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在JSP中的字符串,如果含有汉字,汉字算两个字符,怎样求它的长度,急送50分
shdxy
2003-04-22 02:45:37
在JSP中的字符串,如果含有汉字,汉字算两个字符,怎样求它的长度,急送50分
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zjcxx
2003-04-22
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//取汉字的长度(汉字算2个长度)
public static int getCnLength(String str) {
if (str == null || str.equals(""))
return 0;
byte[] strs = str.getBytes();
return strs.length;
}
littlecpu
2003-04-22
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public static void main(String[] args)
{
String s = "123中国";
char[] c = s.toCharArray();
int len = 0;
for(int i =0; i< c.length; i++)
{
len = len + ((int)c[i] > 128?2:1);
}
System.out.println("长度是" + len);
}
zjcxx
2003-04-22
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将String转换为bytes。然后计算byte[]数据的长度。
这是最简单的办法。呵呵如果此办法有问题请告诉我。我也好改进。
我在项目中用过,好象是没有问题的。
jasonzhu@webshanghai.com
acefr
2003-04-22
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什么意思?是要汉字的个数还是字符串的长度?
shdxy
2003-04-22
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在JSP中的字符串,如果含有汉字,汉字算两个字符,怎样求它的长度,急送50分
情感
分
析数据集-自然语言处理数据集Yelp
数据集概述 本数据集用于情感
分
析,主要针对Yelp评论,通过比较两种先进的模型——Hugging Face的bert-base-multilingual-uncased和cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest来
分
析评论
中
的情感表达。 模型使用 BERT Multilingual Uncased: 适用于理解多种语言,特别适合处理Yelp评论
中
多样化的语言特性。 Twitter RoBERTa: 专门针对情感
分
析进行微调,擅长理解英语情感的细微差别。 构建方式 Yelp Reviews Dataset的构建基于Yelp平台上用户提交的评论数据。该数据集通过爬虫技术从Yelp网站上抓取,涵盖了多个国家和地区的餐厅、服务和商品的评论。数据收集过程
中
,确保了评论的完整性和真实性,同时对文本进行了预处理,包括去除HTML标签、特殊
字符
和停用词,以保证数据的质量和可用性。 特点 Yelp Reviews Dataset的特点在于其广泛的地理覆盖和多样化的评论内容。数据集包含了数百万条评论,涵盖了从星级评价到详细文本反馈的多种信息形式。此外,该数据集还提供了用户、商家和评论之间的关联信息,使得研究者可以进行多维度的
分
析。评论的情感倾向和语言风格也为自然语言处理和情感
分
析提供了丰富的素材。 使用方法 Yelp Reviews Dataset可用于多种研究目的,包括但不限于情感
分
析、用户行为研究、推荐系统构建和市场
分
析。研究者可以通过
分
析评论文本,提取用户的情感倾向和偏好,进而优化推荐
算
法或改进服务质量。此外,该数据集还可用于训练和验证自然语言处理模型,如情感
分
类器和文本生成模型。使用时,建议根据具体研究需
求
选择合适的子集和特征进行
分
析。 背景与挑战 背景概述 Yelp Reviews Dataset,作为在线评论平台Yelp的核心
基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计
本项目旨在开发一个基于Python的卷积神经网络(CNN)人脸识别系统,用于检测驾驶员的疲劳状态并及时发出预警。该系统主要通过
分
析驾驶员的面部特征,如打哈欠、眨眼和点头等行为,来判断驾驶员是否处于疲劳状态,从而提高驾驶安全性。 开发环境 IDE: PyCharm 编程语言: Python 3.6
算
法: 卷积神经网络(CNN) 系统功能 本系统主要
分
为三个部
分
: 打哈欠检测:通过检测驾驶员的嘴巴张合程度来判断是否打哈欠。 眨眼检测:通过
分
析驾驶员的眼睛开合度和眨眼频率来判断是否疲劳。 点头检测:通过检测驾驶员的头部姿态变化来判断是否疲劳。 疲劳检测原理 人在疲倦时通常会出现以下两种状态: 眨眼:正常情况下,人的眼睛每
分
钟大约会眨动10-15次,每次眨眼大约0.2-0.4秒。当人疲劳时,眨眼次数会增加,速度也会变慢。 打哈欠:疲劳时,人的嘴巴会张大并保持一定状态。 因此,通过检测眼睛的开合度、眨眼频率以及嘴巴的张合程度,可以判断一个人是否处于疲劳状态。 检测工具 本项目使用dlib库进行人脸检测和关键点定位。shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个用于人脸68个关键点检测的模型库,能够方便地进行人脸检测和应用。 眨眼计
算
原理 计
算
眼睛的宽高比(Eye Aspect Ratio, EAR)是判断眨眼状态的关键。当人眼睁开时,EAR值较大;当人眼闭合时,EAR值较小。通过实时计
算
EAR值的变化,可以判断驾驶员是否在眨眼。
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