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得到文本文件的条数 解决给分,up有分
mousecao
2003-08-22 05:01:11
我想知道,最快的知道文本文件的条数 的方法,
不要用readln()
count:=count+1;
这样的方法,效率实在是太低了!
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得到文本文件的条数 解决给分,up有分
我想知道,最快的知道文本文件的条数 的方法, 不要用readln() count:=count+1; 这样的方法,效率实在是太低了!
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yangxjn
2003-08-22
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同意:Cipherliu(孤鹰)
Cipherliu
2003-08-22
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这样并非最快的算法.
LoadFromFile很费时的.
感觉最快是找回车符的个数.
bbs791109
2003-08-22
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procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
var v1:tstrings;
v2:integer;
begin
v1:=tstrings.Create;
v1.LoadFromFile('c:\aaa.txt');
v2:=v1.Count; //這里就是你想要的了
end;
dickeybird888
2003-08-22
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不知道你指的是什么?
hare007
2003-08-22
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mark
catty1338
2003-08-22
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同意,lxpbuaa(桂枝香在故国晚秋) !你太厉害了!
lxpbuaa
2003-08-22
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var
Strs: TStrings;
begin
Strs := TStringList.Create;
Strs.LoadFromFile('g:\aa.txt');
//Strs.Count便是
Strs.Free;
end;
————————————————————————————————————
宠辱不惊,看庭前花开花落,去留无意;毁誉由人,望天上云卷云舒,聚散任风。
————————————————————————————————————
自然语言处理实战 TextCNN文本
分
类
课程目标 (1)采用PyTorch深度学习工具进行实战操作,掌握PyTorch基本使用;(2)掌握工业界短文本处理
解决
方案,如:对话系统,智能客服,新闻领域
分
类等;(3)词向量项目案例应用,掌握文本的表示方法;(4)通过项目案例实战,掌握TextCNN短文本
分
类在工业界应用,可以直接应用在如下领域例如:对话系统意图识别,智能客服问答意图识别,资讯短文本
分
类等文本
分
类场景。适用人群 (1)想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师(2)自然语言处理从业者、深度学习爱好者课程简介 短文本
分
类作为自然语言处理的基础技术之一NLP领域的热门应用,常用在对话语言平台,文章
分
类,智能客服,FAQ智能问答等多个场景。 因此深入掌握短文本
分
类技术,是作为自然语言处理从业者必备技能,本课程以案例驱动出发,结合多个工业级
解决
方案,了解当下文本
分
类实际工业界的应用。课程要求: (1)开发环境:python版本:Python3.x;PyTorch深度学习工具;(3)学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础;(4)学员收货:掌握深度学习PyTorch工具使用;掌握TextCNN短文本
分
类;了解工业流行
解决
方案;(5)学员资料:内含完整程序源码和数据集;(6)课程亮点:专题技术,完整案例,全程实战操作,徒手撸代码。
图文并茂,用 Python 实现文本
分
类
目前网络上已经有大量的文本数据存在,并且每天还有越来越多的文本以电子邮件、社交媒体帖子、聊天内容、网站和文章的形式生成。这些文本都是丰富的信息源。但由于文本的非结构化性质,理解和
分
析它们是非常困难和...
#手写代码# 使用Bert进行文本
分
类(包含文本预处理、自定义
分
类器、模型训练与评估)
用预训练的Bert模型进行文本
分
类,主要的工作有两个,
分
别是: 文本预处理 自定义全连接层
分
类网络并将
分
类网络连接到 预训练好的Bert网络之后 1 配置文件 首先,我们需要定义一个配置文件,定义一系列要使用到的...
使用libsvm实现文本
分
类
然而,作为文本
分
类,它还具有文本这样的约束,所以对于文本来说,需要额外的处理过程,我们结合使用libsvm从宏观上总结一下,基于libsvm实现文本
分
类实现的基本过程,如下所示: 选择文本训练数据集和测试数据集...
把二进制文件转换为文本格式(十进制)
首先要清楚文件里,储存的数据的类型,是int,long,longlong还是float,double 其次文件有无字节序(大小端)问题 这两个问题
解决
了 直接按照数据类型定义一个定长数据,或者数组一次性读入,或者
分
批读入全部文件。 ...
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