python过滤敏感词

蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。在MATLAB中，可以使用Ant Colony Optimization Toolbox来实现蚁群算法。以下是一个简单的MATLAB代码示例：

% 定义问题
problem = struct();
problem.objective = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
problem.lb = [-5 -5];
problem.ub = [5 5];

% 定义参数
params = struct();
params.n_ants = 50;
params.n_iterations = 100;
params.alpha = 1;
params.beta = 5;
params.rho = 0.5;

% 运行蚁群算法
[x, fval] = ant_colony_optimization(problem, params);

% 显示结果
disp(['最优解：' num2str(x)]);
disp(['最优值：' num2str(fval)]);

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行调整。

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写一个Python过滤敏感词

以下是一个简单的 Python 过滤敏感词的代码示例：

sensitive_words = ['敏感词1', '敏感词2', '敏感词3']  # 敏感词列表

def filter_sensitive_words(text):
    for word in sensitive_words:
        text = text.replace(word, '*' * len(word))  # 将敏感词替换为 *
    return text

# 测试
text = '这是一段包含敏感词1和敏感词2的文本'
filtered_text = filter_sensitive_words(text)
print(filtered_text)  # 输出：这是一段包含***和***的文本

这段代码定义了一个敏感词列表，然后定义了一个函数 `filter_sensitive_words`，该函数接受一个文本参数，遍历敏感词列表，将文本中的敏感词替换为相同长度的 *，最后返回过滤后的文本。

写一个python过滤敏感词

以下是一个简单的 Python 过滤敏感词的代码示例：

sensitive_words = ['敏感词1', '敏感词2', '敏感词3']

def filter_sensitive_words(text):
    for word in sensitive_words:
        text = text.replace(word, '*' * len(word))
    return text

text = '这句话包含敏感词1和敏感词2'
filtered_text = filter_sensitive_words(text)
print(filtered_text)

这段代码会将文本中出现的敏感词替换为相同长度的星号。