FONT_SEG=regs.r_es;

时间: 2024-04-02 14:37:51 浏览: 110
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u2net_human_seg.pth

star5星 · 资源好评率100%
在这段代码中，regs.r_es 保存了获取到的字体数据的段地址，即 BIOS ROM 中存储字体数据的段地址。通过将 regs.r_es 的值赋给变量 FONT_SEG，就可以在程序中使用这个段地址来访问字体数据。 具体来说，这段代码可能是用于在屏幕上显示字符时，需要将字符的字体数据加载到显存中。在这个过程中，需要知道字体数据在 BIOS ROM 中的地址，才能将它加载到显存中。通过获取到的 regs.r_es 值，就可以确定字体数据的段地址，从而将它加载到显存中。 需要注意的是，在使用 regs.r_es 的值时，需要确保它的值是正确的，并且可访问的。如果 regs.r_es 的值不正确或者不可访问，可能会导致程序出错或者崩溃。因此，在使用这个值时，需要进行错误处理和验证。
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def extract_sentence(content): """第一步: 分句+分词+基础数据预处理""" sentences = split_document(content) tmp_all_sentences_words = [_seg_sent(sen) for sen in sentences] all_sentences_words = [words for words in tmp_all_sentences_words if len(words)] all_sentences = [''.join(words) for words in all_sentences_words]

具体来说，它接收一个字符串参数 content，然后将其分成若干句子（通过调用 split_document 函数），接着对每个句子进行分词（通过调用 _seg_sent 函数），最后将每个句子的分词结果拼接起来，得到一个包含所有句子...

from nltk.parse import stanford import os root = './' parser_path = root + 'stanford-parser.jar' model_path = root + 'stanford-parser-3.8.0-models.jar' if not os.environ.get('JAVA_HOME'): print("heh") JAVA_HOME = 'C:\Program Files\Java\jdk-17.0.2' os.environ['JAVA_HOME'] = JAVA_HOME pcfg_path = 'edu\stanford\nlp\models\lexparser\chinesePCFG.ser.gz' parser = stanford.StanfordDependencyParser(path_to_jar=parser_path,path_to_models= model_path,model_path=pcfg_path) sentence = parser.raw_parse(seg_str) for line in sentence: print("heh") print(line) line.draw()

最后，你可能需要使用双斜杠或者原始字符串来表示 Windows 路径，例如 C:\\Program Files\\Java\\jdk-17.0.2 或者 r'C:\Program Files\Java\jdk-17.0.2'。如果你仍然无法解决问题，请提供更多的错误信息和代码上...

解释代码：data=pd.read_excel('评论内容.xlsx') a=list(data['评论内容']) # 将所有文本连接成一个字符串 su='' for i in a: su+=str(i) # for l in range(30,300,30) # 进行分词处理 seg = jieba.lcut(su,cut_all=False) # 构建word2vec模型，该模型用于转换词向量 model = word2vec.Word2Vec(seg, min_count=1,vector_size=100) index2word_set = set(model.wv.index_to_key) # 词向量转换函数 def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature

这段代码主要是用于文本分类的，首先通过pd.read_excel函数读取一个Excel文件中的评论内容，并将其转换成一个列表a。然后将所有的评论内容连接成一个字符串su，并使用jieba库对其进行分词处理。...

module xianshiqi( input clk , input rst_n , input [23:0]data,//待显示的数据 output wire[7:0] sel , output wire[7:0] seg ); //wire [24:0]data; // assign dig_seg = 8'd0; // assign dig_sel = 1'b0; reg [7:0] dig_sel; reg [7:0] dig_seg; localparam NUM_0 = 8'hC0, NUM_1 = 8'hF9, NUM_2 = 8'hA4, NUM_3 = 8'hB0, NUM_4 = 8'h99, NUM_5 = 8'h92, NUM_6 = 8'h82, NUM_7 = 8'hF8, NUM_8 = 8'h80, NUM_9 = 8'h90, NUM_A = 8'h88, NUM_B = 8'h83, NUM_C = 8'hC6, NUM_D = 8'hA1, NUM_E = 8'h86, NUM_F = 8'h8E, LIT_ALL = 8'h00, BLC_ALL = 8'hFF; parameter CNT_REF = 25'd1000; reg [9:0] cnt_20us; //20us计数器 reg [3:0] data_tmp; //用于取出不同位选的显示数据 // assign data = 32'hABCD_4413; //描述位选信号切换 //描述刷新计数器 always@(posedge clk or negedge rst_n)begin if(!rst_n)begin cnt_20us <= 25'd0; end else if(cnt_20us >= CNT_REF - 25'd1)begin cnt_20us <= 25'd0; end else begin cnt_20us <= cnt_20us + 25'd1; end end always@(posedge clk or negedge rst_n)begin if(!rst_n)begin dig_sel <= 8'hfe;//8'b1111_1110 end else if(cnt_20us >= CNT_REF - 25'd1)begin dig_sel <= {dig_sel[6:0],dig_sel[7]}; end else begin dig_sel <= dig_sel; end end assign sel = dig_sel; //段选信号描述 always@(posedge clk or negedge rst_n)begin if(!rst_n)begin data_tmp <= 4'd0; end else begin case(sel) 6'b11_1110:data_tmp <= data[ 3-:4]; 6'b11_1101:data_tmp <= data[ 7-:4]; 6'b11_1011:data_tmp <= data[11-:4]; 6'b11_0111:data_tmp <= data[15-:4]; 6'b10_1111:data_tmp <= data[19-:4]; 6'b01_1111:data_tmp <= data[23-:4]; default: data_tmp <= 4'hF; endcase end end always@(posedge clk or negedge rst_n)begin if(!rst_n)begin dig_seg <= BLC_ALL; end else begin case(data_tmp) 4'h0 : dig_seg <= NUM_0; 4'h1 : dig_seg <= NUM_1; 4'h2 : dig_seg <= NUM_2; 4'h3 : dig_seg <= NUM_3; 4'h4 : dig_seg <= NUM_4; 4'h5 : dig_seg <= NUM_5; 4'h6 : dig_seg <= NUM_6; 4'h7 : dig_seg <= NUM_7; 4'h8 : dig_seg <= NUM_8; 4'h9 : dig_seg <= NUM_9; 4'hA : dig_seg <= NUM_A; 4'hB : dig_seg <= NUM_B; 4'hC : dig_seg <= NUM_C; 4'hD : dig_seg <= NUM_D; 4'hE : dig_seg <= NUM_E; 4'hF : dig_seg <= NUM_F; default: ; endcase end end assign seg = dig_seg ; endmodule

这是一个Verilog HDL代码模块，它实现了一个数字显示器。该模块通过输入时钟信号和复位信号来控制数字的显示，...在数码管的位选信号和段选信号被计算出来之后，assign块将其输出到sel和seg端口上，完成数字的显示。

使此行代码 x_seg_rect = x(1:nwinlen+(nframe-1)*nwinshift) .* win; 组的大小兼容。

要使这行代码的组大小兼容，...3. 变量 x_seg_rect 和 win 必须具有相同的长度，即 nwinlen。 4. 变量 x_seg_rect 和 x 必须具有相同的维度，即都是向量。 如果以上条件都满足，那么这行代码的组大小就是 nwinlen。

novel_names = list(os.listdir(novel_path)) seg_novel = [] for novel_name in novel_names: novel = open(novel_path + novel_name, 'r', encoding='utf-8-sig') print("Waiting for {}...".format(novel_name)) line = novel.readline() forward_rows = len(seg_novel) while line: line_1 = line.strip() outstr = '' line_seg = jieba.cut(line_1, cut_all=False) for word in line_seg: if word not in stop_words: if word != '\t': if word[:2] in people_names: word = word[:2] outstr += word outstr += " " if len(str(outstr.strip())) != 0: seg_novel.append(str(outstr.strip()).split()) line = novel.readline() print("{} finished，with {} Row".format(novel_name, (len(seg_novel) - forward_rows))) print("-" * 40) print("-" * 40) print("-" * 40) 分析以上代码

这段代码的主要功能是将小说文件中的文本进行分词，并将分好词的结果保存在一个二维列表 seg_novel 中。具体来说，代码首先获取小说文件夹中的所有小说文件名，并将它们保存在 novel_names 列表中。然后，代码遍历每...

以下代码出现报错：def chinese_word_cut(mytext): jieba.load_userdict(dic_file) jieba.initialize() try: stopword_list = open(stop_file,encoding ='utf-8') except: stopword_list = [] print("error in stop_file") stop_list = [] flag_list = ['n','nz','vn'] for line in stopword_list: line = re.sub(u'\n|\\r', '', line) stop_list.append(line) word_list = [] #jieba分词 seg_list = psg.cut(mytext) for seg_word in seg_list: word = re.sub(u'[^\u4e00-\u9fa5]','',seg_word.word) #word = seg_word.word #如果想要分析英语文本，注释这行代码，启动下行代码 find = 0 for stop_word in stop_list: if stop_word == word or len(word)<2: #this word is stopword find = 1 break if find == 0 and seg_word.flag in flag_list: word_list.append(word) return (" ").join(word_list)datacontent=data.content data["content_cutted"] = chinese_word_cut(datacontent)

这段代码可能存在以下问题： 1. 代码中引用的变量（如dic_file和stop_file）未被定义或赋值，需要保证这些变量已经被正确定义或赋值。 2. 代码依赖的jieba和re模块需要被引入，需要在代码的开头添加...

with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content=f.read() seg_list = jieba.cut(content, cut_all=False) seg_str = ' '.join(seg_list)有写入功能码

如果您想将分词后的结果写入到文件中，可以使用以下代码： ... f.write(seg_str) 这会将分词后的结果写入到名为2.txt的文件中。如果该文件不存在，则会自动创建。如果已经存在，则会覆盖原有内容。

import numpy as np import sys from torchvision import transforms sys.path.append("..") def out_to_rgb(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color tran=transforms.ToTensor() color_seg=tran(color_seg) return color_seg def out_to_rgb_np(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color return color_seg

这段代码看起来是一个图像分割的函数，输入是一个经过模型预测得到的标签图像 out，以及 PALETTE 和 CLASSES 两个参数，PALETTE 是一个颜色调色板，每个类别都对应一种颜色；CLASSES 是一个类别列表，每个元素对应一...

def __init__(self, mean: Sequence[Number] = None, std: Sequence[Number] = None, pad_size_divisor: int = 1, pad_value: Union[float, int] = 0, pad_mask: bool = False, mask_pad_value: int = 0, pad_seg: bool = False, seg_pad_value: int = 255, bgr_to_rgb: bool = False, rgb_to_bgr: bool = False, boxtype2tensor: bool = True, non_blocking: Optional[bool] = False, batch_augments: Optional[List[dict]] = None): super().__init__( mean=mean, std=std, pad_size_divisor=pad_size_divisor, pad_value=pad_value, bgr_to_rgb=bgr_to_rgb, rgb_to_bgr=rgb_to_bgr, non_blocking=non_blocking) if batch_augments is not None: self.batch_augments = nn.ModuleList( [MODELS.build(aug) for aug in batch_augments]) else: self.batch_augments = None self.pad_mask = pad_mask self.mask_pad_value = mask_pad_value self.pad_seg = pad_seg self.seg_pad_value = seg_pad_value self.boxtype2tensor = boxtype2tensor什么意思

- pad_seg: pad_seg 是一个布尔值，指示是否对分割图（segmentation）进行填充。默认为 False。 - seg_pad_value: seg_pad_value 是一个整数，用于指定填充分割图的像素值。默认为 255。 - bgr_to_rgb: bgr_to_rgb...

model = seg.Unet() model.compile(optimizer=Adam(), loss=seg.weighted_crossentropy, metrics=["accuracy"]) model.load_weights('./checkpoints/seg_model'); # the SAM model checkpoints can be downloaded from: https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth sam = sam_model_registry["default"](checkpoint="/Users/zoltan/Dropbox/Segmentation/sam_vit_h_4b8939.pth")

然后通过加载预面对病痛和困难时，我们要给予患者鼓励和支持，帮助他们树立积极训练权重文件"./checkpoints/seg_model"来初始化模型。接下来的代码加载了一个名为 "sam的生活态度。 总结起来，作为一名护士，我们要...

word = re.sub(u'[^\u4e00-\u9fa5]','',seg_word.word)

具体地，这行代码使用了Unicode编码中中文字符的范围（\u4e00-\u9fa5），将seg_word.word中所有不在这个范围内的字符替换为空字符串''，最终得到的结果是只包含中文字符的字符串word。 使用这行代码的场景可能是对...

#分句分词 import pandas as pd import nltk import re import jieba hu = pd.read_csv('D:\文本挖掘\douban_data.csv',error_bad_lines=False #加入参数 ,encoding = 'gb18030') def cut_sentence(text): # 使用jieba库进行分词 seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) # 根据标点符号进行分句 sentence_list = [] sentence = '' for word in seg_list: sentence += word if word in ['。', '！', '？']: sentence_list.append(sentence) sentence = '' if sentence != '': sentence_list.append(sentence) return sentence_list # 获取需要分词的列 content_series =hu['comment'] # 对某一列进行分句 # sentences = [] # for text in content_series: # sentences.extend(nltk.sent_tokenize(text)) # 对每个元素进行分句 # cut_series = content_series.apply(lambda x: nltk.sent_tokenize(x)) cut_series = content_series.apply(lambda x: cut_sentence(x)) # # 对每个元素进行分词 # cut_series = content_series.apply(lambda x: nltk.word_tokenize(x)) # 将分词后的结果添加到原始的DataFrame中 xxy = pd.concat([comments, cut_series.rename('cut_sentences')], axis=1)

这段代码的作用是将一个包含评论的数据集进行分句和分词处理，并将处理后的结果添加到原始的DataFrame中。具体来说，它首先使用pandas库读取一个csv文件，然后定义了一个cut_sentence函数，使用jieba库进行分词，并...

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