不定冠词表示泛指,定冠词表示特指. 不定冠词a (an)与数词one 同源,是"一个"的意思.a用于辅音音素前,一般读作[e],而an则用于元音音素前,一般读做[en]. 1) 表示"一个",意为one:指某人或某物,意为a certain. A Mr. Ling is waiting for you. 2) 代表一类人或物 A knife is a tool for cutting with. Mr. Smith is an engineer. 定冠词the与指示

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_34247032/article/details/87125465 英语初学者注意力不要放在语法上, 首先要懂得如何让自己开口说英语. How do you say this? 这个是怎么说? How do you say this in English? 这个用英语怎么说? What is this called? 这个叫什么名字呢? What is this called in English? 你们管这个用英语叫什么? P

0-定评论结果:好评.差评,1星.4星,二元化为“积极.消极”,取一元的数据为样本 1-得到词频结果:如手机类的“积极样本”得到前10的高频词:运行(run running ran).内存(memory).速度(speed) 2-建立key-value.keys-values的多对多 .n:n键值对,样本继承2 内存--->大/小 运行--->快 速度--->快 2-1-n:n键值对可“同义词合并”或“卖品实质用户体验一致”聚类为一对一 .1:1,但此处非一一映射 3-根据2中结果进行产

以下代码仅限于python2 NLTK计算中文高频词 >>> sinica_fd=nltk.FreqDist(sinica_treebank.words()) >>> top100=sinica_fd.items()[0:100] >>> for (x,y) in top100: print x,y 的 6776 . 1482 在 1331 是 1317 了 1190 有 759 我 724 他 688 就 627 上 612 和 580 也 542

Given a non-empty list of words, return the k most frequent elements. Your answer should be sorted by frequency from highest to lowest. If two words have the same frequency, then the word with the lower alphabetical order comes first. Example 1: Inpu

一.准备 1.首先 先用cmd 安装 jieba库,输入 pip install jieba 2.其次 本次要用到wordcloud库和 matplotlib库,也在cmd输入pip install matplotlib和pip install wordcloud 二.安装完之后,输入如下代码 from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import jieba def create_word_cloud(fil

接着上文[基于统计的无词典的高频词抽取(一)——后缀数组字典序排序],本文主要讲解高频子串抽取部分. 如果看过上一篇文章的朋友都知道,我们通过 快排 或 基数排序算出了存储后缀数组字典序的PAT数组,以及PAT数组内,每每两个子串的最大公共前缀数组LCP. 我们可以通过LCP来计算出一个字符串在语料库中出现的次数.那怎么计算呢?我们先看看下面一个简单的例子: [例]我们还是以上一篇文章中的字符串“abcba”为例,经过对后缀数组字典序排序(过程参照前一篇),可以得到以下的结果: 由上图中的PAT

一.背景介绍 最近几天,谷爱凌在冬奥会赛场上夺得一枚宝贵的金牌,为中国队贡献了自己的荣誉! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程. 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 首先分析B站弹幕接口. 经过分析,得到的弹幕地址有两种: 第一种:http://comment.bilibili.com/{cid}.xml 第二种:https://api.bilibili.com/x/v1/dm/

一.背景介绍 最近一段时间,刘畊宏真是火出了天际,引起一股全民健身的热潮,毕竟锻炼身体,是个好事! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众多网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程. 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 首先分析B站弹幕接口. 经过分析,得到的弹幕地址有两种: 第一种:http://comment.bilibili.com/{cid}.xml 第二种:https://api.bilibili.com/x/v

目录 一.背景介绍 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 2.2 讲解爬虫代码 三.代码讲解-情感分析部分 3.1 整体思路 3.2 情感分析打标 3.3 统计top10高频词 3.4 绘制词云图 3.5 情感分析结论 四.同步演示视频 一.背景介绍 最近一段时间,王心凌在浪姐3的表现格外突出,唤醒了一大批沉睡中的老粉,纷纷直呼'爷青回'! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众多网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程.

最近研究seo和python如何结合,参考网上的一些资料,写的这个程序. 目的:分析某个行业(例如:圆柱模板)用户最关心的一些词,根据需求去自动调整TDK,以及栏目,内容页的规划 使用方法: 1.下载安装cygwin:http://www.cygwin.com/ 2.cygwin安装时别忘记安装curl,wget,iconv,lynx,dos2unix,Python等常用工具,特别是Python,这次主要就是用它了. 3.去下载jieba中文分词组件: 首选:https://github.com

记录两道面试题: 题目描述: 输入一个链表,输出该链表中倒数第k个结点.(单向链表) 拿到这个问题的时候自然而然会想到让链表从末尾开始next   K-1 次不就是第K-1个节点了么,但是必须要注意一点,这是单向链表.那么这时候的解决思路或许就会出现分歧,大多数人都会想到遍历一下链表,获取链表的长度,然后再减去 K 长度的节点,那么我们这个链表的最后一个节点就是原链表的倒数第K个节点:我们看一下实现代码: /** * 获取倒数第K个节点的数据 * @param index * @return *

［抄题］: Given a paragraph and a list of banned words, return the most frequent word that is not in the list of banned words.  It is guaranteed there is at least one word that isn't banned, and that the answer is unique. Words in the list of banned word

菜鸟玩3D--3DmeNow初级教程 3D软件对于我们这些菜鸟来说,一直是可望而不可及的一种东西,深奥的3D建模,复杂的面板操作--都使我们对之望而却步,有没有一种很简单的3D造型软件,使我们这些菜鸟也能和3D来个亲密接触呢?而这次带给大家的3DmeNow,就是这么一款简便易用的3D软件.3DmeNow是由BioVirtual公司出品的三维建模软件.用两张人脸照片,加上少许控制点,即可生成立体的三维模型.制作过程中不需任何专业知识,而且过程极为简便(只需要三步即可).下图所示即为创建过程. 图0

转载请注明出处  “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件,分词模块jieba,它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体,繁体分词,还支持自定义词库. jieba的分词,提取关键词,自定义词语. 结巴分词的原理 原文链接:http://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/78722754 1.jieba.cut分词三种模式 jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串:cut_all 参数用来控制是否采用全模式:HMM

看过之后你有什么感觉?想不想自己做一张出来? 如果你的答案是肯定的,我们就不要拖延了,今天就来一步步从零开始做个词云分析图.当然,做为基础的词云图,肯定比不上刚才那两张信息图酷炫.不过不要紧,好的开始是成功的一半嘛.食髓知味,后面你就可以自己升级技能,进入你开挂的成功之路. 网上教你做信息图的教程很多.许多都是利用了专用工具.这些工具好是好,便捷而强大.只是它们功能都太过专一,适用范围有限.今天我们要尝试的,是用通用的编程语言Python来做词云. Python是一种时下很流行的编程语言.你不仅

画词云首先需要安装wordcloud(生成词云)和jieba(中文分词). 先来说说wordcloud的安装吧,真是一波三折.首先用pip install wordcloud出现错误,说需要安装Visual C++ 14.0.折腾半天安装好Visual C++后,还是不行,按网上指点,下载第三方包安装(https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud).安装是成功了,可是在anaconda里导入的时候又出现了问题,说是"no module

大家都知道,四六级翻译每次考的话题不可能原句直接重复,但是,在研究了近几年的四六级真题后,我们惊奇地发现: 写译词汇在重复考! 写译词汇在重复考! 写译词汇在重复考! 因此,小编为大家整理了四六级写译高频词,希望对你有所帮助~ 01 inform sb of sth. 通知某人某件事 delighted adj. 欣喜的 growth n. 成长 intend to … 想要:打算 witness vt. 见证 overprotect vt. 过度保护 dependexcessively on

http://blog.sina.com.cn/s/blog_57235cc701012kfb.html Toolbox工具箱 序号 工具箱 备注   数学.统计与优化   1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱 4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 5 Optimization Toolbox

停用词主要是为了提升性能与精度.从早期的信息检索到如今,我们已习惯于磁盘空间和内存被限制为很小一部分,所以 必须使你的索引尽可能小. 每个字节都意味着巨大的性能提升. 词干提取的重要性不仅是因为它让搜索的内容更广泛.让检索的能力更深入,还因为它是压缩索引空间的工具.一种最简单的减少索引大小的方法就是 _索引更少的词_. 有些词要比其他词更重要,只索引那些更重要的词来可以大大减少索引的空间.那么哪些词条可以被过滤呢?我们可以简单分为两组:低频词(Low-frequency terms)在文档集合中

这类题目,首先需要确定可用内存的大小,然后确定数据的大小,由这两个参数就可以确定hash函数应该怎么设置才能保证每个文件的大小都不超过内存的大小,从而可以保证每个小的文件都能被一次性加载到内存中. 1. 如何从大量的url中找到相同的url? 题目描述:给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64B,内存限制是4GB,请找出a.b两个文件共同的url. 分析:50亿个url,50亿*64 = 5GB*64=320GB,内存大小4GB,因此不可能一次性把所有的url都加载到内存中处