基本ViewPager组件使用方式与我之前写的 这篇博客一致。下面我们将重点详细解释有区别的地方：实现思维：1.除了ViewPager的根活动xml之外，还需要另外写一个xml布局，这个布局里需要带一个Button按钮。(只有在同一个布局中Button才会有跟随布局滑进滑出的动画效果)2.将这个带Button布局使用LayoutInflater布局膨胀器，裁剪成View类型。然后在导入到list集
来源：http://www.ido321.com/1086.html 近期，在项目中要用到分页。分页功能是常常使用的一个功能。所以，对其以函数形式进行了封装。 // 分页分装 /** * $pageType 分页类型 1是数字分页 2是文本分页 * 能够将$pageTotal,$page,$tota
转载
2017-04-21 10:42:00
140阅读
2评论
# HTML5文本分页：让内容更易读
在现代网页设计中，良好的用户体验至关重要。特别是当内容较多时，如何将信息有效地传达给用户变得格外重要。文本分页（Pagination）是一种实现信息整理和展示的有效方法。本文将介绍HTML5文本分页的基本概念及其实现方式，并提供代码示例，帮助开发者更好地应用这一功能。
## 文本分页的必要性
文本分页的主要目的是将冗长的文本内容分块展示，使用户可以更轻松
原创
2024-09-27 04:27:19
115阅读
# 实现文本分页显示方案
在开发中，有时候需要将长文本内容进行分页显示，以便用户更好地阅读。下面将介绍如何使用 Java itemhtml 实现文本分页显示的方案。
## 1. 分页算法设计
我们首先需要设计一个分页算法，用于将长文本内容按照指定的每页显示行数进行分页。
### 分页算法示例代码：
```java
public List paginateText(String text,
原创
2024-06-20 06:56:35
67阅读
当下载的日志文件（文本文件）有几十M大小的时候，直接用文本编辑器(notepad++)打开会导致卡死。于是写了一个按字节数均分的文本分割工具TXTSpliterEqualBytes.java ，将文本文件分割成10份（比如原文件50M，分割后生成子文件每个5M）。
转载
2023-07-03 22:07:17
7阅读
因为工作和个人信仰的关系，我一直比较关注文本表示的进展。召回是很多NLP系统中必备的一步，而向量化的召回比纯基于文字的离散召回效果更好更合理。同时文本表示还可以做很多事情，比如聚类、分类，不过更多地还是用在文本匹配上。2015年到18年间有很多优秀的文本表示模型，祭出宝图： 但基于交互的匹配模型明显优于单纯的表示，再加上BERT出来，就很少有人再去研究了，2019年只有一个Sentence-B
转载
2024-05-24 08:23:23
120阅读
文章目录一、简介二、N-grams和基于N-grams的相似性度量三、使用N-gram频次统计的文本分类 一、简介文本分类要能兼容语法，拼写，OCR输入字符错误的问题。而基于N-gram的文本分类系统能很好的处理各种各样的问题。该系统需要计算和对比N-gram频次分布文件。首先从各种类别的训练集中得到每个类别的N-gram频次分布文件c1,c2,c3,cn；其次，计算给定文本的N-grams频次
转载
2024-03-15 10:51:34
229阅读
众所周知，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了极大的进展，但是除此之外CNN也逐渐在自然语言处理（NLP）领域攻城略地。本文主要以文本分类为例，介绍卷积神经网络在NLP领域的一个基本使用方法，由于本人是初学者，而且为了避免东施效颦，所以下面的理论介绍更多采用非数学化且较为通俗的方式解释。0.文本分类所谓文本分类，就是使用计算机将一篇文本分为a类或者b类，属于分类问题的一种，同时也是NLP中
转载
2023-10-27 19:33:47
150阅读
1 设计题目文本分类的算法研究与实现2 课题背景及研究现状2.1 课题背景近年来，随着Internet的迅猛发展，网络信息和数据信息不断扩展，如何有效利用这一丰富的数据信息，己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息，文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一
转载
2024-01-16 18:49:49
125阅读
我们知道，tfidf和embedding都是将文本表示成包含文本信息的高维向量的方法。tfidf关注的是单词在文档中的频率，最终计算出的向量包含的信息是一种单词出现频率的tradeoff。而embedding则关注的是单词的语义。两者包含的信息不同，因此将两者结合起来表示文本是对文本信息的丰富和扩充。但是在实际操作中，两者的结合不是简单的concatenate这个简单就可以的。因为两者计算结果的维
转载
2024-01-21 05:26:02
137阅读
什么是文本分类文本分类任务是NLP十分常见的任务大类，他的输入一般是文本信息，输出则是预测得到的分类标签。主要的文本分类任务有主题分类、情感分析 、作品归属、真伪检测等，很多问题其实通过转化后也能用分类的方法去做。常规步骤选择一个感兴趣的任务收集合适的数据集做好标注特征选择选择一个机器学习方法利用验证集调参可以多尝试几种算法和参数训练final模型Evaluate测试集机器学习算法这里简单介绍几个
转载
2024-05-08 11:45:48
102阅读
入门NLP-基于机器学习的文本分类综述传统文本分类方法文本预处理：中文分词英文分词文本表示One hotBag of WordsBi-gram and N-gramTF-IDF分类器 综述文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己
转载
2023-10-13 20:58:55
155阅读
一个完整的文本分类器主要由两个阶段，：一是将文本向量化，将一个字符串转化成向量形式；二是将向量喂到分类器，包括SVM, CNN，LSTM等等。这边做的项目其实阶段用的是 tf-idf 来进行文本向量化，使用卡方校验(chi-square)来降低向量维度，使用liblinear(采用线性核的svm) 来进行分类。而这里所述的文本分类器，使用lsi (latent semantic analysis,
转载
2024-07-24 10:10:42
145阅读
2019面向对象程序设计第三单元总结目录写在前面一.JML语言理论基础与应用工具链情况1.语言理论基础知识梳理2.JML表达式分类3.方法规格4.类型规格5.应用工具链二.部署SMT Solver三.部署JMLUnitNG/JMLUnit四.三次作业的设计思路Ⅰ.第一次作业设计（MyPathContainer的实现）Ⅱ.第二次作业设计（MyGraph的实现)III.第三次作业设计（MyRailwa
HayStack是Fackbook用于存储照片的系统，其存储照片的数量在千亿数量级，本文简要分析HayStack的设计与实现原理。 图片存储的几个关键点： 1. Metadata信息存储。由于图片数量巨大，单机存放不了所有的Metadata信息，假设每个图片文件的Metadata占用100字节，260 billion图片Metadata占用的空间为260G * 100 = 26000GB。
文本情感分类 文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本节关注它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。 同搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐
原创
2021-08-06 09:52:54
827阅读
六年的大学生涯结束了，目前在搜索推荐岗位上继续进阶，近期正好在做类目预测多标签分类的项目，因此把相关的模型记录总结一下，便于后续查阅总结
一、理论篇： 在我们的场景中，文本数据量比较大，因此直接采用深度学习模型来预测文本类目的多标签，而TextCNN向来以速度快，准确率高著称。
TextCNN的核心思想是抓取文本的局部特征：通过不同的卷积核尺寸(确切的说是卷积核高度)来提
转载
2023-10-10 21:07:04
202阅读
文本分类（情感分析）中文数据集汇总这段时间在公司NLP组里实习，相应的开始学习了一些NLP的知识，并搜索了一些关于NLP中文本分类领域的相关数据集，本文主要列举一些中文数据集。关于英语数据集，且听下回分解。1.THUCNews数据集：THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。我们在原始
转载
2023-11-05 08:13:04
20阅读
本文讲述如何使用scikit-learn的KNN工具对文本进行分类。 关于KNN K-近邻算法，简称KNN（k-Nearest Neighbor），是一个相当简单的分类/预测算法。其主要思想就是，选取与待分类/预测数据的最相似的K个训练数据，通过对这K个数据的结果或者分类标号取平均、取众数等方法得到待分类/预测数据的结果或者分类标号。 关于KNN，笔者在浅入浅出：K近邻算法有较为详细的介绍。
转载
2024-08-12 10:59:30
64阅读
Python文本分析格式化数据：表格、json非格式化数据：字符串、文本内容：1、中文分词2、自定义词典、去停用词3、词频统计、关键词抽取4、案例：招聘需求关键词抽取一、 中文分词分词：就是将0维的非格式化文本转化为格式化、向量化数据中文分词：将一个汉字序列切分成一个个单独的词英文文档中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在分词
转载
2023-07-05 16:25:28
246阅读
