[color=red][size=xx-large]一、理论分析[/size][/color]
用C语言，经常碰到文件操作。关于二进制文件和文本文件，他们之间到底有什么不同呢？在这篇文章里，我用自己的方式来解读！不对之处，望各位牛人多指点，或联系我jiadongkai@gmail.com.
我们都知道，在机器层面，所有的信息都是0/1,所有的信息都是
利用word2vec训练词向量这里的代码是在pycharm上运行的，文件列表如下：一、数据预处理我选用的数据集是新闻数据集一共有五千条新闻数据，一共有四个维度数据集：https://pan.baidu.com/s/1ewzlU_tBnuwZQxVOKO8ZiA 提取码: mei3首先我们要把我们需要的数据给提取出来，这里我们将数据集里的所有新闻提取出来，并对其进行分词，再删除停用词 （分词的原因是
1.载入文档1 #!/usr/bin/python
2 # -*- coding: utf-8 -*-
3
4 import pandas as pd
5 import re
6 import jieba
7 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
8
9
1
数据结构枚举（Enumeration）enum color
{
red,blue,green
}
color.red //取单个值
color.values() //['red','blue','green']
color.ordinal("red") //0向量（Vector）向量（Vector）类和传统数组非常相似，但是Vector的大小能根据需要动态的变化，在创建对象的时候不必给
##1.TF-IDF原理 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率
# Java 富文本转文本实现方法
## 1. 简介
在Java开发中，有时候需要将富文本转换为纯文本，以便进行其他处理或展示。本文将介绍如何实现Java富文本转文本的方法，并给出相应的代码示例。
## 2. 实现步骤
下面是将Java富文本转换为文本的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个富文本编辑器对象 |
| 2 | 获取富文本的内容
原创
2024-01-31 03:22:35
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在我们日常工作中，一篇文档经常会经历几番修改。当你想看修改了哪些内容的时候，你会怎么做？
打开两个文档，靠自己的双眼，两边看看。相信不到10秒，就会感觉到头晕眼花。能不能看出修改了哪里，只能靠天意了。
有点word水平，可能知道用【并排查看】。
单击【视图】—【窗口】功能组中【并排查看】。这样两份可以【同步滚动】。
这样对比着看，是比来回点击再滚
在正则表达式中，匹配是最最基本的操作。使用正则表达式，换种说法就是“用正则表达式去匹配文本”。但这只是广义的“匹配”，细说起来，广义的“匹配”又可以分为两类：提取和验证。所以，本篇文章就来专门讲讲提取和验证。 提取 提取可以理解为“用正则表达式遍历整个字符串，找出能够匹配的文本”，它主要用来提取需要的数据，常见的任务有：找出文本中的电子邮件地址，找出HTML代码中的图片地址、超链接地址……
导读本文简单的介绍了Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包（word2vec），并且简单的介绍了其中的两个训练模型（Skip-gram，CBOW），以及两种加速的方法（Hierarchical Softmax，Negative Sampling）。 一 、word2vecword2vec最初是由Tomas Mikolov 2013年在ICL
word2vec最主要的目的就是进行文本向量化词向量维度通常是50-300维，goole官方提供的一般是用300维，有了词向量就可以用各种方法进行相似度计算；一般维度越高，提供的信息越多，计算结果可靠性也更值得信赖。普通的向量空间模型没有考虑语义、语法以及上下文联系等信息，忽略了中文文本一词多义的现象，容易造成信息遗漏。而基于词语分布式表达的方法( Word2vec）则能够很好地解决上述问题，将每
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2023-12-01 13:34:21
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import java.util.Scanner;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
public class Main {
//"A"=>a3c1
private static String GbkToString(String result) throws UnsupportedEncodingException
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2023-06-28 18:30:05
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## 富文本转纯文本Java
在软件开发过程中，我们经常会遇到需要将富文本转换为纯文本的需求。富文本通常包含格式化文本、图片、链接等内容，而纯文本则是不包含任何格式的文本内容。本文将介绍如何使用Java来实现富文本到纯文本的转换，并给出相应的代码示例。
### 1. 富文本和纯文本的区别
富文本是指包含了丰富格式的文本，通常用于富文本编辑器中。富文本可以包含诸如字体、大小、颜色、加粗、斜体等
原创
2024-02-24 05:24:04
201阅读
# Java 纯文本转富文本的实现指南
在软件开发中，将纯文本转换为富文本是一项常见需求，尤其是在文本处理或内容管理系统的开发中。本文将指导你逐步实现这一功能，并提供示例代码和相应的说明。
## 工程流程
以下是实现纯文本转富文本的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|--------------------------
原创
2024-09-10 06:17:32
248阅读
# Java文本转富文本标签
在现代软件开发中，文本处理是非常重要的一环，特别是在Web和移动应用中，用户友好的界面往往需要使用富文本格式来提高可读性和吸引力。然而，如何将普通文本转换为富文本格式是开发者常面临的一项挑战。本文将带你了解如何在Java中实现文本到富文本的转换，并提供相关的代码示例，帮助你更好地掌握这项技能。
## 什么是富文本格式
富文本格式（Rich Text Format
原创
2024-09-13 03:45:37
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Java生成pdf，兼容富文本内容使用技术，freemark + jsoup + flying saucer 使用freemark替换模板文件中指定的占位符，生成一个完整的的html字符串，使用jsoup对html进行格式化，使用flying saucer 将整个html进行pdf转换（flying saucer对css的支持不是很完整，存在连续中文换行问题，需要在转换的时候特
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2023-08-28 19:54:42
333阅读
之前也写过word2vec词向量文本分类实现，不过那是基于Keras。 今天来写下tensoflow版的代码。 再来感受下它的魅力。 tensorflow比Keras更接近底层，可以更方便让我们理解Word2vector如何应用在文本分类中 简化版例子。算例第一步：导入包#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: yudeng
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2024-04-15 14:52:05
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一、简介 Word2vec 是 Word Embedding 的方法之一，属于NLP 领域。它是将词转化为「可计算」「结构化」的向量的过程。它是 2013 年由谷歌的 Mikolov 提出了一套新的词嵌入方法。 Word2vec 在整个 NLP 里的位置可以用下图表示：二、词向量（Word Embedding） 在说明 Word2vec 之前，需要先解释一下 Word Embedd
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2023-09-06 18:52:45
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# Java文本转图像实现教程
## 概述
在本教程中，我将教会你如何使用Java将文本转换成图像。这个过程涉及到文本处理、图像生成等多个步骤，但是只要按照正确的流程去操作，就能轻松实现这个功能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(接收文本内容) --> B(文本处理)
B --> C(生成图像)
C --> D(保存图像)
```
原创
2024-03-09 04:40:52
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# Java文本转日期
日期是在日常生活和软件开发中经常使用的概念。在Java编程中，我们经常需要将字符串表示的日期转换为特定的日期对象，以便进行日期的比较、计算和格式化等操作。本文将介绍如何使用Java将文本转换为日期，并提供相关的代码示例。
## 1. 文本转日期的概念
在Java中，日期通常使用`java.util.Date`类来表示。但是，`Date`类在Java 8之前的版本中存在
原创
2023-08-04 17:39:09
285阅读
# Java 文本转 PEF 格式的实现指南
在这篇文章中，我们将讨论如何使用 Java 将文本文件转换为 PEF（Packet Encapsulation Format）格式。PEF 是一种常用于网络数据传输的格式。对于刚入行的小白开发者来说，这个任务可能看起来有些复杂，但只要按照步骤进行，您将能够顺利完成。那么我们就开始吧！
## 整体流程
我们将整个过程分为以下步骤：
| 步骤 |
原创
2024-09-30 05:13:47
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