我有这样的文字：dat我想将所有可能的2个单词组合与它们的频率组合在一起。我不能使用tm包装，因此任何其他解决方案都将不胜感激。输出应该是这样的：twowordsfreqthisis2ismy2myfarm1myland1看答案可以通过分割来产生组合dat然后提取连续的两个单词组合。然后，gregexpr可以用来计算外观。temp=unlist(strsplit(dat,""))temp2=unique(sapply(2:length(temp),function(i)paste(temp[(i-1):i],collapse="")))sapply(temp2,function(x)lengt
我有一个清单-A=["hihowareyou","havegoodday","whereareyougoing","doyouliketheplace"]和另一个列表-B=["how","good","where","going","like","place"]列表b包括列表A中存在的一些单词。我想替换列表a列表a索引中的所有单词在列表B中出现的单词。如果单词不存在，则用0替换为0因此，在替换后列出A["0100","020","3004","00506"]我尝试使用循环，但这并不是我的列表长度为＆gt;10000.我也尝试使用地图功能，但我没有成功这是我的尝试：foriteminlist_A
我已经完成了Kmeans聚类，并使用OpenCVC++API找到了聚类中心。kmeans(data_points,clusterCount,labels,TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER,10,1.0),3,KMEANS_PP_CENTERS,cluster_centers);然后我使用欧几里德距离找到最近的集群，针对所有集群中心的新数据点>.intdistance=find_EucledianDist(new_datapoint,cluster_centers);如何使用马哈拉诺比斯距离而不是欧氏距离？我知道我必须计算协方差矩
给定一个字符串和单词替换字典，我试图让Python返回所有变体字符串。例如。对于字符串，“一个人去市场”，而替换{'一个'：['一个'，'两个'，'三']，'market'：[''''，'town'，'bed']}我想返回：['一个人去镇上'，“两个去镇上”，“三个去镇上”，一个去镇上，一个上床睡觉，“两个上床睡觉”，“三个上床睡觉”]。目前，我只有在有两个替换选项时才能使用此功能。我的部分工作方法使用字典生成的单词列表，例如在上面的示例中，我有[一个，两个，三，“''，'to'，''，''，beed']。这个：defperm(wordlist):a=[[]]foriinwordlist:if
我需要选择并删除包含单词“my_word”的所有内容的所有内容。blahblaghtataMY_WORDpppmotherid787我尝试这个正则(?s)(.*?MY_WORD).*$或者[^"]+(MY_WORD)[^"]+在记事本++中工作，但不起作用TextCrawler.看答案您可以尝试这种方法：.*MY_WORD.*而且还需要查看“点匹配newline”。
我正在准备入门级工作面试。我试图颠倒字符串中单词的顺序，但我的输出是一堆毫无意义的垃圾。我认为问题可能是因为我在函数中使用“char*”？无论如何，这是我的代码#include#includeusingnamespacestd;char*reverse(char*str,inta,intb);char*reversewords(char*str);intmain(){charstr[]="Theinterviewis";cout 最佳答案 我想重申一下WeaselFox所说的不要重新发明轮子，尝试学习C++STL，从长远来看会更有帮
这个问题实际上很简单，但我想在开始编码之前先听听一些想法。给定一个文件，每行都有一个单词，计算出现频率最高的n个数字。不幸的是，我首先想到的是使用std::map。我知道C++的同行们会说unordered_map非常合理。我想知道是否可以在算法方面添加任何内容，或者这基本上只是“谁选择最佳数据结构谁获胜”类型的问题。我在互联网上搜索过它并阅读了哈希表和优先级队列可能会提供一个运行时间为O(n)的算法，但是我认为实现起来会很复杂有什么想法吗？ 最佳答案 用于此任务的最佳数据结构是Trie:http://en.wikipedia.or
使用C++将单词(std::string)大写的最快方法是什么？在使用带有-O3标志的g++4.6.3的DebianLinux上，这个使用boost::to_lower的函数将在大约24秒内在AMDPhenom(tm)IIX61090T处理器(3200MHz)。voidCapitalize(std::string&word){boost::to_lower(word);word[0]=toupper(word[0]);}这个使用std::transform的函数在大约10秒内完成同样的事情。我在测试之间清除了VM，所以我不认为这种差异是侥幸:sync&&echo3>/proc/sys/
目录 一、概述二、经典K-means算法三、K-means++算法四、ISODATA算法六、数据集测试 一、概述 在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means++,ISODATA和KernelK-means)进行详细介绍，并利用数据集来真实地反映这四种算法之间的区别。 首先需要明确的是上述四种算法都属于"硬聚类”算法，即数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中。与之相对的"软聚类”可以理解为每个样本是以一定的概率被分到某一个类别中。 先简要阐述下上述四种算法之间的关系，已经了解过经典K-means算法的读者应该会有所体会。没有了解过K-
在Google上搜索后，我不知道用于检测特定单词是否属于哪种语言的任何标准方法或库。假设我有一个词，我怎么能找到它是哪种语言:英语、日语、意大利语、德语等是否有适用于C++的库？在这方面的任何建议将不胜感激! 最佳答案 从单词中识别简单的语言很容易。您不需要理解文本的语义。您不需要任何计算量大的算法，只需要一个快速的HashMap。问题是，您需要大量数据。幸运的是，您可能可以找到您所关心的每种语言的单词词典。为每种语言定义一个位掩码，这将允许您将诸如“the”之类的词标记为在多种语言中被识别。然后，将每个语言字典读入您的HashMa
