//测试时文件的编码方式要是UTF8 $str='中文a字1符'; echo strlen($str).'<br>';//14 echo mb_strlen($str,'utf8').'<br>';//6 echo mb_strlen($str,'gbk').'<br>';//8 echo mb_strlen($str,'gb2312').'<br>';//10 /** * 只保留字符串首尾字符,隐藏中间用*代替(两个字符时只显示第一个) * @param

package lovo; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * 随机生成中文姓名,性别,Email,手机号,住址 * @author Quentin */ public class SuperRandom { public static String base = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789"; private static String firstName=&quo

/* * 作用:用*号替代姓名除第一个字之外的字符 * 参数: * * * 返回值:string */ function starReplace($name, $num = 0) { if ($num && mb_strlen($name, 'UTF-8') > $num) { return mb_substr($name, 0, 4) . '*'; } if ($num && mb_strlen($name, 'UTF-8') <= $num) { retur

public class RandomValueUtil { public static String base = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789"; private static String firstName="赵钱孙李周吴郑王冯陈褚卫蒋沈韩杨朱秦尤许何吕施张孔曹严华金魏陶姜戚谢邹喻柏水窦章云苏潘葛奚范彭郎鲁韦昌马苗凤花方俞任袁柳酆鲍史唐费廉岑薛雷贺倪汤滕殷罗毕郝邬安常乐于时傅皮卞齐康伍余元卜顾孟平黄和穆萧尹姚邵湛汪祁毛禹狄

text-align:justify; 所有浏览器都支持,text-justify之类的却只有IE支持,就不要考虑了. justify我的理解,使元素内部的子元素两端对齐,子元素当然只能是inline或inline-block.但justify对最后一行是无能为力的.我们在对齐姓名时,因为只有一行,当作最后一行,所以不会两端对齐的效果. 姓名对齐我们比较常用的是 (半个中文空格), (一个中文空格)来添充两个字,三个字的姓名,使包括四字的姓名都能对齐.例如: 欧阳大咖 张 小 三 王  五 但我

为什么要自己写这个生成器呢?大家应该都有过为测试数据发愁的时候,我就是出于这样的原因. 尽管本次代码很少,但是还会有后续的生成器分享出来. 我代码底子还不是很好,希望各位同道能够发表意见,同是也欢迎大家提意见. 上码欣赏,走着! public class GetChineseNames { string strLastName = "赵 钱 孙 李 周 吴 郑 王 冯 陈 褚 卫 蒋 沈 韩 杨 朱 秦 尤 许 " + "何 吕 施 张 孔 曹 严 华 金 魏 陶 姜 戚 谢

http://blog.sina.com.cn/s/blog_81a9aa7e0100tizj.html 在java或者是android编程的时候,我们经常要用到对姓名或者其他字符串排序,现在我写写自己曾经做过的列子.普通的数组字符串排序,通过构造器来实现:假如在main方法中有String name[5] = {"one","张三","李四","王五","two"};只要调用Arrays.sort(nam

截取微信nickname中需要注意的是,表情符号和特殊字符,如果你不用正则过滤掉的话,使用slice(0,1)直接截取第一个字符串是不行的,因为表情符号占用两个字节,截取一半,ios会报错,android可能会显示乱码,这些都不是我们想要的! ES6中提供给我们一个方法Array.from() Array.from()方法就是将一个类数组对象或者可比案例对象转换成一个真正的数组. 类数组对象: 最基本的要求就是具有length属性的对象. 这里用到的就是:将字符串转换为数组 的这个方法 let

,) )) -- 姓氏 ,) )) -- 名字 INSERT @fName VALUES ('赵'),('钱'),('孙'),('李'),('周'),('吴'),('郑'),('王'),('冯'),('陈'),('楮'),('卫'),('蒋'),('沈'),('韩'),('杨'), ('朱'),('秦'),('尤'),('许'),('何'),('吕'),('施'),('张'),('孔'),('曹'),('严'),('华'),('金'),('魏'),('陶'),('姜'), ('戚'),('谢')

发布:thebaby   来源:脚本学堂     [大 中 小] 本文分享下,使用js代码验证用户真实姓名的方法,有需要的朋友不妨参考下,希望对你有一定的帮助. 原文地址:http://www.jbxue.com/article/13347.html本节内容: JS验证用户真实姓名 1,js验证用户姓名 复制代码代码示例: //姓名验证               function check_surname(str) {       var str = str.substr(0, 1); //

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包,简单易懂,分词是一个非常重要的步骤,可以通过一些字典,进行特定分词.大致分析步骤如下: 数据导入--选择分词字典--分词 但是下载步骤比较繁琐,可参考之前的博客: R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两包的安装(安到吐血) ------------------

1简述问题 使用countVectorizer()将文本向量化时发现,文本中长度唯一的字符串会被自动过滤掉,这对于我在做的情感分析来讲,一些表较重要的表达情感倾向的词汇被过滤掉,比如文本'没用的东西,可把我可把我坑的不轻,越用越觉得这个手机真的废'. 用结巴分词的精确模式分词,然后我用空格连接这些分词得到的句子是: '没用 的 东西 , 可 把 我 可 把 我 坑 的 不轻 , 越用 越 觉得 这个 手机 真的 废' 代码如下: def cut_word(sent): line=re.sub(r

保证中文每行第一个字,不会出现标点符号 p { white-space: pre-wrap; }

我们都知道在SqlServer中的nvarchar类型可以完美的存储诸如中文这种unicode字符,但是我们会发现有时候查询语句去查询nvarchar列的时候查不出来. 为什么nvarchar类型有时候需要前面带N的字符串才能查出结果 比如假如现在有一张表T_UserInfo如下,其中列[Name]为nvarchar类型用于存储中文姓名: CREATE TABLE [dbo].[T_UserInfo]( ,) NOT NULL, ) NULL, [Age] [int] NULL, CONSTRA

乱码问题十分烦人,今天在写一个登陆的demo时,表单中需要提交的中文姓名,如下代码 <form action="success.jsp" name="successForm" method="post"> 姓名:<input type="text" name="username" /><br/> 密码:<input type="password"

一.前言 之前做solr索引的时候就使用了ANSJ进行中文分词,用着挺好,然而当时没有写博客记录的习惯.最近又尝试了好几种JAVA下的中文分词库,个人感觉还是ANSJ好用,在这里简单总结之. 二.什么是中文分词 百度百科对其定义如下: 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词.分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程.我们知道,在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字.句和段能通过明显的分界

验证: 中文姓名.手机号.身份证和地址 HTML(表单): <form action=""> <div class="form-group"> <label>姓名:</label> <input id="name" type="text"> </div> <div class="form-group"> <label&

这篇文章主要介绍了jquery正则表达式验证,实现手机号.身份证号.中文名称验证,感兴趣的小伙伴们可以参考一下 本文实例需要验证的内容:中文姓名.手机号.身份证和地址,验证方法分享给大家供大家参考,具体内容如下 HTML(表单): <form action=""> <div class="form-group"> <label>姓名:</label> <input id="name" type

Hanlp等七种优秀的开源中文分词库推荐 中文分词是中文文本处理的基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块.由于中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词. 纵观整个开源领域,陆陆续续做中文分词的也有不少,不过目前仍在维护的且质量较高的并不多.下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库,以供大家参考使用. 1.HanLP —— 汉语言处理包 HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包,由大快搜索主导并完全开源,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用.Han

1:Elasticsearch的开源中文分词器 IK Analysis(Star:2471) IK中文分词器在Elasticsearch上的使用.原生IK中文分词是从文件系统中读取词典,es-ik本身可扩展成从不同的源读取词典.目前提供从sqlite3数据库中读取.es-ik-plugin-sqlite3使用方法: 1. 在elasticsearch.yml中设置你的sqlite3词典的位置: ik_analysis_db_path: /opt/ik/dictionary.db 我提供了默认的词

问题描述: 自动化操作页面,输入中文姓名: # coding=utf-8 url = "http://dealer.bitauto.com/50002218/zuidijia/" self.driver.get(url)#姓名name = self.driver.find_element_by_id("nameOrder")name.clear()name2 = '小七'name.send_keys(name2) 运行脚本时报错: 解决办法: name.send_k