尝试找出如何使用Swift将字符串分成两半。基本上给出一个字符串“今天我在莫斯科，明天我将在纽约”这个字符串有13个单词。我想生成2个“长度接近”的字符串:“今天我在莫斯科，明天”和“明天我将在纽约” 最佳答案 把单词分成一个数组，然后取它的两半:letstr="TodayIaminMoscowandtomorrowIwillbeinNewYork"letwords=str.componentsSeparatedByString("")lethalfLength=words.count/2letfirstHalf=words[0..
我正在从数据库中提取字符串形式的内容。我用一种方法从这个字符串中提取最长的单词。现在我想将整个字符串打印到文本标签中，但想以不同的颜色和文本样式突出显示字符串中最长的单词。我该怎么做？我是否需要将字符串切成小块-设置格式-并在将其提供给标签之前将它们重新组合在一起？或者还有其他(更好)的方法吗？ 最佳答案 如果您已经知道最长的单词，则必须获取该单词在字符串中的范围。为此，我更喜欢NSString方法rangeOfString:。然后您使用您的默认属性从字符串创建一个NSMutableAttributedString。最后，您将突出显
给定最简单的swift文件:println("lol")在命令行上使用xcrunswift-ilol.swift运行它或使用xcrunswiftlol.swift-olol编译为可执行文件很简单，但是emscripten的简单概念证明如何？我以前没有使用过emscripten，但是从http://kripken.github.io/emscripten-site/docs/getting_started/Tutorial.html得到了一个使用C++的helloworld示例，也想编译我的Swift代码。我试过了xcrunswiftlol.swift-emit-bc-olol.bcem
如何使用apachePOI将msword文件转换成pdf？我正在使用以下代码，但它无法正常工作并出现错误我想我导入了错误的类？importjava.io.File;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.FileOutputStream;importjava.io.OutputStream;importorg.apache.poi.hslf.record.Document;importorg.apache.poi.hwpf.HWPFDocument;importorg.apache.poi.hwpf.extractor.WordExtra
我想使用拼写/语法检查器处理中等到大量的文本片段，以获得它们“质量”的粗略近似值和排名。速度也不是真正关心的问题，所以我认为最简单的方法是编写一个脚本，将片段传递给MicrosoftWord(2007)，并在它们上运行拼写和语法检查器。有没有办法从脚本(特别是Python)中做到这一点？什么是学习以编程方式控制Word的好资源？如果没有，我想我可以尝试来自OpenSourceGrammarChecker(SO)的东西.更新作为对Chris回答的回应，至少有一种方法可以a)打开一个文件(包含代码片段)，b)从Word内部运行一个调用拼写和语法检查器的VBA脚本，以及c)返回片段“分数”的
我正在尝试将一段分成几个词。我手边有可爱的nltk.tokenize.word_tokenize(sent)，但是help(word_tokenize)说，“这个分词器被设计为一次处理一个句子。”有谁知道如果在段落中使用它会发生什么情况，即最多5个句子？我自己在几个短段落上尝试过，它似乎有效，但这并不是决定性的证据。 最佳答案 nltk.tokenize.word_tokenize(text)只是一个薄的wrapperfunction调用TreebankWordTokenizer实例的tokenize方法类，它显然使用简单的正则表达
创建模型时，已经没有扩展完成的模型了.syn1neg.npysyn0.npy我的代码如下:corpus=x+ytok_corp=[nltk.word_tokenize(sent.decode('utf-8'))forsentincorpus]model=gensim.models.Word2Vec(tok_corp,min_count=1,size=32)model.save('/home/Desktop/test_model')model=gensim.models.Word2Vec.load('/home/kafein/Desktop/chatbot/test_model')只有1
在LDAmodelgeneratesdifferenttopicseverytimeitrainonthesamecorpus，通过设置np.random.seed(0)，LDA模型将始终以完全相同的方式进行初始化和训练。gensim的Word2Vec模型是否相同？通过将随机种子设置为常量，在同一数据集上的不同运行会产生相同的模型吗？但奇怪的是，它已经在不同的实例中为我提供了相同的向量。>>>fromnltk.corpusimportbrown>>>fromgensim.modelsimportWord2Vec>>>sentences=brown.sents()[:100]>>>mod
我通常将python中的绘图保存为PNG。这工作正常，但在事后重新缩放时有明显的缺点。因此，我想将我的绘图、图形等保存为矢量图形，然后能够将它们导入到windows应用程序中，例如word或powerpoint。我现在面临几个问题。将matplotlib中的内容保存为支持矢量图形(SVG)效果很好。问题，我不能(轻易地)将它导入到word或pp中。另存为EPS会产生可怕的结果。例如，我在两条线之间设置了阴影区域(使用alpha为0.3的fill_between)，并且在EPS中这些区域是全彩色的。可以导入到word/pp中，但图形效果不佳。我还尝试使用inkscape将SVG文件转换为
我重新安装了gensimpkg和Cython，但它不断显示此警告，有人知道吗？我正在使用Python3.6、PyCharmLinuxMint。用户警告:未为Word2Vec加载C扩展，训练会很慢。安装C编译器并重新安装gensim以进行快速训练。warnings.warn("没有为Word2Vec加载C扩展，训练会很慢。"当我创建或加载模型时，它也会显示这一行。正在使用gensim.models.doc2vec的慢版本 最佳答案 一些基础包不是最新的存在一些问题。Here我找到了适合我的答案，简而言之:卸载Gensimsudopip
