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gensim加载word2vec训练结果(bin文件)并进行相似度实验

# -*- coding: utf-8 -*- import gensim # 导入模型 model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('vectors.bin', binary=True) # 得到两组词的相似度 list1 = [u'核能'] list2 = [u'电能'] list3 = [u'电力'] list_sim1 = model.n_similarity(list1, list2) print list_sim1…

python实现word2vec训练结果bin文件转txt文件

经理让我把word2vec训练后得到的bin文件转为txt文件,目前还不知道txt文件用来干什么.其实word2vec训练语料时可以选择训练处出bin文件或者txt文件,但是训练出bin文件时过程太漫长,我怕直接训练出txt文件也一样慢,所以还是自己想办法做这个事情了. 我用到了gensim,这个需要自己安装一下,我的电脑装这个还挺麻烦的. # -*- coding: utf-8 -*- import gensim import codecs def main(): path_to_model…

为不同分辨率单独做样式文件，在页面头部用js判断分辨率后动态加载定义好的样式文件

为不同分辨率单独做样式文件,在页面头部用js判断分辨率后动态加载定义好的样式文件.样式文件命名格式如:forms[_屏幕宽度].css,样式文件中只需重新定义文本框和下拉框的宽度即可. 在包含的头文件headr.inc中加入js代码: if(screen.width > 1024){ document.write('<link rel="stylesheet" type="text/css" href="${path}/nrmus/etc/cs…

jq常用事件（on,blur,focus,change）,js/jq等待图片(页面)加载完毕事件,js读取文件

jq常用事件(on,blur,focus,change) // 方法一(推荐) $('.box').on( "click",function() {} ) $('.box').on( "click",function(ev) { ev.data.aaa // 跟js事件对象一样 }) // 方法二 $(".box").click( function(){} ) // 右键事件,取消系统默认事件 $('.sup').on('contextmenu'…

iOS WebView 加载本地资源(图片，文件等)

https://www.cnblogs.com/dhui69/p/5596917.html iOS WebView 加载本地资源(图片,文件等) NSString *path = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"关于.docx" ofType:nil]; NSURL *url = [NSURL fileURLWithPath:path]; NSLog(@"%@", [self mimeType:url]); //we…

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解决HTML加载时,外部js文件引用较多,影响页面打开速度问题   通常HTML文件在浏览器中加载时,浏览器都会按照<script>元素在页面中出现的先后顺序,对它们依次加载,一旦加载的js文件数量过多,就会导致页面展示延迟.那么,在开发的过程中,改怎么解决呢? 首先,我们看一看传统中js加载的做法,所有的<script>元素都应该放在页面的<head>元素中,例如:   <!DOCTYPE html>   <html>   <head&g…

Struts按着配置文件的加载的顺序，后面文件和前面文件相同的配置，后面的会把前面的文件的值覆盖

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linux加载指定目录的so文件

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页面加载完毕后调用js方法进行布局操控 已实验 $(function(){ var check1 = $("[id$=SMS]").is(':checked'); var bl=$("input[id='SMS']").is(":checked"); //alert(bl) //判断改变属性 if (check1) { document.getElementById("divname").style.display = &qu…

gensim加载词向量文件

# -*- coding: utf-8 -*- # author: huihui # date: 2020/1/31 7:58 下午 ''' 根据语料训练词向量,并保存向量文件 ''' import os import sys import gensim os.reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') # 需要提前分词 input_file = "corp_seg.txt" sentences = gensim.models.word2ve…