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
# Python txt文本分析实现流程
## 1. 简介
在实际的数据分析和处理过程中，文本分析是一项非常重要的技能。通过Python来实现文本分析可以帮助我们从大量的文本数据中提取有用的信息，进行文本分类、情感分析、关键词提取等。本文将介绍如何使用Python进行txt文本分析，并给出详细的代码和解释。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(加
原创
2023-10-25 20:39:14
159阅读
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
# 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
R语言在文本分词及处理txt文档方面提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们有效地将文本数据预处理为可分析的结构。下面将详细介绍如何使用R语言进行文本分词的过程，具体包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等步骤。
### 环境准备
在开始之前，我们首先需要准备好相应的环境。确保你已经安装了R和RStudio，并安装了所需的R包。
**前置依赖安装**
确保安装以下R包：
`
# 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
遇到的问题:还是最近在做的练手项目，现在有一个文本文件config.txt，格式如下：150
0 499 220
1 798 205
2 1096 191
3 1393 78
4 1690 94
5 1985 37
6 2280 60
7 2575 31
8 2868 139
9 3161 108
10 3453 50
11 3744 31
12 4035 200
13 4325 41
。。。
。
转载
2023-06-15 19:34:57
102阅读
1.2 文本文件编译测试平台从平面文件处理和导入一定规模的数据集到R还可以使用data.table包。该开发包语法格式与传统基于S的R语言不同，它也拥有大量的参考文档、页面以及针对各类数据库行为设计的令人印象深刻的优化操作的案例。我们将在本书第3章以及第4章中讨论类似应用和案例。它提供了一个经用户优化后的R函数来处理文本文件：相对之前的样例，数据的导入速度非常快，算法的处理结果存放在特
转载
2024-01-08 11:27:01
71阅读
前言最近大部分时间都在撸 Python，其中也会涉及到将数据库表转换为 Python 中 ORM 框架的 Model，但我们并没有找到一个合适的工具来做这个意义不大的”体力活“，所以每次新建表后大家都是根据自己的表结构手写一遍 Model。一两张表还好，一旦 10 几张表都要写一遍时那痛苦只有自己知道；这时程序员的 slogan 再次印证：一切毫无意义的体力劳动终将被计算机取代。intel
转载
2024-08-24 20:50:59
39阅读
一.背景之前在github上看到https://github.com/liuhuanyong/TextGrapher利用pyltp对文章进行分析并图示。所以这两天打算利用java，hanlp进行文章分析并图示，项目在https://github.com/jiangnanboy/text_grapher中。二.简介这里提取文章的关键信息，包括关键词、高频词、实体(地名，人名，机构名)以及依存句法分析
转载
2023-06-27 22:18:40
79阅读
1.什么是文本分类在定义文本分类之前，需要理解文本数据的范围，以及分类的真实含义。这里的文本数据可以是短语、句子或者包含文本段落的整篇文档等任何形式，这些数据可以从语料库、博客或互联网的任何地方获得。文本分类也经常成为文档分类，文档这个词概括了任何形式的文本内容。文档这个词可以定义为思想或事件的一些具体的表示，这些标识可以是书面、语言记录、会话或演讲等形式。这里，使用文档这个词来表示文本数据，例如
转载
2023-06-05 19:46:14
343阅读
分词的目的是将测试文本按一定的根据一定的规则进行分词处理[2]；便于提取文本的特征值，为文本提供特征值对比的词组。英文词组是以单词为单位，以空格为分隔，在分词上具有巨大的便利性，相对而言中文因为自身常以词语、短语、俗语等表现形式，因此中文分词具有很大的不确定性。我国经过多年的发展已经取得巨大的成就，出现了一系列具有较高的分词准确率和快速的分词系统。并且在1992年我国就制订了《信息处理用现代汉语分
转载
2023-07-13 22:38:36
52阅读
# Java 文本分割
在Java编程中，文本分割是一种常见的操作。通过文本分割，可以将一个字符串按照指定的分隔符进行切割，得到一个字符串数组，每个元素代表一个切割后的子字符串。这个功能在处理文件、解析数据等场景下经常会用到。本文将介绍如何在Java中进行文本分割操作，以及一些常见的应用场景和技巧。
## 文本分割方法
在Java中，有多种方法可以实现文本分割，其中最常用的是使用String
原创
2024-05-17 07:43:27
89阅读
# Java文本分词
> "文本分词是自然语言处理中的一项重要任务，它将连续的文本序列切分成有意义的词语，便于后续的文本分析和处理。在Java中，有多种工具和库可以用来进行文本分词，本文将介绍其中的一些常用方法和示例。"
## 什么是文本分词
文本分词是将连续的文本序列切分成有意义的词语的过程。它是自然语言处理中的一项基础任务，常用于文本挖掘、信息检索、机器翻译等领域。例如，在中文文本中，将
原创
2024-01-17 05:01:48
117阅读
# 文本分类 Java
## 介绍
文本分类是自然语言处理中的一项重要任务，它可以将文本划分到预定义的类别中。在大数据时代，我们面临着大量的文本数据，如何高效地对文本进行分类成为了一个挑战。Java是一门非常流行的编程语言，有着广泛的应用领域。本文将介绍在Java中进行文本分类的方法和实现。
## 文本分类方法
在进行文本分类之前，我们需要先定义好分类的类别。一般来说，文本分类可以分为两个
原创
2023-08-08 08:34:55
168阅读
1 package peng_jun;
2
3 import java.awt.*;
4 import java.awt.event.*;
5
6 import javax.swing.*;
7
8 import java.io.*;
9
10 import javax.swing.filechooser.*;
11
12 import java.a
文本分类1.文本分类简介文本分类问题：将文本按照题材、主题、适用场景等进行分类，并自动生成对应主题和类型标签等，例如新闻文本分类可以将文本分为：时政、国际、财经、金融、港澳、体育、文化等。文本分类应用：文本分类任务大致有政务公文分类、情感分类、新闻分类、垃圾邮件检测、用户意图分类等。文本分类方向：主要有二分类，多标签分类。2. 文本分类算法原理文本分类流程：1.输入文本预处理，2.文本表示及特征提
转载
2023-09-04 18:18:25
245阅读
1：分词技术1.1：规则分词基于规则的分词是一种机械分词的方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不切分。1.1.1 正向最大匹配法正向最大匹配法（Maximum Match Method，MM法）的基本思想：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前子串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。如果字典中存在这样的一个i字词，
转载
2024-05-31 13:58:55
66阅读
Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-
转载
2023-11-10 11:17:38
107阅读
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。
转载
2023-07-02 13:41:12
183阅读
