中文分词 就是将一句话分解成一个词一个词，英文中可以用空格来做，而中文需要用一些技术来处理。 三类分词算法： 1. 基于字符串匹配： 将汉字串与词典中的词进行匹配，如果在词典中找到某个字符串，则识别出一个词。 优点，速度快，都是O(n)时间复杂度，实现简单。 缺点，对歧义和未登录词处理不好。 此类型中常用的几种分词方法有： 1. 正向最大匹配法： 假设词典中最大词条所含的汉字个数为n个，取待处理字符串的前n个字作为匹配字段。若词典中含有该词，则匹配成功，分出该词，然后从被比较字符串的n+1处开始再取n个
1，in和not in ---- yuan@ThinkPad-SL510:~$ ipython -nobanner In [1]: uname = "Linux #50-Ubuntu SMP Fri Mar 18 19:00:26 UTC 2011" In [2]: 'Linux' in uname Out[2]: True In [3]: 'Darwin' in uname Out[3]: False In [4]: 'Darwin' not in uname Out[4]: True 2，f
一、while循环的补充 while True: name=input('please input your name: ') password=input('please input your password: ') if name == 'egon' and password == '123': print('login successfull') while True: cmd=input('>>: ')
参考资料：https://www.bilibili.com/read/cv4744418/?spm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.13 自己学习完善，整理出来 内置
JavaScript 中的对象分为3种：自定义对象 、内置对象、 浏览器对象 前面两种对象是JS 基础 内容，属于 ECMAScript； 第三个浏览器对象属于 JS 独有的， JS API 讲解内置对象就是指 JS 语言自带的一些对象，这些对象供开发者使用，并提供了一些常用的或是最基本而必要的功能（属性和方法），内置对象最大的优点就是帮助我们快速开发
脚本病毒是一个一直以来就存在，且长期活跃着的一种与PE病毒完全不同的一类病毒类型，其制作的门槛低、混淆加密方式的千变万化，容易传播、容易躲避检测，不为广大网民熟知等诸多特性，都深深吸引着各色各样的恶意软件制作者 … 小到一个不起眼的lnk快捷方式，大到一个word文档，都是脚本的载体。本文主要以 js脚本为例(特指JScript，下同 )，具体结合实际样本，讲述混淆方式及其混淆类型检测相关知识，文章受限于样本个数及其种类，存在一定的局限性，但大致情况应当不会相差太大。本系列首先会对jscript及其脚本进行
请注意，本文编写于 2097 天前，最后修改于 172 天前，其中某些信息可能已经过时。
你好，这周想和你聊聊JS中的基本语法的另一个部分——字符串和数组的使用。这次我们先聊聊字符串和它的方法。
上一篇文章提到了词向量的相关知识，可如何用计算机对一篇文章或者一些句子进行分词，从而让计算机更好理解句子呢？
用户可以设置关键词回复，默认是以英文逗号分隔，但是很多人会打成中文逗号，需要能兼容处理
我将在这篇文章中带你了解我从头至尾解决编程问题的策略。我既在谷歌的日常工作中使用这一策略，也在和各种水平的编程人员（训练营、大学生和实习生等）合作时使用它（帮助他们学习和成长）。应用这一结构化的流程能尽可能地缩减令人沮丧的调试过程，在更少的时间里得到更清晰更正确的代码。
分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当然，我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。
查找文档：学习一个内置对象的使用，只要学会其常用成员的使用即可，我们可以通过查文档学习，可以通过MDN/W3C来查询。 Mozilla 开发者网络（MDN）提供了有关开放网络技术（Open Web）的信息，包括 HTML、CSS 和万维网及 HTML5 应用的 API。 MDN:https://developer.mozilla.org/zh-CN/
由于众所周知的原因，国内的各大邮箱、聊天 App 都会监控你接收和发送的信息。如果你需要传递一些绝密内容，显然你需要对你的内容进行加密。
在 Android 中的 Gradle 配置中 , 最常用的用法是 , 将 build.gradle 中的 dependencies 依赖中的 org.codehaus.groovy:groovy-all:3.0.5 函数库进行处理 ;
最近在用Flutter写一个新闻客户端, 新闻详情页中的内容 需要用Flutter的本地Widget和WebView共同展示 . 比如标题/上方的视频播放器是用本地Widget展示, 新闻内容的富文本文字使用webview展示html, 这样就要求标题/视频播放器与webview可以 组合滑动 .
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课程地址：https://www.imooc.com/learn/763 1、初识 2、优势 3、compiler 线上编译器： 本地编译器 npm install -g typescript
假设某种应用场景，接收到一串字符串，如上面的str[] = "led,100,0,80,15"，以逗号为分割，假设该字符串的第一个字符串led表示一种指令，如打开led，后面的数字表示参数，如不同led的亮度值。
本文讲解蚂蚁BAAS的JavaScript SDK概述，说明JS SDK对应的API接口速查。其他语言包SDK参考官网其他章节说明即可。
使用各种IDE编写代码时，其有一个功能是关键字高亮，当你敲下的字符串形成编程语言的关键字时，它的颜色会比普通变量更加靓丽显眼，而且这种高亮是即时的，当你在编辑器上敲下”if”两个字母时，这两个字母的颜色会变成引人注目的红色，当你在”if”后面添加其他字符时，字符串的颜色就会从显眼的红色转变为令人难以察觉的浅色，例如白色。关键字的即时高亮是一个难度很大技术点，由于我们自创的Monkey编程语言所使用的IDE是网页版，在web上实现关键字高亮更是颇费周折，本节技术含量很大，完成本节后，你的数据结构，算法，设计
解决 TS 问题的最好办法就是多练，这次解读 type-challenges Medium 难度 9~16 题。
果然当我用英文圆点“.”时，和竖线一样也不成功，同样还有其他，例如：“$”、“[”等符号。试了好多目前就发现这几个。
因为字符串类型在Go中是不可改变的，因此每次操作实际都要新分配字符串，所以在字符串比较多的时候效率不高。
这两天魔都阴雨绵绵，气温也下降了很多，小伙伴们在努力工作的同时，别忘了保暖，此时，鲲鹏老师正在魔都的一角给大家撸着笔记，希望能够一起学习进步，关于前两篇文章的排版，鲲鹏老师严肃批评了版主，如果小伙伴们还有什么想法，欢迎加入QQ群：293549845一起讨论。
第七章 正则表达式编程 什么叫知识，能指导我们实践的东西才叫知识。 学习一样东西，如果不能使用，最多只能算作纸上谈兵。正则表达式的学习，也不例外。 掌握了正则表达式的语法后，下一步，也是关键的一步，就是在真实世界中使用它。 那么如何使用正则表达式呢？有哪些关键的点呢？本章就解决这个问题。 内容包括： 正则表达式的四种操作 相关API注意要点 真实案例 1. 正则表达式的四种操作 正则表达式是匹配模式，不管如何使用正则表达式，万变不离其宗，都需要先“匹配”。 有了匹配这一基本操作后，才有其他的操作：验证、切分
1.querySelector 返回文档中匹配指定css选择器的一个元素. 注意：uerySelector() 方法仅仅返回匹配指定选择器的第一个元素 如果你需要返回所有的元素，请使用 querySelectorAll() 语法：document.querySelector(CSS selectors) 2.getElementsByClassName() 方法返回文档中所有指定类名的元素集合 语法：document.getElementsByClassName
通过int(1L) 转换成整型，float(1) 转换成浮点型，long(1) 转换长整型
通过字符串某个字符的索引，可以得到相应字符，此外，还可以通过指定索引范围，得到多个字符，此操作称为切片（ Slicing ）。
常用技能（更新ing）：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#skill 技能总纲（更新ing）：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5493793.html 在线演示：http://cppjieba-webdemo.herokuapp.com 完整demo：https://github.com/dunitian/TempCode/tree/master/2016-09-05 逆天修改版：https://github.c
通过numpy的genfromtxt来读取txt文件 delimiter 分隔符 usecols 指定读取的列
给出一个字符串s和一个词典，判断字符串s是否可以被空格切分成一个或多个出现在字典中的单词。
数据分析的结果很大程度上跟数据质量有关系，在数据采集过程中的数据清洗步骤下，对字符串的操作是最常见的场景，下面我们一起来学习下在Python中是怎么操作字符串的。
String[] data = s.split(“@”); // 以@分割字符串，获得@后的值。
多线程用于堆积处理，就像一个大土堆，一个推土机很慢，那么10个推土机一起来处理，当然速度就快了，不过由于位置的限制，如果20个推土机，那么推土机之间会产生相互的避让，相互摩擦，相互拥挤，反而不如10个处理的好，所以，多线程处理，线程数要开的恰当，就可以提高效率。
通俗的解释一下多线程先： 多线程用于堆积处理，就像一个大土堆，一个推土机很慢，那么10个推土机一起来处理，当然速度就快了，不过由于位置的限制，如果20个推土机，那么推土机之间会产生相互的避让，相互摩擦，相互拥挤，反而不如10个处理的好，所以，多线程处理，线程数要开的恰当，就可以提高效率。 多线程使用的目的： 1、吞吐量：做WEB，容器帮你做了多线程，但是它只能帮你做请求层面的，简单的说，就是一个请求一个线程(如struts2，是多线程的，每个客户端请求创建一个实例，保证线程安全)，或多个请求一个线程，如果
我们知道在做SEO过程中，写内容是一个非常重要的事情，同时做页面标题优化也是重中之重，这就要求我们利用最简短的文字去覆盖更多的相关关键词，为此，在SEO进阶的道路上，特别是对于百度而言，我们认为你可能有必要去研究一下百度分词算法的相关策略，因此，我们推荐下面这篇相对早期的文章，供大家拓展思维：
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要上网
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要
本文谈一谈分词的那些事儿，从定义、难点到基本方法总结，文章最后推荐一些不错的实战利器。
%[(name)][floags][width].[precision]typecode (name) 可选，用于选择指定的key flags 可选，可提供的值有： · + 右对齐，整数前加正号，负数前加负号 · - 左对齐，正数钱无符号，负数前加负号； · 空格 右对齐；正数前加空格，负数前加负号 · 0 右对齐，正数前无符号，负数前加负号；用0填充 width 可选，占有宽度 typecode 必选 %s 字符串（str()的显示） %r 字符串采用repr()显示 %c 单个字符 %b 二进制整数 bin %i 十进制整数 int %o 八进制整数 oct %x 十六进制整数 hex %f 浮点数 %e 指数 %% 字符% （前提是里面要有格式符的话需要这么写） 案例： a = "i am %s" % "alex" a = "i am %s age %d " % ("alex",18) a = "i am %(name)s age %(age)d" % {"name":"alex","age":18} a = "percent %.2f" % 99.98234 a = "i am %(pp).2f" % {"pp":123.3245} a = "i am %.2f %%" % {"pp":123.3223455} 二、函数方法 format
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类。 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类： 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
主要用到的是这两个类 java.util.regex.Pattern java.util.regex.Matcher。 Pattern对应正则表达式，一个Pattern与一个String对象关联，生成一个Matcher，它对应Pattern在String中的一次匹配； 调用Matcher对象的find()方法，Matcher对象就会更新为下一次匹配的匹配信息。示例： Pattern pattern = Pattern.compile("\\d{4}-\\d{2}-]]d{2}"); String stri
大家好，我是Golang语言社区主编彬哥，本篇文章是给大家转载关于标准库strings包的知识。
大家好，我是猫头虎，今天我们要聊的是Go语言中的一个看似简单，却隐藏着丰富内涵的话题：字符串、字节、符文和字符。在这篇博客中，我们将深入探讨Go中的字符串是如何工作的，以及它们与字节、字符、符文的关系。准备好跟我一起深入Go的世界了吗？🚀
中文分词技术是中文自然语言处理技术的基础，与以英语为代表的拉丁语系语言相比，中文由于基本文法和书写习惯上的特殊性，在中文信息处理中第一步要做的就是分词。具体来说，分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的就是将一个汉字序列切分成一个一个有意义的词序列。
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