do_while循环如何用字符来判断是否循环

using namespace std; #include<iostream> int main() { int m,n=0; int sum1,sum2=0; int arr1[101][2],arr2[101][2]={0}; cin>>

for循环i，i是字典，i内容复制到另一个字典，只能复制第一个元素

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本次将以小说HLM为例，介绍中文文本的统计分析和文本发掘等方面的基本知识。

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图形用户界面（Graphical User Interface，简称 GUI，又称图形用户接口）是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。图形用户界面是一种人与计算机通信的界面显示格式，允许用户使用鼠标等输入设备操纵屏幕上的图标或菜单选项，以选择命令、调用文件、启动程序或执行其它一些日常任务。与通过键盘输入文本或字符命令来完成例行任务的字符界面相比，图形用户界面有许多优点。

​继上次肝了几天的Tkinter保姆级教程（上），接下来继续肝教程下，冲冲冲。本次讲解的有Scale滑块，Canvas画布，Menu菜单，Scrollbar滚动条，Event事件，pack，grid，place三种布局方法，Frame控件,对话框。

SnowNLP是一个功能强大的中文文本处理库，它囊括了中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、关键字/摘要提取、TF/IDF、文本相似度等诸多功能，像隐马尔科夫模型、朴素贝叶斯、TextRank等算法均在这个库中有对应的应用。如果大家仔细观察过博主的博客，就会发现博主使用了摘要提取这一功能来增强博客的sEO，即通过自然语言处理(NLP)技术，提取每一篇文章中的摘要信息。因为SnowNLP本身使用的语料是电商网站评论，所以，当我们面对不同的使用场景时，它自带的这个模型难免会出现"水土不服"”。

最近学习了衡量RFM模型的两种顾客价值的方法，即五等均分法和Bob Stone法。仅以此博客记录我的学习过程，后序学习到了其他方法再来补充。关于RFM实战案例可参考我的其他文章大数据分析案例-基于RFM模型对电商客户价值分析大数据分析案例-用RFM模型对客户价值分析(聚类)目录数据集介绍 五等均分法1.给分机制的设计2.Python代码实现 Bob Stone法1.给分机制的设计 2.Python代码实现两种方法的比较本次实验用的数据的主要是2011-2012年100位客户的信用卡消费记录，数据共有三个字段

目录LDA主题模型1.LDA主题模型原理2.LDA主题模型推演过程3.sklearn实现LDA主题模型（实战）3.1数据集介绍3.2导入数据3.3分词处理 3.4文本向量化3.5构建LDA模型3.6LDA模型可视化 3.7困惑度 其实说到LDA能想到的有两个含义，一种是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），一种说的是概率主题模型：隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）。 现在讨论的是主题模型

Word2Vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是能够将单词转化为向量来表示，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。用词向量来表示词并不是Word2Vec的首创，在很久之前就出现了。最早的词向量采用One-Hot编码，又称为一位有效编码，每个词向量维度大小为整个词汇表的大小，对于每个具体的词汇表中的词，将对应的位置置为1。

本次数据集来源于xx招聘网共计4223条招聘信息，每条招聘信息字段包括岗位名称、公司名称、工作经验要求、学历要求、工作地点、薪酬、公司规模、发布时间、公司福利共9条字段信息。

不知道大家最近有没有被球星内马尔所吸引，反正我是对他的胜利之舞上瘾了。今天，我以程序猿的视角将他的胜利之舞做成代码版的视频。话不多说，先看看最终效果图： 哈哈哈哈，是不是看着还不错的样子。之前我做过类似的教程：python制作代码舞视频来啦~还做过字符画视频的教程：python制作字符画视频来啦~下面开始上教程！1.找视频我这里找的视频是在某音上下载的，大家可在其他平台下载即可。2.将视频转为gif图片形式视频转化为gif的方式途径有很多，我这里是在这个网站里面转化的3.借助工具将gif图片转化为代码图片在

又是一年一度的圣诞节快到了，作为程序猿那必须露一手。本次使用Python中的turtle绘制圣诞树。

本项目旨在通过识别垃圾邮件和非垃圾邮件特征，构建分类算法模型，训练数据，最后得出一个模型效果较好的垃圾邮件分类器，以此来过滤识别垃圾邮件，净化邮箱环境。使用的算法模型有逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树。