给你一个 rows x cols 的屏幕和一个用 非空 的单词列表组成的句子，请你计算出给定句子可以在屏幕上完整显示的次数。
Bash Pitfalls[1] 文章介绍了 40 多条日常 Bash 编程中，老手和新手都容易忽略的错误编程习惯。每条作者在给出错误的范例上，详细分析与解释错误的原因，同时给出正确的改写建议。文中有不少引用的文章，也值得大家仔细阅读。仔细阅读了这篇文章后，收获很多，不感独享，把这篇文章以半翻译半笔记的形式分享给大家。
name="aBcababc" #计算文本字符个数 print(len(name)) #统计a出现的次数 print(name.count('a',1,-1)) #使文本长度不低于50，不足的左右补齐，并将原字符居中 print(name.center(50,'*')) #使文本长度不低于50，不足的在右边补齐 print(name.ljust(50,'*')) #使文本长度不低于50，不足的在左边补齐 print(name.rjust(50,'*')) #使文本长度不低于50，不足的在左边补0 pri
给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出 s 。
有时，当我们编写 shell 脚本时，我们必须处理特殊字符，如空格、符号和其他非 ASCII 字符。这些字符可能无法直接由 shell 脚本和其他工具处理。因此，我们必须采取一些措施来处理这些特殊字符。
微信搜索 【大迁世界】, 我会第一时间和你分享前端行业趋势，学习途径等等。 本文 GitHub https://github.com/qq44924588... 已收录，有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。
make 是 linux 系统的实用程序。它用于管理对于大型程序的自动编译任务，自动决定程序某一部分需要重新编译，并发出编译指令。虽然，我们最常见于 C 语言程序的编译。但是，make 不限于某一特定语言，凡是可以通过 shell 命令来运行编译器的语言都可以使用 make 。除此之外，你甚至可以用 make 描述任何构建任务，这些任务中，文件需要在其依赖的文件发生变动后自动更新。
摘要：将英文单词首字母变成大写是一个古老的话题，很常用，也很简单。不过如何用更简单的方式批量完成这个工作，则有很多学问，不想来看看吗！
NLTK作为文本处理的一个强大的工具包，为了帮助NLPer更深入的使用自然语言处理(NLP)方法。本公众号开更Natural Language Toolkit（即NLTK）模块的“ Natural Language Processing”教程系列。
在文字的建模实践中，一般需要把原始文字拆解成单字、单词或者词组，然后将这些拆分的要素进行索引，标记化供机器学习算法使用。这种预处理叫做标注（Tokenize）。虽然这些功能都可以用python实现，但是Keras提供了现成的方法。
准备工作从简单的步骤开始，比如加载数据，但是对于正在使用的数据非常特定的清理任务很快就会变得很困难。您需要从何处开始，以及通过从原始数据到准备建模的数据的步骤来执行什么操作。
$("[attribute|='value']") 选择指定属性值等于给定字符串或改字符串为前缀（该字符串后跟一个连字符“-”）的元素。 attribute: 一个属性名 value: 一个属性值 $(function(){ $('a[hreflang|="en"]').css("border","2px solid red"); //查找hreflang属性值是英语的所有链接。}); $("[attribute*='value']") 选择指定属性具有包含一个给定的子
中文分词：指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程，这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法：基于词典规则和基于机器学习
正则表达式（RegEx）是一系列字符，形成了一个搜索模式。RegEx 可用于检查字符串是否包含指定的搜索模式。
另外ES入门，我强烈推荐这篇Elasticsearch权威搭建指南给你，非常想尽的指南手册。
在当今数字化时代，文本数据无处不在，它们包含了丰富的信息，从社交媒体上的帖子到新闻文章再到学术论文。对于处理这些文本数据，进行统计分析是一种常见的需求，而Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，为我们提供了丰富的工具和库来实现文本数据的统计分析。本文将介绍如何使用Python来实现文本英文统计，包括单词频率统计、词汇量统计以及文本情感分析等。
Python3 中有六个标准的数据类型，它们分别是数字（Number）、字符串（String）、列表（List）、元组（Tuple）、集合（Set）、字典（Dictionary）。
自然语言处理（NLP）是数据科学中最有趣的子领域之一，数据科学家越来越期望能够制定涉及利用非结构化文本数据的解决方案。尽管如此，许多应用数据科学家（来自STEM和社会科学背景）都缺乏NLP经验。
Markdown是一种标记语法,通过标记字符,给文章的内容增加样式,使用Markdown可以更方便的控制格式的同时专注于文章内容的编写,可以支持导出为pdf,html格式,排版内容可预见,避免写完文章后再去查看样式,修改样式,Markdown文件都是以.md为后缀,可以使用typora这款软件来编写,多个平台都有支持.
为了巩固所学的知识，作者尝试着开始发布一些学习笔记类的博客，方便日后回顾。当然，如果能帮到一些萌新进行新技术的学习那也是极好的。作者菜菜一枚，文章中如果有记录错误，欢迎读者朋友们批评指正。（博客的参考源码可以在我主页的资源里找到，如果在学习的过程中有什么疑问欢迎大家在评论区向我提出）
自然语言处理是数据科学中的一大难题。在这篇文章中，我们会介绍一个工业级的python库。 自然语言处理（NLP）是数据科学中最有趣的子领域之一，越来越多的数据科学家希望能够开发出涉及非结构化文本数据的解决方案。尽管如此，许多应用数据科学家（均具有STEM和社会科学背景）依然缺乏NLP（自然语言处理）经验。 在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用日益流行的Python spaCy包来实现这些概念。这篇文章适合NLP初学者阅读，但前提是假设读者具备Python的知识。 你是在说spaCy
專 欄 ❈Jerry，Python中文社区专栏作者。 blog：https://my.oschina.net/jhao104/blog github：https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
使用VBA时，有可能需要根据分隔符将字符串拆分为不同的部分。此时，就可以使用VBA的Split函数。
Elasticsearch 还附带了可以直接使用的预包装的分析器。接下来我们会列出最重要的分析器。为了证明它们的差异，我们看看每个分析器会从下面的字符串得到哪些词条，先给出词条例子：
可以看到，nbsp; 和 可以正常发挥作用，而连续的空格会被缩减成一个（比如This和is之间的三个空格变成了一个），换行符也全都无效。句子超过一行后会自动换行，而长度超过一行的单个单词会超出边界。
序列模型主要用于处理具有时序结构的数据， **时序数据是连续的，**随着时间的推移，如电影评分、电影奖项、电影导演演员等。
在探寻文本分析途径时却不知从何下手，该怎么办？那么可以通过这个字符串处理入门教程，来了解一下利用Python处理字符串的一些基本操作。
逆序输出字符串中的所有元素。 然后输出原列表。 然后逆序输出原列表每个元素，中间以1个空格分隔。注意：最后一个元素后面不能有空格。
单词词典的实现一般用B+树，B+树构造的可视化过程网址: B+ Tree Visualization
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
Lucene是一个基于Java开发全文检索工具包。 就是将不规范的文档的内容单词进行分割，建立单词-文档索引，这样查询某个单词内容时可以通过索引快速查找相关文档，内容 对于一些网站内部的内容检索有需要 这项技术其实有更成熟的封装，比如专门的服务器等，这里只是普及一下相关概念，后面会解释进行其他的基于lucene的上层封装的相关技术 工程：https://github.com/Jonekaka/javaweb-Lucene-1-61
给定一个单词数组和一个长度 maxWidth，重新排版单词，使其成为每行恰好有 maxWidth 个字符，且左右两端对齐的文本。
Sequence Types sequence类型有六种：strings, byte sequences (bytes objects), byte arrays(bytearray objects), list, tuple, range objects.
统一是指，对于同一个概念，在程序中用同一种表示方法，比如对于供应商，既可以用supplier，也可以用provider，但是我们只能选定一个使用，至少在一个项目中保持统一。统一是作为重要的，如果对同一概念有不同的表示方法，会使代码混乱难以理解。即使不能取得好的名称，但是只要统一，阅读起来也不会太困难，因为阅读者只要理解一次。
ES2019 规范是对 JavaScript的小规模扩展，但仍带来了一些有趣的功能。本文向你展示八个 ES2019 的功能，这些功能可以使你的开发变得更轻松。
其中 Iterable 是所有集合 trait 的根 trait。这个结构与Java的集合体系非常相似。
给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典，判定 s 是否可以由空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
为了找到解，我们可以检查字典单词中每一个单词的可能前缀，如果在字典中出现过，那么去掉这个前缀后剩余部分回归调用。
参考式超链接一般用在学术论文上面，或者另一种情况，如果某一个链接在文章中多处使用，那么使用引用 的方式创建链接将非常好，它可以让你对链接进行统一的管理。
本文旨在介绍如何利用HanLP训练分词模型，包括语料格式、语料预处理、训练接口、输出格式等。 目前HanLP内置的训练接口是针对一阶HMM-NGram设计的，另外附带了通用的语料加载工具，可以通过少量代码导出供其他训练工具使用的特定格式（如CRF++）。
在2022年11月OpenAI的ChatGPT发布之后，大型语言模型(llm)变得非常受欢迎。从那时起，这些语言模型的使用得到了爆炸式的发展，这在一定程度上得益于HuggingFace的Transformer库和PyTorch等库。
最近在做搜索相关的事情，也看到Github代码搜索的发展历程，不曾想其第一代搜索引擎上线居然是2008年（那一年刚上初一），或许是有时间的积淀与技术的进步才使得今天的我们在github上搜索代码可以如此方便。接下来我们一起来看看GitHub代码搜索服务发展历史。
在本章中，你将了解所有这些以及更多。然后，您将完成两个不同的编程项目：一个存储多个文本字符串的简单剪贴板和一个自动完成格式化文本片段的枯燥工作的程序。
startswith(); 字符串以什么什么开头 endswith() 字符串以什么什么结尾 find() 查找字符串 replace(); 字符串的替换, 旧字符串替换为新的,给一个次数.不超过这个次数都会被替换.
VIM是一个强大的编辑器，上古程序开发工具神器无须过多解释，linux必备！具体详情可以参考官方网站[1]或者推荐文章[2]，掌握VIM就是多练多用，一张图涵盖大部分快捷键。
“给定一个字符串s和字符串列表wordDict作为字典，在字符串s中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中，以任意顺序返回这些句子。”
Analysis：文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程，也叫分词(Analyzer)。Analysis是通过Analyzer来实现的。分词就是将文档通过Analyzer分成一个一个的Term(关键词查询),每一个Term都指向包含这个Term的文档。
1. 斜体和粗体 代码： *斜体*或_斜体_ **粗体** ***加粗斜体*** ~~删除线~~ 显示效果： 这是一段斜体 这是一段粗体 这是一段加粗斜体 这是一段删除线 2. 分级标题 第一种写法： 这是一个一级标题 ============================ 这是一个二级标题 --------------------------------------------------
比方说，"Hello World" ，"HELLO" ，"hello world hello world" 都是句子，
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