Forth 词典和词汇

【Forth 词典和词汇】的更多相关文章

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-chil…

C++第15周(春)项目3 - OOP版电子词典（一）

课程首页在:http://blog.csdn.net/sxhelijian/article/details/11890759.内有完整教学方案及资源链接 [项目3-OOP版电子词典](本程序中须要的相关文件,请到http://pan.baidu.com/s/1qW59HTi下载.) 做一个简单的电子词典.在文件dictionary.txt中,保存的是英汉对比的一个词典,词汇量近8000个,英文.中文释义与词性间用'\t'隔开. 编程序,由用户输入英文词.显示词性和中文释义. 提示1:假设要用OO…

第14周项目三-OOP版电子词典

做一个简单的电子词典.在文件dictionary.txt中,保存的是英汉对比的一个词典,词汇量近8000个,英文.中文释义与词性间用'\t'隔开. (1)编程序,由用户输入英文词.显示词性和中文释义. 提示1:假设要用OOP完毕这个词典(当然也能够用OO方法实现),能够定义一个Word类表示一个词条,当中的数据成员string english; 表示英文单词.string chinese;表示相应中文意思,string word_class;表示该词的词性:还能够定义一个Dictionary类,…

wxWidgets+wxSmith版电子词典

课程首页在:http://blog.csdn.net/sxhelijian/article/details/11890759,内有完整教学方案及资源链接 [项目3-OOP版电子词典](本程序须要的相关文件,请到http://pan.baidu.com/s/1qW59HTi下载. ) 做一个简单的电子词典. 在文件dictionary.txt中,保存的是英汉对比的一个词典,词汇量近8000个,英文.中文释义与词性间用'\t'隔开. 编程序.由用户输入英文词,显示词性和中文释义. [项目3拓展1(选…

C++第15周(春)项目3 - OOP版电子词典（二）

课程首页在:http://blog.csdn.net/sxhelijian/article/details/11890759,内有完整教学方案及资源链接 [项目3-OOP版电子词典](本程序须要的相关文件,请到http://pan.baidu.com/s/1qW59HTi下载.) 做一个简单的电子词典. 在文件dictionary.txt中.保存的是英汉对比的一个词典.词汇量近8000个,英文.中文释义与词性间用'\t'隔开. 编程序,由用户输入英文词,显示词性和中文释义. 提示1:假设要用OO…

OOP版电子词典

输入代码: /* * Copyright (c) 2014, 烟台大学计算机学院 * All rights reserved. * 文件名:sum123.cpp * 作者:林海云 * 完毕日期:2015年8月19日 * 版本号:v2.0 * * 问题描写叙述:做一个简单的电子词典. 在文件dictionary.txt中.保存的是英汉对比的一个词典,词汇量近8000个,英文.中文释义与词性间用'\t'隔开. * 输入描写叙述:文本输入: * 程序输出:输出翻译的单词中文意思.词性.中文: *…

第十四周（OOP版电子词典）

/* *copyright(c) 2015,烟台大学计算机学院 *All rights reserved. *文件名:第十四周(OOP版电子词典) *作者:王忠 *完毕日期:2015.6.10 *版本:v1.0 * *问题描写叙述:做一个简单的电子词典. 在文件dictionary.txt中,保存的是英汉对比的一个词典.词汇量近8000个,英文.中文释义与词性间用'\t'隔开. (1)编程序.由用户输入英文词,显示词性和中文释义. 提示1:假设要用OOP完毕这个词典(当然也能够用OO方法实现),…

侣行APP

本次要做的是团队共同完成一个项目.由队长组织,全体队员一起讨论分析并完成一款APP的需求调研,分析等工作. 1.团队介绍队长:杨晓帅队员博客链接陈乐云 http://www.cnblogs.com/clyln/ 徐青松 http://www.cnblogs.com/xqs8/ 徐晓飞 http://www.cnblogs.com/…

看美剧英文字幕学英语的利器——“深蓝英文字幕助手”简介

我从初中开始基本上就是一个英语很烂的人,数理化再好有什么用,工作了,结果发现数理化都没啥用,最有用的还是当年学的最烂的英语.于是在2011年年底开始了学习英语的课程,在学习的过程中,外教经常会放英剧美剧给我们看,看了以后回答问题,讲解,挺有意思的.印象最深刻的就是Neil给我的Doctor Who还有另外一个外教放的Friends.后来在课程快结束的时候,萌发了一个想法,能不能只看英文字幕来看美剧(当然还有英剧),这样没有中文字幕的话才能在看美剧的过程中联系阅读与听力.但是美剧中很多词汇不懂,一…

2013级C++第15周(春)项目——输入输出流及文件文件操作

课程首页在:http://blog.csdn.net/sxhelijian/article/details/11890759.内有完整教学方案及资源链接本周程序阅读及程序调试中须要的文件,请到http://pan.baidu.com/s/1qW59HTi下载. 第一部分阅读程序(执行程序时,由上面的链接下载源码)1.阅读教材例13.1到例13.7的程序,依据所用到的函数在功能上的限制,自己设计输入的測试数据,执行程序.(1)与自己的期望结果相对比,理解各个函数的使用方法:(2)深入理解数据流…

2018-10-19 Chrome插件实现GitHub代码离线翻译v0.0.4

续前文Chrome插件实现GitHub代码翻译v0.0.3. 添加了对驼峰命名的支持. 由于调用浏览器插件-离线英汉词典进行词汇翻译, 因此也不依赖于任何在线翻译服务. Chrome插件: 官网链接支持所有编程语言因为并不需要对源代码进行语法分析(之前Java源码英翻中进展-内测上线中使用了语法分析, 工作量大很多), 因此原则上已经支持所有编程语言的源代码. 但对一些编程语言效果更好, 见下面效果. Java: 源码来源 Python: 源码来源 C: 源码来源接下去添加C的关键词翻译后…

[IR] Concept Search and LSI

基于术语关系的贝叶斯网络信息检索模型扩展研究 LSI 阅读笔记背景知识提出一种改进的共现频率法,利用该方法挖掘了索引术语之间的相关关系,将这种相关关系引入信念网络模型,提出了一个具有两层术语节点的扩展信念网络模型,利用实验验证了模型的性能. 将查询术语同义词作为查询证据引入信念网络模型,提出了组合同义词证据的信念网络检索模型,实验验证了模型性能. 利用同义词方法挖掘了简单贝叶斯网络检索模型(SBN 模型)中术语之间的关系,提出了利用这种关系所产生的扩展 SBN 模型,并验证了模型的性能. 利…

[DeeplearningAI笔记]序列模型3.3集束搜索

5.3序列模型与注意力机制觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.3 集束搜索Beam Search 对于机器翻译来说,给定输入的句子,会返回一个随机的英语翻译结果,但是你想要一个最好的英语翻译结果.对于语音识别也是一样,给定一个输入的语音片段,你不会想要一个随机的文本翻译结果,你想要一个最接近愿意的翻译结果. Jane visite l'Afrique en septembre 希望翻译成英文句子 Jane is visiting Africa in September…

支持通配符查询的k-gram索引

k-gram索引的通配符查询处理技术称为k-gram索引. 一个k-gram代表由k个字符组成的序列.对于词项castle来说,cas.ast.stl都是3-gram.我们用特殊的字符$来标识词项的开始或者结束,因此对于castle来说,所有的3-gram包括$ca.cas.ast.stl.tle及le $ . 在k-gram索引结构中,其词典由词汇表中所有词项的所有k-gram形式构成,而每个倒排记录表则由包含该k-gram的词项组成. 然而使用k-gram索引往往还需要进行一步处理.考虑3-…

embedding技术

目录 word2vec 负采样目标函数反向梯度层次softmax NPLM的目标函数和反向梯度目标函数反向梯度 GNN(图神经网络) deepwalk node2vec 附录 word2vec Word2Vec是一个可以将语言中的字词转换为低维.稠密.连续的向量表达(Vector Respresentations)的模型,其主要依赖的假设是Distributional Hypothesis(1954年由Harris提出分布假说,即上下文相似的词,其语义也相似:我的理解就是词的语义可以根…

[Bayes] Concept Search and LSI

基于术语关系的贝叶斯网络信息检索模型扩展研究 LSI 阅读笔记背景知识提出一种改进的共现频率法,利用该方法挖掘了索引术语之间的相关关系,将这种相关关系引入信念网络模型,提出了一个具有两层术语节点的扩展信念网络模型,利用实验验证了模型的性能. 将查询术语同义词作为查询证据引入信念网络模型,提出了组合同义词证据的信念网络检索模型,实验验证了模型性能. 利用同义词方法挖掘了简单贝叶斯网络检索模型(SBN 模型)中术语之间的关系,提出了利用这种关系所产生的扩展 SBN 模型,并验证了模型的性能. 利…

GitHub项目精选(持续更新)

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190815110442972.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTIxOTkyOTA=,size_16,color_FFFFFF,t_70)*A collection of useful repositories.* [GitHub…

Elasticsearch 为了搜索

前言 Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene 基础之上. Lucene 可以说是当下最先进.高性能.全功能的搜索引擎库--无论是开源还是私有. 下面将从索引.相关性.TF−IDF与BM25相关性算法.查全率跟查准率来分析Elasticsearch的搜索. 倒排索引说到倒排索引,就不得不说正排索引. 正排索引,由key查询实体的过程,使用正排索引,比如我们常用的MySQL索引到数据行的过程. 倒排索引由词查询文档的过程,使用倒排索引…

MyScript 开发文档

一.IInk SDK runtime 1.1 引擎创建 1.2 对象释放 1.3 获取并设置配置配置访问配置配置识别二.文件存储 2.1 支持的内容的类型 2.2 模型结构 2.3 ContentPackage 的相关操作 2.3.1 临时文件夹 2.3.2 创建和加载 ContentPackage 2.3.3 保存 ContentPackage 2.3.4 删除 ContentPackage 2.4 ContentPart 的相关操作 2.4.1 创建 Contentpart 2.4.…

atitit.MIZIAN 陕北方言特有词汇大词典 attilax 整理 h--n v1 q31.xlsx

atitit.MIZIAN 陕北方言特有词汇大词典 attilax 整理 h--n v1 q31.xlsx 1 Mizian陕北方言 english英语 spain西班牙语 cantonese粤语 CHINESE汉语 french arab hindu 发音 example例子 57 Hahao 好歹 58 Haidichon haibha 不懂 59 Haikai 理解 haiha 懂的,理解 60 Haonil 饿了我吧 61 Hasho gweijiu haqxsho 6…

atitit.MIZIAN 陕北方言特有词汇大词典 attilax 整理 a--g v1 q31.xlsx

atitit.MIZIAN 陕北方言特有词汇大词典 attilax 整理 a--g v1 q31.xlsx 1 Mizian陕北方言 english英语 spain西班牙语 cantonese粤语 CHINESE汉语发音 example例子 2 Twei kdeal ,pad kme l.zisad .Malu Syivxgwa chonjx 3 cyenyin yeuhywe 4 Ar,kar l ,arho 坏 ha 5 Arg now 现在 argez 二百五 arho b…

DBA词典：数据库设计常用词汇中英文对照表

1. Access method(访问方法):此步骤包括从文件中存储和检索记录. 2. Alias(别名):某属性的另一个名字.在SQL中,可以用别名替换表名. 3. Alternate keys(备用键,ER/关系模型):在实体/表中没有被选为主健的候选键. 4. Anomalies(异常)参见更新异常(update anomalies) 5. Application design(应用程序设计):数据库应用程序生命周期的一个阶段,包括设计用户界面以及使用和处理数据库的应用程序. 6. Att…

【NLP】Python NLTK获取文本语料和词汇资源

Python NLTK 获取文本语料和词汇资源作者:白宁超 2016年11月7日13:15:24 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍NLTK(Na…

个人作业-week2：关于微软必应词典的案例分析

第一部分调研,评测评测基于微软必应词典Android5.2.2客户端,手机型号为MI NOTE LTE,Android版本为6.0.1. 软件bug:关于这方面,其实有一些疑问.因为相对于市面上其他的词典应用,这个软件的bug实在是是是太多了.(甚至怀疑这个软件不更新是专门作为软工作业的...) 下面就一一列举: 拍照取词功能.这个功能我试过扫描电子图片上很大的英文单词和纸质试卷上的单词,都无法使用.前者是提示翻译错误(有一次报了java的错误),后者的结果是“没有识别到文字”.我也试了有道…

being词典案例分析

一.调研评测: 1.软件bug: 1.输入空格分号回车之后并不给用户报错,说明他的异常处理机制有问题. 2.对于中文的很多口头语和方言,并不能给出翻译或者说,也并没有给出网络搜索后的结果. 3.添加生词过于繁琐麻烦,对于懒人来讲,这个软件就是该删的命....应该添加生词之后就直接自动添加相关的释义. 二.功能评测:1.功能多,还挺全的. 2.挑战这个功能不错,可以增加学习英语的趣味性,和积极性.但是题目形式不新颖,玩两次就没意思了. 自己体验了一下我爱说英语这个功能,可以联系口语发音,但是我认为…