GSAP拆分文本库 这是一个基本功能，它将按单词或按字符将字符分成多个范围。 这个库有什么意义？ 好吧，我用gsap赚的钱不足以证明使用GreenSock的SplitText插件的年度会员资格是合理的。 它的工作方式类似，但功能却不及Green Sock自己的插件。 如果您需要更高级的功能，则可以获取具有年度会员资格的Green Sock插件。 您如何使用此功能，我为什么要关心呢？ 好问题。 如果要按单个字母分割文本，则基本上可以向该函数发送一个HTML元素和一个可选的config对象。 默认值将按单词拆分文本。 然后，您可以将元素的子级发送到gsap，以分别为每个单词或字母设置动画。 const text = document.getElementById('text') SplitText(text, {split: 'letter'}) // 2nd argument is o

SAP GUI8.0 smartforms 编辑器

TX Text Control ActiveX是一个字处理控件，能够读取，编写和创建行业标准的文档格式，如MS Word DOCX，DOC，RTF，HTML和XML，它还能够导出所有文档到打印就绪的Adobe PDF文档，而且不用第三方软件。TX Text Control ActiveX支持嵌套表格，文档块，图像，文本框，拖放，页头和页眉，项目符号和编号列表和MS Word兼容的邮件合并。典型的应用包括邮件合并，PDF创建，文档转换和所见即所得字处理。并且目前好多的医院结构化电子病历采用这个，实现效果非常好

从Indeed刮取工作 该代码的目的 我为旧金山大学管理学院的一个项目编写了此代码。 该代码的目的是能够获取一个数据集，该数据集捕获来自Indeed的不同职位，可以对其进行分析以了解职位市场需求，职位，技能，行业和位置。 代码结构 导入所需的软件包。 加载作为代码输入的CSV文件，这些文件包含作业搜索和您在每个作业中寻找的关键字。 第1阶段-搜寻工作链接：此代码将创建所有工作搜索的数据集，并提供每个工作的链接。 第2阶段-删除职位的正文：此代码将在创建的数据集中提取每个职位的正文。 第3阶段-文本挖掘职位的正文：此代码将查找所需的关键字以及每项工作所需的最少年限。 阶段4-为工作分类：此代码将工作分为以下几类：工作名称，业务职能/部门和城市。 如何处理搜索和关键字CSV文件 这些文件充当代码的输入，从而使您可以根据需要更轻松地进行编辑。 在运行python代码之前，您应根据需要

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PyTextGCN 对TextGCN的重新实现。 此实现使用Cython进行文本到图形的转换，因此速度相当快。 图形和GCN基于库。 要求 该项目的构建具有： 的Python 3.8.5 Cython 0.29.21 CUDA 10.2（GPU支持可选） scikit学习0.23.2 pytorch 1.7.0 火炬几何1.6.3 海湾合作委员会9.3.0 nltk 3.5 scipy 1.5.2 至少Text2Graph模块也应该与这些库的其他版本一起使用。 安装 cython编译可以从项目的根目录执行： cd textgcn/lib/clib && python setup.py build_ext --inplace 用法 要从称为X的字符串列表（每个字符串包含一个文档的文本）中计算出图形，请创建名为y的标签列表以及测试索引test_idx的列表，只需运行：

RNN莎士比亚文本生成 该网络应用程序使用LSTM训练莎士比亚的数据，并创建一种语言模型，以莎士比亚的风格生成文本。 RNN（递归神经网络） 递归神经网络（RNN）是一类人工神经网络，对于建模序列数据（例如时间序列或自然语言）具有强大的功能。 与RNN相比，香草神经网络有一个缺点，它们无法解决需要记住有关过去输入信息的机器学习问题。 在处理顺序数据时，记住数据中的关系是关键，而普通的CNN并不擅长长度可变的输入和输出。 因此，我正在使用RNN进行文本生成。 我使用一种称为LSTM的特殊RNN，它可以处理非常大的数据序列。 简单的RNN有一个称为消失梯度问题的问题，因此它们无法处理大序列。 LSTM旨在处理长期依赖关系。 开发环境 烧瓶== 1.1.2 Werkzeug == 1.0.1 张量流CPU 麻木 古尼康

jLDADMM：用于LDA和DMM主题模型的Java包 jLDADMM已发布，它为普通或短文本上的主题建模提供了替代方法。 概率主题模型，例如潜在狄利克雷分配（LDA）[1]和相关模型[2]，被广泛用于发现文档集中的潜在主题。 但是，由于数据稀疏性以及此类文本中的上下文有限，将主题模型应用于短文本（例如Tweets）更具挑战性。 一种方法是在训练LDA之前将短文本组合成长的伪文档。 另一种方法是假设每个文档只有一个主题[3]。 jLDADMM提供了LDA主题模型[1]和每个文档一个主题的Dirichlet多项式混合（DMM）模型（即，字母组合的混合）[4]的实现。 LDA和DMM的实现分别使