意义 基于dictionary.cambridge.org的英语词典（CLI和API） 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'meaning' 或将其自己安装为： $ gem install meaning 用法 API： word = Meaning :: MeaningLab . new "word" word . dictionary CLI： $ meaning of Factotum 执照 根据的规定，该gem可作为开源软件。

《朗文当代高级英语词典》（Longman Contemporary English Dictionary）第三版是一款专为Mac用户设计的电子词典资源，提供了丰富的英语学习和查询功能。这款词典在Mac平台上为用户提供了便捷、全面的英语词汇解释，是提高英语水平、理解和运用现代英语的重要工具。 作为一款专业的英语学习软件，它涵盖了广泛的词汇量，包括了日常生活、学术研究以及专业领域的词汇，尤其注重对当代英语的更新和变化。词典中的释义清晰易懂，适合各个级别的英语学习者使用。同时，它还包含了丰富的例句、短语和搭配，帮助用户更好地掌握词汇的实际用法。 在Mac上使用LM3.dictionary文件，用户可以享受以下功能： 1. 快速查找：只需输入单词，即可迅速得到详细的释义、发音、同义词、反义词等信息。 2. 实用例句：每个单词都配以生动的例句，展示其在不同语境中的应用。 3. 语音支持：内置发音功能，帮助用户纠正发音，提升听力理解能力。 4. 学习工具：提供单词记忆、学习计划等功能，帮助用户系统地进行英语学习。 5. 更新与升级：定期更新词汇库，保持与时代同步，确保用户获取最准确的英语信息。 在Mac操作系统中，通常可以通过安装特定的字典应用程序或者将LM3.dictionary文件导入到系统字典库中来使用。这样，在任何需要查词的场合，只需选中单词，右键点击并选择“定义”选项，就可以快速查阅到《朗文当代高级英语词典》的解释。 《朗文当代高级英语词典》第三版对于Mac用户来说，不仅是一款日常学习的得力助手，也是提高英语综合能力的重要资源。通过深入使用LM3.dictionary文件，用户可以更加高效地学习和掌握现代英语，提升自身的语言素养。

涉及到两个问题： 一、访问磁盘中文件夹、文件夹下面的文件夹 先看一下磁盘文件夹结构 C盘下面有个根文件夹SaveFile，SaveFIle下面有两个子文件夹分别为，2018、2019， 子文件下2018下面有两个子文件夹18120和18131 子文件下2019下面有两个子文件夹18120和18129 现在希望把SaveFile子文件夹和子文件夹下面的文件夹的名称存起来，也就是下面这样的 2018       18120 　　　    18131 2019　　18120 　　　　 18129 二、基于以上的结构我们要怎么样存数据呢 其实我一开始自己也没绕出来的，最初想到的是使用Dictio

E-C Computer Dictionary ,非常好的计算机词典资源. 配合欧陆词典使用. 导入到欧陆词典的方式可以看官方网站或者百度知道.

基于分词与BP网络的文本分类 首先下载整个文件，BP文本分类-语义特征提取.rar主要存放了相关的数据集 代码主要包括： 1.特征提取 首先对文本信息进行分词处理，采用基于字符串匹配的方法： 依次截取一到多个词，并与字典库进行匹配。如二狗，如果匹配到字典中有这个词，则将其分为一个词；发现字典中没有与之匹配的，则说明这个不是一个词语，进行顺序操作， 2.得到分词后的文本之后，就是转换成数字编码，因此电脑没办法识别汉字。这一部分叫特征表示，即用数字的方式表示中文文本，采用的方法是基于词带模型的特征表示 3.通过2我们将文本表示成了数字，但是这样的表示通常都是稀疏的，为此我们利用降维方法，消除掉这些冗余特征。 4. 文本分类，采用的就是bp网络（1）如pca的降维数，维数过高，包含冗余数据，过低又会删除掉重要信息。（2）bp网络结构的调整，如隐含层节点数，学习率等

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文字冒险游戏 用Java实现的文本冒险游戏，具有自行设计的Graph，Node，Linked List，Binary Tree，Dictionary和Queue类。 在莉莲抓住你之前，尝试逃脱Merion Hall！

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榆木分类器在线词典学习 这是在线稀疏字典学习和时间金字塔匹配的官方Matlab实现[“李南宇，司玉娟，邓铎，袁春雨ECG通过在线稀疏字典和时间金字塔匹配进行分类”，在IEEE第17届国际通信技术大会上（ICCT）]可以从中下载 兼容性 该代码使用Windows 10和Matlab 2012进行了测试。 抽象的 最近，单词袋（BOW）算法提供了有效的功能并提高了ECG分类系统的准确性。 但是，BOW算法有两个缺点：（1）。 量化误差大，重建性能差。 （2）。 它会丢失心跳的时间信息，并可能为不同类型的心跳提供令人困惑的功能。 此外，ECG分类系统可用于对心血管患者进行长时间监视和分析，同时会产生大量数据，因此我们迫切需要一种有效的压缩算法。 鉴于上述问题，我们使用小波特征构造稀疏字典，从而将量化误差降至最低。 为了降低算法的复杂性并适应大规模的心跳操作，我们将在线词典学习与特征符号算法结合起来以更新词典和系数。 系数矩阵用于表示心电图搏动，大大减少了内存消耗，同时解决了定量误差的问题。 最后，我们构造金字塔以匹配每个ECG搏动的系数。 因此，我们通过时间随机池获得包含节拍时间信息的特征。