我正在使用随Anaconda一起安装的jupyternotebook(我在Mac上)。前几天想把主题改成深色背景，就关注了instructionshere.也就是说，我已经下载了主题custom.css并将其放在~/.jupyter/custom/中。它运作良好。我喜欢这个主题，但我想回到默认主题(这个主题不显示主工具栏等)。我试图从它的文件夹中删除custom.css，我重置了我的终端，但没有任何改变!我猜jupyter在我应该删除的地方保留了主题的副本，但我找不到它。我也尝试过卸载jupyter并按照以下命令重新安装:condaupdatecondacondauninstallip
因此，作为一个思想实验，我在python中编写了一个函数，该函数使用spaCy查找新闻文章的主题，然后将其替换为所选名词。问题是，它并不能很好地工作，我希望它能得到改进。我不太了解spaCy，而且文档有点难以理解。先上代码:doc=nlp(thetitle)fortextindoc:#subjectwouldbeiftext.dep_=="nsubj":subject=text.orth_#iobjforindirectobjectiftext.dep_=="iobj":indirect_object=text.orth_#dobjfordirectobjectiftext.dep_=
随着GObject自省(introspection)的引入，通过widget.get_style()方法访问主题颜色的方式已经不存在了。我对通过GOBject自省(introspection)使用GTK+时如何获得主题颜色感兴趣。该解决方案最好适用于两个版本(2和3)，但也可以接受适用于每个版本的解决方案。 最佳答案 我不确定如何从gtk+-2.0获取它，除非您使用纯gtk+-2.0环境，在这种情况下我认为旧的GtkStyle方法有效。例如，假设您没有运行像gnome-shell这样的Gtk-3.0环境importgi#makesu
我知道在为gensim训练lda模型后，我们可以通过以下方式获取未见文档的主题:lda=LdaModel(corpus,num_topics=10)doc_lda=lda[doc_bow]但是已经用于训练的文件呢？我的意思是，有没有一种方法可以在不将其视为新文档的情况下获取语料库中用于训练的文档的主题？ 最佳答案 没有。来自各个文档的信息被提炼到模型中，然后被遗忘。不保留每个文档的信息(更一般地说:不保留需要O(#docs)内存的信息)。 关于python-Gensim获取文档的主题(参
考虑一下:styles.xml@color/theme_color_blueattrs.xmlcolor.xml#ff0071d3所以主题颜色被主题引用。如何以编程方式获取theme_color(引用)？通常我会使用getResources().getColor()但在这种情况下不会使用，因为它被引用了! 最佳答案 这应该可以完成工作:TypedValuetypedValue=newTypedValue();Themetheme=context.getTheme();theme.resolveAttribute(R.attr.the
考虑一下:styles.xml@color/theme_color_blueattrs.xmlcolor.xml#ff0071d3所以主题颜色被主题引用。如何以编程方式获取theme_color(引用)？通常我会使用getResources().getColor()但在这种情况下不会使用，因为它被引用了! 最佳答案 这应该可以完成工作:TypedValuetypedValue=newTypedValue();Themetheme=context.getTheme();theme.resolveAttribute(R.attr.the
我想知道scikitlearn的LDA实现中是否有返回主题词分布的方法。就像genismshow_topics()方法一样。我检查了文档，但没有找到任何内容。 最佳答案 看看sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation.components_:components_:array,[n_topics,n_features]Topicworddistribution.components_[i,j]representswordjintopici.这是一个最小的例子:importnumpy
我有一个人工标记的语料库，其中包含5000多个XML主题索引文档。它们的大小从几百千字节到几百兆字节不等。短文转手稿。它们都被索引到了段落级别。我很幸运有这样的语料库，我正在尝试自学一些NLP概念。诚然，我才刚刚开始。到目前为止，只阅读了免费提供的NLTK书籍，streamhacker,并略读jacobs(?)NLTK食谱。我喜欢尝试一些想法。有人向我建议，也许我可以采用二元语法并使用朴素贝叶斯分类来标记新文档。我觉得这是错误的做法。朴素贝叶斯精通真/假关系，但要在我的分层标签集上使用它，我需要为每个标签构建一个新的分类器。其中将近1000个。我有足够的内存和处理器能力来完成这样的任务
我已经对此进行了很长时间的研究和试验，但我似乎无法弄清楚实现这一目标的最佳方法是什么。我知道我做错了，所以一些澄清和一些简单的例子会有很大帮助。我想知道如何使用来自https://wrapbootstrap.com/的bootstrap3主题与Django。我研究了django-bootstrap3和django-bootstrap-themes包。在django-bootstrap-themes的github页面上，它说它与bootswatch兼容。我不喜欢他们的主题，所以我想知道它是否与wrapbootstrap.com主题兼容。我将从wrapbootstrap.com中选择的主题
以下代码中的lda.show_topics模块只打印每个主题前10个词的分布，我如何打印出语料库中所有词的完整分布？fromgensimimportcorpora,modelsdocuments=["Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications","Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime","TheEPSuserinterfacemanagementsystem","SystemandhumansystemengineeringtestingofEPS","Relation
