分配给我的任务是在任意文档(.txt)中查找唯一的单词及其计数。我还得到了一本字典,文档中的一个词如果在字典里就有效了。任务是使用带有附加数据库的mysql命令行来解决这个问题。没有shell脚本,没有编程。只是mysql命令。
我为字典创建了一个表,并将dictionary.txt文件中的单词与LOAD DATA INFILE 'dictionary.txt' REPLACE INTO TABLE 'words' (word);一起加载到它中,它工作得很好:每个记录一个单词。但是在文档文件中,没有真正的分隔符.我也许可以逐行读取它,但是如何用正则表达式将每行单
我有这个脚本:
$db = mysql_connect($hostname, $db_user, $db_password);
mysql_select_db($database,$db) or die( "Unable to select database");
mysql_query("set names 'utf8'");
$wordy = "pate";
$query = mysql_query("SELECT DISTINCT * FROM $db_table WHERE word LIKE '[pa
我在godaddy服务器上有一个数据库。大约是10兆。我成功地导出了它,然后我想将数据库导入到另一个服务器(比如我的本地服务器)中。但是,当我导入它时,会显示以下错误。
#1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near '<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN
我正在尝试使用php将印地语数据导出到excel中。输出印地语数据后,会以不同的格式显示“?”。我以前的代码是
<?php
include 'config.php';
setlocale(LC_ALL, "en_US.UTF-8");
$DB_TBLName = "feedback"; //MySQL Table Name
$filename = "feedback"; //File Name
/*******YOU DO NOT NEED TO EDIT ANYTHING BELOW THIS LIN
我试着通过词汇量来统计词频: vocabulary = {}
for word in lemmatizer_results:
if word in vocabulary:
vocabulary[word] += 1
else:
vocabulary[word] = 1 在此之后,我尝试通过以下方式将结果转换为DataFrame: df = pd.DataFrame.from_dict(vocabulary, orient='index', columns=['word', 'frequency']) 如果字典的结构是这
class Solution:
def findWords(self, board: List[List[str]], words: List[str]) -> List[str]:
WORD_KEY = '$'
trie = {}
for word in words:
node = trie
for letter in word:
# retrieve the next node; If not found, create a em
我有句话:
“如何从mysql数据库中查找和替换文本中的单词?”
和MySQL表字,具有to 3列id、word和replaceWord。我在数据库里有4000多个单词。
表:
id word replaceWord
1 text sentence
2 word letter
3 mysql MySQL
4 .. ...
5 .. ...
6 .. ...
结果:
“如何从MySQL数据库中查找和替换语句中的字母?”
我知道如何在没有数据库的情况下做到这一点,但
我用Python编写了代码,它从数据库中获取数据,如下所示:
for result in request.user.results.all():
data.append(dict([(str(word.type.type), str(word.word)) for word in result.word.all()
data.append(dict([(season, ResultForm.CHOICES[r.season][1])]))
它将'data‘显示为:
[{'color': 'blue', 'kind':
我让Python代码访问数据库中的数据(在Django中):
for result in request.user.results.all():
for word in result.word.all():
data.append(dict(zip([str(word.type.type)], [str(word.word)])))
它将“数据”显示为:
[{'color': 'blue'}, {'kind': 'pencil'}, {'rating': 'high'}, {
我对mysql有点陌生,我正在创建一个游戏,我的算法从一个包含英语词典的表格中挑选一个单词,用户应该从该单词中猜测出尽可能多的有效英语单词。但是,我不想在每次用户提交答案时都搜索数据库,以检查答案的有效性。所以我想要一种方法来查询我的字典表,并检索可以由词根的字母组成的每个单词,这样我就可以将这些单词存储在应用程序中,并且每当用户提交一个单词时,我都会从该列表中检查,以减少数据使用。
E.g root word:contaminate
submissions: eat is valid so will show in the generated list
mind is in
我正在实现一个lstm模型,在这里我已经用数据集训练了我的模型。当我使用我的新数据集来预测输出时,我会出现错误,因为在我的新数据集中的一些单词没有出现在经过训练的模型中。是否有任何方法来执行,即没有找到单词,它没有考虑它?
实际上,火车模型中的单词保存在字典中,如下面的代码所示:
df = pd.read_csv('C:/Users/User/Desktop/Coding/lstm emotion recognition/emotion.data/emotion.data')
#Preparing data for model traininng
#Tokenization
如果这是一个重复的问题,很抱歉。我有100个单词的文件,我需要从中提取表格数据。 我使用下面的代码来实现这个功能: import zipfile
from lxml import etree
import pandas as pd
def read_docx(docx_file, **kwargs):
"""Read tables as DataFrames from a Word document
"""
ns = {'w': 'http://schemas.openxmlformats.or
我有一个备份过程,每天一次在一个服务器上转储所有mysql数据库(使用mysqldump),将它们同步到另一个服务器上,然后在那里导入它们(每次一个)。我这样做是为了遵循传统的规则:不接触数据库文件,总是用提供的工具转储和恢复。
因此,我的所有数据库都是以这种方式复制的,包括"mysql“数据库(因为我还需要保持用户和权限的同步)。
在过去,我没有任何问题。现在,在升级到MySql 8.0 (通过Ubuntu20)之后,"mysql“数据库的恢复失败了,出现了以下错误:
ERROR 3723 (HY000) at line 25: The table 'columns_
我正在寻找最好的方式来搜索一个字母字符串的字符串,在字符串的末尾找到最长的字典单词。
示例:对于字符串qbehugejackhammer,结果应该是jackhammer而不是hammer。
要做到这一点,一种有效率的方法是将单词以反向形式存储在索引表中,并一次迭代一个字母,直到它不再匹配任何内容:
SELECT word FROM dictionary WHERE word LIKE 'remmahkca%';
SELECT word FROM dictionary WHERE word LIKE 'remmahkcaj%'; # last match
SELE
我试图从一个数据集中创建一个表,该数据集应该给出数据集中的单词以及重复的次数。
例如:
数据集:{ moon, moon, moon, sun }
表(最终结果):
('moon') ==> 3
('sun') ==> 1
我想使用字典并播放键,所以如果在迭代过程中找到一个已经是键的单词,不要将它添加到字典中(应该表示表),而是增加数值。
word_table = {}
for word in document.split():
if word in word_table:
word_table[word, somevalu
我想编写一个神经网络程序。首先,我有自己的数据集,并希望使用嵌入层,因为我有文本数据。 我的数据集(特性和标签)如下: ? 这就是我到目前为止所做的: from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
import pandas as pd
from tensorflow import keras
from tensorflow.python.keras import layers
from google.colab im