一下,如果在Reddit上的有关帖子和评论的数据集中存在着许多拼写错误,这对于机器来说,是不是有些不好处理呢? 因此,制作一个拼写检查器将会是一个非常
语法错误:非法的语法。这种错误很常见,根据系统提示好好检查代码即可,看报错信息在第几行,从这一行往上找错误。
👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件,将音频文件分割并追加到片段,使用不同的数据创建混合音频文件,操纵声音等级,应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
相信大家每个人都有敲错过命令的时候,把python 输入成 puthon. 手速过快把ls -alh 输入成 ls a-lh等等等,这时候是不是想拍一下键盘说一声fuck. 有一个同事就开发了一个thefuck的项目,可纠正先前控制台命令中的错误。让我们能愉快的工作下去. 安装 在 macOS 或 Linux 上,您可以通过Homebrew安装The Fuck: brew install thefuck 在 FreeBSD 上,使用以下命令安装The Fuck: pkg install thefuck
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