作者:Mintimate 博客:https://www.mintimate.cn Mintimate's Blog,只为与你分享 字数统计.png 统计字数/字符 平时,在写一些报告时,需要统计字数;亦或者,我们在填写一些信息,有字数要求。这个时候,大部分人会打开Word,进行字数统计。这样效率过低,且无法模块化移植。(而且macOS启动Microsoft Word挺慢的😪……) 本次给大家介绍,如何使用JavaScrip前端统计输入内容所包含的字符和字数。稍微美化一下,放到服务器里,以后统计文字字数就不用
想自己原创一些小工具,便于日常工作需求,所以这款字符统计工具就诞生了,希望大家喜欢!
python怎么生成词云_导出微信聊天记录文本问题描述:将微信的聊天记录导出,生成词云,留作纪念。先看效果:非常多的哈哈哈(◕ˇ∀ˇ◕)**第一步:导出微信聊天记录**将微信聊天记录导出成文档,知乎上有很多种方法,其中主要是两类,第一种是通过root手机,获取权限;第二种为通过AppleiTunes备份。这里选择第二类方法(小米note3不支持root),具体过程也较为简便,感谢知乎**@hangcom**提供的免费工具...
1JSON.stringify会自动把所要转换内容中的汉字转换为Unicode编码 2浏览器间有差别,个别浏览器会把将要提交表单内容中的Unicode编码自动转为汉字(Chrome自动转换,IE不转) 3Web服务器,可能也有区别对待,其他的不清楚,IIS5不转换,IIS7自动转换(题外话,IIS5不支持SSI指令,IIS7支持)。 浏览器—1—提交表单——Web服务器—2—asp解析器 Chrome在1处,在表单提交到服务器前转码。 IIS7在2处在把表单数据交给asp解析器前转码。 用JSON.st
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数,然后利用这些参数来作进一步的分析。
李林 发自 学院路 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 正所谓古有仓颉,今有神经网络。 最近,谷歌大脑研究员David Ha做了个让神经网络和你一起写“汉字”的网页版Demo。你在页面上写几笔,神
在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客(http://sobuhu.com/ml/2013/03/07/hmm-pinyin-input-method.html),无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法。githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄
https://faculty.blcu.edu.cn/system/resource/tsites/download.jsp?ap=jswzfj&fl=%2F_vsl%2FC703E9E1CDC6C1935C654FD92B74EC47%2F51F589F5%2FCA161&tid=25913&fid=1334
博文来源:www.fhadmin.org/webnewsdetail12.html
基于hadoop+大数据分析的的校园图书推荐系统统,系统采用多层MVC软件架构,采用Java springboot框架集成hadoop、hbase实现大批量图书情况下的可视化分析与计算。计算不同图书之间的相似程度,以及通过协同过滤及图书特征提取的方式,实现在用户与图书,用户与用户之间,发现关联性,从而实现校园图书的精准推荐功能等。
这些原始数据是存储在buffer类的实例中,一个buffer类就相当于是一个整数数组,他相当于是划出了一块自己的内存空间。
docsify 是一个动态生成文档网站的工具。不同于 GitBook、Hexo 的地方是它不会生成将 .md 转成 .html 文件,所有转换工作都是在运行时进行。
这就是为什么我们在浏览器的地址栏中能看到中文,但是把地址拷贝出来后中文就变成了一些奇怪的串了。
基于Springboot后台,前台vue.js跨域前端,Activiti6工作流的开发框架;是一个非常不错的工作流程开发框架;比较适合做中小型OA项目。
在个人网站博客中,打赏赞助是对作者的一种支持与鼓励,是很常见的功能。本文将分享一种非常简单的方式,来实现打赏功能。
字符串长度限制、判断字符长度 、js 限制输入、限制不能输入、textarea 长度限制
在学习vue实现手机通讯录的功能之前,我们首先要了解如何将汉字转为拼音并获取其首字母,以下为汉字转拼音插件:
在本文中,我们用自然图像中包含的文字创建了一个大型数据集,名为Chinese Text in the Wild(CTW)。该数据集包含32,285张带有1,018,402个中文字符的图像,远远超出了之前的数据集,这些图片来自腾讯街景,从中国数十个不同的城市获取,没有任何特殊目的。由于其多样性和复杂性,该数据库存在极大的挑战性。它包含平面文本,凸起文本,城市文本,农村文本,低亮度文本,远处文本,部分遮挡文本等。对于每个图像,我们注释其所有中文。对每一个中文字符,我们注释它的底层字符,边界框和6个属性,以指示它是否被遮挡,复杂背景,扭曲,3D文字,艺术字和手写体。
前言 本文只针对比较流行的跳转型暗链作为研究对象,其他类型的暗链暂时不做讨论。只对bypass进行讨论,不涉及检测工具的编写。本着不知功焉知防的思想,从绕过XSS过滤的角度对暗链检测提出一些新的idea。 跳转型暗链的一般模式 暗链模式一:见人说人话 如今很多的被植入暗链的网站都有一个奇怪的现象,就是通过地址直接访问不会跳转到非法网站,但是通过搜索引擎搜索关键字才会跳转到非法网站。 这种一般是通过JS的document.refere字段来实现的: HTTP Header referer这玩意主要是告诉人们
起因 最近接触了一道有意思的题目,就是单击表格的表头,根据表头的那一栏进行排序。恰好有一栏的数据全部是中文汉字,如果仅仅对于汉字数组使用默认的sort排序,那么是针对汉字的unicode值进行比较排序,结果肯定与我们习惯的根据汉字的拼音排序大不相同。但是对于一个简单易用的程序而言,没有必要写个复杂的算法来将汉字转化为拼音,然后在进行ascII码值比较,代价有些大,幸好,js中有一个函数可以基本解决我们的问题,那就是localCompare函数。 localCompare()
Validate是用于B/S结构客户端验证用的JQuery扩展插件,使用时需要引用两个js文件,分别是: <script src="../Contents/JS/jquery-1.5.js" type="text/javascript"></script> <script src="../Contents/JS/jquery.validate.min.js" type="text/javascript"></script>
apache/poi是apache旗下用于读写Microsoft Office 二进制文件和OOXML 格式文件的开源库。用它来进行excel文件的导出是很趁手的。 一般来说可以直接使用 Sheet.autoSizeColumn方法自动调整每列的宽度。但是遇到包含中文的列,autoSizeColumn方法计算的列宽是不正确的,算出的宽度不能完整显示中文内容。最近项目中就遇到了这个问题,于是参考网上的各类文章,自己实现了自动适应中文字符宽度的方法
中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别,不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成,因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式,中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
今天给大家介绍一个开源的汉字库,里面提供了大量精确的汉字笔画数据,可以通过手绘模仿的方式来学习和练习书写汉字——hanzi-writer
直接引入中文locale目录下的easyui-lang-zh_CN.js,引入时注意js的引入顺序,避免js直接的相互影响,比如后面引入的js覆盖前面引入的js
注意:对于中文汉字和日文汉字我根据具体情况交替使用它们。
博文来源:http://www.fhadmin.org/webnewsdetail13.html
这次要推荐一个在前端就能实现 汉字转拼音 的工具库 —— pinyin-pro 。
基本概念 概率(probability) 最大似然估计(maximum likelihood estimation) 条件概率(conditional probability) 全概率公式(full probability) 贝叶斯决策理论(Bayesian decision theory) 贝叶斯法则(Bayes’theorem) 二项式分布(binomial distribution)
来源:http://www.fhadmin.org/webnewsdetail8.html
漫谈神经语言模型之中文输入法 Speech Valley是原先的github项目Automatic Speech Recognition的正式库名称,之所以取名为Speech Valley,是希望这个项目不仅可以包括语音识别,也能处理Speaker Verification、Text-to-Speech等问题,近期公众号将围绕语言模型、中文语音识别、说话人身份识别、语音合成等诸多前沿领域撰写系列文章与代码实践。 构建好一个强大的语言模型以后,可以应用到非常多的领域,最基本也最常用的毫无疑问就是输入法了,
整理了下比较实用的Javascript代码段,完整的代码参考 1 多个window.onload方法 由于onload方法时在页面加载完成后,自动调用的。因此被广泛的使用,但是弊端是只能实用onload执行一个方法。下面代码段,可以保证多个方法在Onload时执行: function addLoadEvent(func){ var oldonload = window.onload; if(typeof window.onload != 'function'
js验证表单大全,用JS控制表单提交 ,javascript提交表单 目录: 1:js 字符串长度限制、判断字符长度 、js限制输入、限制不能输入、textarea 长度限制 2.:js判断汉字、判断是否汉字 、只能输入汉字 3:js判断是否输入英文、只能输入英文 4:js只能输入数字,判断数字、验证数字、检测数字、判断是否为数字、只能输入数字 5:只能输入英文字符和数字 6: js email验证 、js 判断email 、信箱/邮箱格式验证 7:js字符过滤,屏蔽关键字 8:js密码验证、判断密码 2.1: js 不为空、为空或不是对象 、判断为空 、判断不为空 2.2:比较两个表单项的值是否相同 2.3:表单只能为数字和”_”, 2.4:表单项输入数值/长度限定 2.5:中文/英文/数字/邮件地址合法性判断 2.6:限定表单项不能输入的字符 2.7表单的自符控制 2.8:form文本域的通用校验函数
在项目中经常遇到需要验证输入内容的情况,可以通过 Javascript 判断输入内容,验证手机号或者是否为汉字。
直接上代码 这个程序贼有趣 像打字机把一个字一个字打出来 不通过js也能完成动态效果,这也是css的好处哈
public static void main(String [] args)
在我们的Windows系统里提供了一个叫ScriptControl的com组件,我们可以用这个组件来调用JS等脚本语言的资源。
ASCII,ISO-8859-1,GB2312,GNBK,UTF-8,UTF-16等
在Word中,有一个“字数统计”功能(如下图1所示),可以统计文档或者所选文档区域中字数、字符数、行数、段落数等信息。
Cheerio 是 node.js 的抓取页面的模块,为服务器特别定制的,快速、灵活、适合各种 Web 爬虫程序,可以让我们用 JQuery 语法来解析爬取的网页数据。
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。
作者:shenshen-hungry 机器之心编译 参与:刘晓坤、思源 对于国内自然语言处理的研究者而言,中文词向量语料库是需求很大的资源。近日,北京师范大学等机构的研究者开源了「中文词向量语料库」,试图为大家解决这一问题,该库包含经过数十种用各领域语料(百度百科、维基百科、人民日报 1947-2017、知乎、微博、文学、金融、古汉语等)训练的词向量,涵盖各领域,且包含多种训练设置。目前,该研究的论文《Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Se
第一步利用样式表。 <asp:TextBox Runat="server" id="TT" style="ime-mode:disabled" onkeydown="myKeyDown()"></asp:textBox> 第二步利用js脚本。 function myKeyDown() { var k=window.event.keyCode; if ((k==)||(k==)||(k==)||(k==)||(k==)||(k==)|| (k>= && k<=)||(
项目链接:https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors
词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴,确定其词性并加以标注的过程,即把每个词标注其为名词、动词、形容词等。如:“黑客帝国是部很好看的电影”,对其词性标注的结果如下:“黑客帝国/其他专名,是/动词,部/量词,很/副词,好看/形容词,的/结构助词,电影/名词”。
json-server模拟后端接口 https://cloud.tencent.com/developer/article/1541622
N-Gram是大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型,对中文而言,我们称之为汉语语言模型(CLM, Chinese Language Model)。汉语语言模型利用上下文中相邻词间的搭配信息,可以实现到汉字的自动转换。
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