首页 > TAG信息列表 > sen
P1308 [NOIP2011 普及组] 统计单词数[普及-]
https://www.luogu.com.cn/problem/P1308涉及知识点:模拟,字符串橙色题 思路?在代码里 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; string word,sen; int ans,j,ans1; int main() { getline(cin,word); //先输入两个字符串 getline(cin,sen); int lena=word.siSpring学习-01day【Spring是啥？+ IOC理论推导——耦合问题】
Spring ：是一种轻量级开源框架 两大核心 IOC 反转控制：实例的创建不由调用者管理，而是由Spring容器创建管理。 在控制权上发生了反转~ （作用：摆脱了项目里复杂的对象管理工作 AOP 面向切面编程： 一般采用服务端三层架构： 表现层（web）：测试、客户、用户操作 业务层（service）：逻辑代码字符串
1.字符串对齐：左对齐，右对齐，居中 # 第一个参数是一共占多少位，第二个参数默认是空格 #居中显示的话如果左右不对称，他会靠左 print("wusen".center(10,"-")) print("wusen".ljust(10,"-")) print("wusen".rjust(10,"-")) 2.字符串替换字符 # 两个参数，参数可以是一个以上的字符 prinBert Model 训练遇到的问题描述
1. tokenizer.encode() 方法 与 tokenizer.tokenize() 之间的区别： (1) tokenizer.encode() 返回其在字典中的id (2) tokenizer.tokenize() 返回 token def bert_(): model_name = 'bert-base-chinese' MODEL_PATH = 'F:/models/bert-base-chinese/' # a.通过词典规则分词法|自然语言
写在前面 对于中文来说我们需要使用一些手段对其进行分词，再不同的语境可能会有不同划分方法。目前有基于规则分词、基于统计分词、基于理解分词等等。下面我们介绍的是基于规则分词的内容。分别为正向最大匹配法、逆向最大匹配法、双向最大匹配法。它们的基本思想很类似，所以POJ 1690
一道水题，不过很多细节没注意结果拖了很久还一直WA，总之用堆来记录括号，整体上还是比较简单的，但是细节一定要想清楚。 #include <iostream> #include <algorithm> #include <queue> #include <string> #include <vector> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring>【论文阅读】Chinese Relation Extraction with Multi-Grained Information and External Linguistic Knowledge[A
论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1430.pdf 代码地址：https://github.com/ thunlp/Chinese_NRE Abstract 中文关系抽取是利用基于字符或基于单词输入的神经网络进行的，现有的方法大多存在切分错误和多义歧义。针对这一问题，本文提出了一种基于多粒度multi-grained语言信sen+mk
sen: [a,R]=geotiffread('E:\2015npp.tif'); info=geotiffinfo('E:\2015npp.tif'); [m,n]=size(a); cd=5; datasum=zeros(m*n,cd)+NaN; k=1; for year=2015:2019 filename=['E:\npp\clip\',int2str(year),'npp.tif']; dtokenizer.encode和tokenizer.tokenize
一个是返回token，一个是返回其在字典中的id，如下 def bert_(): model_name = 'bert-base-chinese' MODEL_PATH = 'D:/xhzy-work/PURE/models/bert-base-chinese/' # a.通过词典导入分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_na