目录理论知识准备构造文本特征向量TF-IDF值sklearn中TfidfVectorizer代码实例CountVectorizer（）代码实操Word2Vec代码案例总结每文一语理论知识准备前期我们对分词进行了详细的讲解，那么分词之后，哪些关键词对一个文档才是重要的？比如可以通过单词出现的次数，次数越多就表示越重要。构造文本特征向量Count（文档：空格连接的字符串)TFIDF（文档：空格连接的字符串)Word2Vec（文档：分词列表)TF-IDF值单词的TF-IDF值可以描述一个单词对文档的重要性，TF-IDF值越大ÿ
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问题背景：2017年4月应华章公司邀请，翻译一本来自美国的Python入门教材，全书共750页，2018年4月完成翻译交稿，2018年9月责任编辑寄来样稿进行印刷前校对。经过半个月的检查和校对，又进行了一些小的修改和完善。为避免辛苦修改后的样稿被寄丢，也为了节省邮寄路上的时间，我把需要修改的地方扫描成了图片，然后又编写了几行代码把这些图片整理到Word文件中，最后把Word文件发邮件给编辑就可以了。图片文件、Python程序文件和生成的Word文件如图所示：下图显示了校对后书稿中的一页：思考一下：用什么库可以实现Word文件操作？如果获取所有的图片文件？如果把这些图片文件批量插入Word文件？
问题背景：2017年4月应华章公司邀请，翻译一本来自美国的Python入门教材，全书共750页，2018年4月完成翻译交稿，2018年9月责任编辑寄来样稿进行印刷前校对。经过半个月的检查和校对，又进行了一些小的修改和完善。为避免辛苦修改后的样稿被寄丢，也为了节省邮寄路上的时间，我把需要修改的地方扫描成了图片，然后又编写了几行代码把这些图片整理到Word文件中，最后把Word文件发邮件给编辑就可以了。图片文件、Python程序文件和生成的Word文件如图所示：下图显示了校对后书稿中的一页：思考一下：用什么库可以实现Word文件操作？如果获取所有的图片文件？如果把这些图片文件批量插入Word文件？
文章目录为什么要写这篇文章基于Layui本地安装wangEditor最新版本下载JS和CSS文件在Layui中创建wangEditorwangEditor实现word带图片格式内容粘贴场景描述分析思路关键点：图片如何粘贴最终实现代码（因为仅涉及JS代码，所以只提供JS代码）总结为什么要写这篇文章首先源自于实际项目的客户需求，真实且刚需。本人在网上查找了很多相关资料，也对比和参考了其他类似的文本编辑器，才实现到本文实现的效果。提前声明，本文没有做到百分百粘贴前后同样的效果，介意者慎入！！以免浪费您的宝贵时间。基于wangEditor免费开源的前提下实现，没有任何需要付费或使用限制。出于整理收藏、
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简介在项目中遇到了个需求，大致需求这样的：用户在上传文件前需要先预览一下内容，确认内容是否正确，正确的情况下才可以上传；那么这里面会涉及到一个在上传前的文档的预览操作，下面就记录一下踩坑记录docx-preview这是一个纯前端的JavaScript库，它的优点是能纯前端，可以不靠后端，对.docx的文件进行在线预览，缺点是不支持doc，不支持doc，不支持doc，重要的事说三遍；github地址如下：docx-preview，有兴趣的小伙伴可以仔细看一下官方介绍；安装npminstalldocx-preview-S如果一直安装失败，可以试试使用cnpm进行安装cnpminstalldocx-
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@先看一下导出的整体效果（如下图），其中标注的区域都是通过后台动态生成的：一、先在Word中建立好表格模板1.1、参数创建方法（Word和WPS）1.1.1、Office中Word域的创建1.1.1.1、选中指定的单元格->点击头部工具栏中的”插入“->选择”文档部件“->选
@先看一下导出的整体效果（如下图），其中标注的区域都是通过后台动态生成的：一、先在Word中建立好表格模板1.1、参数创建方法（Word和WPS）1.1.1、Office中Word域的创建1.1.1.1、选中指定的单元格->点击头部工具栏中的”插入“->选择”文档部件“->选
