长文档需要批量修改或删除某些内容的时候,我们可以利用Word中的通配符来搞定这一切,当然,前提是你必须会使用它.通配符的功能非常强大,能够随意组合替换或删除我们定义的规则内容,下面易老师就分享一些关于查找替换通配符技巧! 01 批量删除所有英文字母 直接在查找中输入[^$],替换为空,即可搞定! 02 批量删除所有数字 删除所有数字,也非常简单,使用[^#],替换空. 03 删除所有的汉字 这个方法有几种,首先勾选[通配符],然后在查找中输入[[一-龥]]或者是[一-﨩]或者是[[!^1-^12

Given a string s consists of upper/lower-case alphabets and empty space characters ' ', return the length of last word in the string. If the last word does not exist, return 0. Note: A word is defined as a character sequence consists of non-space cha

通配符模式下: ^13表示回车,^32表示空格 第一步,使用通配符替换掉无关文本 M?G-C??[A-Z]{1,20}_[A-Z]{1,20}_201?????_?? VirtualTrial[0-9]{1,6}pic-?In[0-9]{1,6}.trl 第二步,使用通配符替换删除掉每行的前面几个数据 [-,.,0-9]{1,15} [-,.,0-9]{1,15} [-,.,0-9]{1,15} [-,.,0-9]{1,15} [-,.,0-9]{1,15} [-,.,0-9]{1,15} 升级

Word查找栏代码·通配符一览表 序号 清除使用通配符复选框 勾选使用通配符复选框 特殊字符 代码 特殊字符 代码or通配符 1 任意单个字符 ^? 任意单个字符 ? 2 任意数字 ^# 任意数字(单个) [0-9] 3 任意英文字母 ^$ 任意英文字母 [a-zA-Z] 4 段落标记 ^p 段落标记 ^13 5 手动换行符 ^l 手动换行符 ^l or ^11 6 图形 ^g or ^1 图形 ^g 7 1/4长划线 ^+ 1/4长划线 ^q 8 长划线 ^j 长划线 ^+ 9 短划线 ^q

一.Word查找栏代码&通配符一览表 序号 清除使用通配符复选框 勾选使用通配符复选框 特殊字符 代码 特殊字符 代码or通配符 1 任意单个字符 ^? 任意单个字符 ? 2 任意数字 ^# 任意数字(单个) [0-9] 3 任意英文字母 ^$ 任意英文字母 [a-zA-Z] 4 段落标记 ^p 段落标记 ^13 5 手动换行符 ^l  (这是是小写的英文L) 手动换行符 ^l or ^11 6 图形 ^g or ^1 图形 ^g 7 1/4长划线 ^+ 1/4长划线 ^q 8 长划线 ^j 长

sensitive-word 平时工作中,只要涉及到用户可以自由发言(博客.文档.论坛),就要考虑内容的敏感性处理. sensitive-word 基于 DFA 算法实现的高性能敏感词工具.工具使用 java 实现,帮助我们解决常见的问题. 特性 6W+ 词库,且不断优化更新 基于 DFA 算法,性能较好 基于 fluent-api 实现,使用优雅简洁 支持敏感词的判断.返回.脱敏等常见操作 支持全角半角互换 支持英文大小写互换 快速开始 准备 JDK1.7+ Maven 3.x+ Maven

使用FreePic2Pdf导出书签至Word建立层级目录 --快速初始化Word笔记本目录 文:安徽师范大学2014级计算机科学与技术 王昊 (Get Contact:441301158@qq.com) 很多人都有使用计算机阅读PDF文档并在X86平台上使用Word做笔记的习惯(直接在PDF文档上做笔记编辑性较差),笔者也是如此,然而一味地截屏或者复制而不加以建立层级目录会使自己的笔记体系特别地乱,自己查询起来也特别麻烦,然而很多人又懒得将PDF文档中的书签一点一点打进去,本文旨在教导读者使用:

由于项目中要用到词库,而下载的搜狗词库是.scel格式,所以就用python脚本将搜狗词库.scel格式文件转化为.txt格式文件. #!/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import struct import sys import binascii import pdb try: reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') except: pass # 搜狗的scel词库就是保存的文本的unicode编码,每两

#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import struct import sys import binascii import pdb #搜狗的scel词库就是保存的文本的unicode编码,每两个字节一个字符(中文汉字或者英文字母) #找出其每部分的偏移位置即可 #主要两部分 #1.全局拼音表,貌似是所有的拼音组合,字典序 # 格式为(index,len,pinyin)的列表 # index: 两个字节的整数 代表这个拼音的索引 # len:

paip.使用WORD进行拆分段落单个汉字转表格.txt 作者Attilax ,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 常常要对多个汉字前批量加逗号或者空格,以便转换为表格,导入数据库 一个方法就是使用编程语言SPLIT..不过比较麻烦.. 使用WORD是个简单的办法.. 打开查找和替换对话框,在“查找内容”中输入: [!^1-^127]   在“替换为”中输入: ^&,注意^符号前面有一个

Question Given a string s and a dictionary of words dict, add spaces in s to construct a sentence where each word is a valid dictionary word. Return all such possible sentences. For example, givens = "catsanddog",dict = ["cat", "c

在cips2016出来之前,笔者也总结过种类繁多,类似词向量的内容,自然语言处理︱简述四大类文本分析中的"词向量"(文本词特征提取)事实证明,笔者当时所写的基本跟CIPS2016一章中总结的类似,当然由于入门较晚没有CIPS2016里面说法权威,于是把CIPS2016中的内容,做一个摘录. CIPS2016 中文信息处理报告<第五章 语言表示与深度学习研究进展.现状及趋势>第三节 技术方法和研究现状中有一些关于语言表示模型划分的内容P33-P35,其中: 语言表示方法大体上

参考:http://blog.csdn.net/zhangzhenhu/article/details/7014271 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import struct import os import sys #拼音表偏移, startPy = 0x1540 #汉语词组表偏移 startChinese = 0x2628 #全局拼音表 GPy_Table = {} #解析结果 #元组(词频,拼音,中文词组)的列表 GTable = [

作业来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2822 1. 下载一长篇中文小说. 2. 从文件读取待分析文本. txt = open(r'G:\aa\三体.txt', 'r', encoding='utf8').read() # 打开三体小说文件 jieba.load_userdict(r'G:\aa\three.txt') # 读取三体小说词库 Filess= open(r'G:\aa\stops_chinese.t

jieba库的使用: (1)  jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库,jieba 支持三种分词模式:精确模式.全模式和搜索引擎模式,下面是三种模式的特点. 精确模式:试图将语句最精确的切分,不存在冗余数据,适合做文本分析 全模式:将语句中所有可能是词的词语都切分出来,速度很快,但是存在冗余数据 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次进行切分. (2).jieba库常用函数 函数 描述 jieba.lcut(s) 精确模式,返回一个列表类型的分词结果>>>jieb

海王是前段时间大热的影片,个人对这种动漫题材的电影并不是很感兴趣.然鹅,最近这部电影实在太热了,正好最近看自然语言处理的时候,无意间发现了word cloud这个生成词云的库,还蛮好玩的,那就抓抓这部电影的影评来试试吧. 爬虫抓取豆瓣海王影评 首先我们登陆豆瓣,进入海王的影评页面.然后打开影评的每一页,看看url有什么特点. 第一页 第二页 第三页 还不错,url很规律. 再开个页面,F12看看,,评论内容在<span class="short">的tag下. ok,那就闲

前言 前几天在网上看到一篇文章<教你用微信每天给女票说晚安>,感觉很神奇的样子,随后研究了一下,构思的确是巧妙.好,那就开始动工吧!服务器有了,Python环境有了,IDE打开了...然而...然而...我意识到了一个非常严重的问题...没有女朋友 (T＿T)... 微信开发已经活跃了很长时间了,在微信开发中有一个神奇的接口它叫模板消息接口,它可以根据用户的openid从服务端给用户推送自定义的模板消息,正因如此,我们可以利用这个特征在服务器端随时向用户推送消息(前提是该用户关注了该公众号).

声明: 这是转载自LICSTAR博士的牛文,原文载于此:http://licstar.net/archives/328 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目

前言: 对于把ppt的内容拷贝到word中: 对ppt的一页进行复制,然后粘贴到word中 如果要的是ppt运行过程中的内容,在qq运行的情况下,按Ctrl+Alt+A截屏,按勾,然后可以直接粘贴到word中(生成的图片已经在剪贴板中了) //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 1.图片只需要符合文档大小即可 方法:插入图片,word自

一直以来感觉好多地方都吧Word Embedding和word2vec混起来一起说,所以导致对这俩的区别不是很清楚. 其实简单说来就是word embedding包含了word2vec,word2vec是word embedding的一种,将词用向量表示. 1.最简单的word embedding是把词进行基于词袋(BOW)的One-Hot表示.这种方法,没有语义上的理解.把词汇表中的词排成一列,对于某个单词 A,如果它出现在上述词汇序列中的位置为 k,那么它的向量表示就是“第 k 位为1,其他

翻译 Improved Word Representation Learning with Sememes 题目 Improved Word Representation Learning with Sememes 融合义原知识的词汇表示学习 摘要 Abstract Sememes are minimum semantic units of word meanings, and the meaning of each word sense is typically composed by sev