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android - 未找到处理 Intent 的 Activity - android.intent.action.OPEN_DOCUMENT

我正在尝试使用android4.4的存储访问框架我开发了一个虚拟应用程序,它会在Activity开始时触发Intent。Intentintent=newIntent(Intent.ACTION_OPEN_DOCUMENT);intent.addCategory(Intent.CATEGORY_OPENABLE);startActivityForResult(intent,READ_REQUEST_CODE);我还开发了另一个虚拟应用程序,用作文件提供程序。我已经实现了MyFileProvider类。但是当我启动用户应用程序(触发Intent的应用程序)时,我收到以下错误android.

AttributeError: ‘Document‘ object has no attribute ‘pageCount‘ PyMuPDF库

这可能是由于PyMuPDF库更新导致的,里面的一些函数名发生了变化 1. AttributeError:'Document'objecthasnoattribute'pageCount'将  pageCount改为 page_count2. AttributeError:'Matrix'objecthasnoattribute'preRotate'将preRotate改为prerotate3.AttributeError:'Page'objecthasnoattribute'getPixmap'将getPixmap改为get_pixmap4. AttributeError:'Pixmap'ob

Pico VR 实时预览工具 Preview Tool,终于发布

Pico官方在2022年4月2号发布XR实时预览工具:PreviewToolv1.0更新内容:发布预览工具。具体介绍如下:通过PicoUnity/UnrealXRPlugin开发应用时,PreviewTool允许开发者使用Unity/UnrealEditor实时预览自己的应用。基于预览版,开发者可以根据实际需要实时调试应用。此外,借助PreviewTool,开发人员可以使用Unity/UnrealEditor测试游戏关卡,而无需打包和安装APK文件。开始操作首先需要更新SDK到新版本,下载链接为:PicoUnityXRSDK_v2.0.4.zipPreviewTool工具下载PreviewTo

python - sklearn : TFIDF Transformer : How to get tf-idf values of given words in document

我使用sklearn使用以下命令计算文档的TFIDF(词频逆文档频率)值:fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizercount_vect=CountVectorizer()X_train_counts=count_vect.fit_transform(documents)fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformertf_transformer=TfidfTransformer(use_idf=False).fit(X_train_counts)X_

python - sklearn : TFIDF Transformer : How to get tf-idf values of given words in document

我使用sklearn使用以下命令计算文档的TFIDF(词频逆文档频率)值:fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizercount_vect=CountVectorizer()X_train_counts=count_vect.fit_transform(documents)fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformertf_transformer=TfidfTransformer(use_idf=False).fit(X_train_counts)X_

Python Gensim : how to calculate document similarity using the LDA model?

我有一个经过训练的LDA模型,我想从我训练模型的语料库中计算两个文档之间的相似度得分。在学习了所有Gensim教程和功能之后,我仍然无法理解它。有人可以给我一个提示吗?谢谢! 最佳答案 取决于您要使用的相似度指标。Cosinesimilarity普遍有用&built-in:sim=gensim.matutils.cossim(vec_lda1,vec_lda2)Hellingerdistance对概率分布(例如LDA主题)之间的相似性很有用:importnumpyasnpdense1=gensim.matutils.sparse2f

Python Gensim : how to calculate document similarity using the LDA model?

我有一个经过训练的LDA模型,我想从我训练模型的语料库中计算两个文档之间的相似度得分。在学习了所有Gensim教程和功能之后,我仍然无法理解它。有人可以给我一个提示吗?谢谢! 最佳答案 取决于您要使用的相似度指标。Cosinesimilarity普遍有用&built-in:sim=gensim.matutils.cossim(vec_lda1,vec_lda2)Hellingerdistance对概率分布(例如LDA主题)之间的相似性很有用:importnumpyasnpdense1=gensim.matutils.sparse2f

python - 使用 Python 读取 YAML 文件会导致 yaml.composer.ComposerError : expected a single document in the stream

我有一个看起来像这样的yaml文件---level_1:"test"level_2:'NetApp,SOFS,ZFSCreation'request:341570---level_1:"test"level_2:'NetApp,SOFS,ZFSCreation'request:341569---level_1:"test"level_2:'NetApp,SOFS,ZFSCreation'request:341568我能够在使用YAML的Perl中正确读取此内容,但在使用YAML的python中无法正确读取。它失败并出现错误:expectedasingledocumentinthestr

python - 使用 Python 读取 YAML 文件会导致 yaml.composer.ComposerError : expected a single document in the stream

我有一个看起来像这样的yaml文件---level_1:"test"level_2:'NetApp,SOFS,ZFSCreation'request:341570---level_1:"test"level_2:'NetApp,SOFS,ZFSCreation'request:341569---level_1:"test"level_2:'NetApp,SOFS,ZFSCreation'request:341568我能够在使用YAML的Perl中正确读取此内容,但在使用YAML的python中无法正确读取。它失败并出现错误:expectedasingledocumentinthestr

WinDbg Preview简单使用

WinDbgPreview简单使用CLR程序调试入门dump包的抓取WindowsLinux基本dump包分析SOS调试扩展获取对应的clr.dll以及sos.dll加载基于sos的符号加载sos异常及处理方法CLR程序调试入门程序不光要能跑,还要能一直稳定的跑。前段时间线上接口时不时就会整体Down一下,性能非常不稳定,通过多方摸索,尝试才找到原因。不从细节直接入手,出现问题就会手忙脚乱,不能在短时间内解决。dump包的抓取Windows直接在任务管理器里面,选中对应的进程,右键->创建转储文件即可。Linux首先需要安装抓取dump的工具:dotnettoolinstall-gdotnet