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JavaScript中实用的英文单词表模块介绍

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开发者可以在创建文字游戏或进行语言处理时使用这些单词。此包不包含单字母单词,并且已经过滤掉了许多常见的不良词汇。在安装和使用'word-list'时,需要了解其基本的npm安装流程和如何在JavaScript代码中引入和使用这个包。" 1. npm安装与JavaScript环境配置 首先,要使用'word-list'这个npm包,你需要有一个已经配置好的Node.js环境,并且安装了npm(Node Package Manager)。在命令行界面输入'$ npm install word-list'命令,即可将word-list包安装到本地项目中。这一步骤会把word-list包中的所有文件下载到项目的node_modules文件夹中,并将该模块添加到项目的package.json依赖列表中。 2. 导入与使用word-list模块 在JavaScript代码中使用'word-list',需要使用require函数来导入这个模块。通过'const wordListPath = require('word-list');'这行代码,我们能够获取到一个路径字符串,该字符串指向一个文件,文件中包含了一系列的英文单词,每个单词占一行。 3. 文件读取与单词数组的形成 为了处理这些单词,代码中使用了Node.js的fs模块(文件系统模块)。通过调用fs.readFileSync方法,程序同步地读取了word-list文件的全部内容,并以'utf8'格式将其转换为字符串。然后,使用split方法以换行符'\n'为分隔符,将字符串分割成了一个单词数组。 示例代码展示了如何实现这一过程,并演示了如何获取并打印出单词列表的部分内容。具体实现方式是:通过赋值给wordArray变量,存储split方法返回的数组结果,这样wordArray就成为了包含单词列表的一个JavaScript数组。 4. 关于资源的过滤策略 资源描述中提到,word-list中的单词是经过筛选的,不包括任何只有一个字母的单词,并且已经移除了许多常见的不良词汇。这样的过滤策略可能涉及到预先设定的不良词汇列表,以及简单的字符串长度检查。这些策略对于确保单词列表的健康性和适用性非常关键,尤其是在面向公众的应用开发中。 5. word-list的用途 该资源的主要应用场景包括但不限于: - 文字游戏开发:为游戏提供大量的单词数据源,玩家可以利用这些单词进行拼写或解谜游戏。 - 语言学习应用:为学习者提供丰富的单词储备,帮助他们增加词汇量或进行词汇练习。 - 文本分析工具:在进行自然语言处理时,可用于文本分析或生成任务,例如随机文本生成器或者文本填充。 - 教育软件:教师和教育者可以使用这些单词进行课堂活动,帮助学生学习和记忆新词汇。 总的来说,'word-list'是一个简洁而有用的npm包,为JavaScript开发者提供了一个方便快捷的英文单词数据源,用以丰富和扩展其应用程序的功能和内容。

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moment(value[0]).format(dateType) : ""; searchData.value[key][1] = value[1] ? moment(value[1]).format(dateType) : ""; } else { searchData.value[key] = []; } }; // 单个重置 function cancelFilter(key: string) { searchData.value[key] = undefined; emit("cancelFilter", key); // let filters = props.lastSelectFormData.filters.filter((o: any) => { // return o.column != showKey.value; // }); // props.lastSelectFormData.filters = filters; // let headers = props.lastSelectFormData.headers.filter((o: any) => { // return o.field != showKey.value; // }); // props.lastSelectFormData.headers = headers; visible.value = false; // console.log("cancelFilter", searchData.value); // fetchPageData(lastFormData, true); //emit("cancelFilter", key); //emit("filter", props.lastSelectFormData); } // 筛选 const searchFilter = () => { console.log("searchFilter"); visible.value = false; let filters = []; let headers = []; for (const key in searchData.value) { const col = props.col; if (col && Object.hasOwnProperty.call(searchData.value, key) && searchData.value[key]) { filters.push({ column: key, value: props.col.filter.filterValueType === "string" ? searchData.value[key].join(",") : searchData.value[key], type: col.filter.filterType, operator: col.filter.filterOperator, }); headers.push({ field: key, name: col.label, dataType: col.filter.filterDataType, codeSetId: col.filter.filterCodeSetId, }); } } props.lastSelectFormData.filters = filters; props.lastSelectFormData.headers = headers; emit("filter", props.lastSelectFormData); console.log("searchFilter1"); console.log("searchFilter2", props.lastSelectFormData); }; // 监听外部传入的 modelValue 变化 watch( () => props.lastSelectFormData.filters, (newValue) => { if (!newValue || newValue.length == 0) { searchData.value = {}; visible.value = false; } }, { immediate: true } ); // 点击外部区域关闭弹窗 import { ClickOutside as vClickOutside } from "element-plus"; defineComponent({ directives: { "click-outside": vClickOutside }, // 局部注册 }); const handleClickOutside = () => { visible.value = false; }; </script> <style lang="scss" scoped> :deep(.el-table) { // height: 700px; /* 设置表格整体固定高度 */ thead { .cell { display: flex; min-width: 100px; position: relative; .table-header-div { // flex: 1; display: flex; .title-span { flex-grow: 1; word-break: break-word; /* 允许单词在任何地方断行 */ } .el-only-child__content { height: 23px; } .icon-span { flex-shrink: 0; margin-top: 1px; margin-left: 5px; cursor: pointer; /* 防止缩小 */ /* 给图标和标题之间添加一些间距 */ } } .caret-wrapper { margin-top: 5px; } } } } .filter-container { display: flex; justify-content: center; align-items: center; } /* 筛选图标激活状态样式 */ .el-icon.filter-active { color: #409eff !important; /* Element UI的主题蓝色 */ } </style> 优化,点击弹窗外部,自动关闭弹窗,点击嵌套弹窗,不关闭主弹窗

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从标准输入中读入一个英文单词及查找方式,在一个给定的英文常用单词字典文件dictionary3000.txt中查找该单词,返回查找结果(查找到返回1,否则返回0)和查找过程中单词的比较次数。查找前,先将所有字典中单词读入至一个单词表(数组)中,然后按要求进行查找。字典中单词总数不超过3500,单词中的字符都是英文小写字母,并已按字典序排好序(可从课件下载区下载该字典文件)。字典中的单词和待查找单词的字符个数不超过20。 查找方式说明:查找方式以1~4数字表示,每个数字含义如下: 1:在单词表中以顺序查找方式查找,因为单词表已排好序,遇到相同的或第一个比待查找的单词大的单词,就要终止查找; 2:在单词表中以折半查找方式查找; 3:在单词表中通过索引表来获取单词查找范围,并在该查找范围中以折半方式查找。索引表构建方式为:以26个英文字母为头字母的单词在字典中的起始位置和单词个数来构建索引表,如: 字母 起始位置 单词个数 a 0 248 b 248 167 … … … 该索引表表明以字母a开头的单词在单词表中的开始下标位置为0,单词个数为248。 4:按下面给定的hash函数为字典中单词构造一个hash表,hash冲突时按字典序依次存放单词。hash查找遇到冲突时,采用链地址法处理,在冲突链表中找到或未找到(遇到第一个比待查找的单词大的单词或链表结束)便结束查找。用c语言写出方法四的代码

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# -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2025/3/27 15:39 # @Author : Lee import numpy as np from gensim.models import FastText from gensim.models.word2vec import LineSentence from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Embedding from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences import tensorflow as tf # 使用 LineSentence 方法读取分词后的文本文件 model = FastText( LineSentence(open('data.txt', 'r', encoding='utf8')), # 替换为你的分词文本文件路径 vector_size=100, # 词向量维度 window=3, # 上下文窗口大小 min_count=1, # 最小词频 epochs=10, # 训练迭代次数 min_n=3, # 最小 n-gram 长度 max_n=6, # 最大 n-gram 长度 workers=8 # 并行线程数 ) model.save('fasttext_model.bin') # 保存模型 model = FastText.load('fasttext_model.bin') # 加载模型 # 计算词汇间的相关度 similar_words = model.wv.most_similar('目标词汇', topn=10) # 替换为目标词汇 for word, similarity in similar_words: print(f'{word}: {similarity}') # 获取词向量和词汇表 word_vectors = model.wv.vectors vocab = list(model.wv.index_to_key) # 创建嵌入层模型 embedding_model = Sequential() embedding_model.add(Embedding(input_dim=len(word_vectors), output_dim=word_vectors.shape[1], weights=[word_vectors], input_length=1, trainable=False)) # 保存嵌入层模型为 TensorBoard 可读格式 log_dir = 'logs' tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir) embedding_model.save(log_dir + '/embedding_model.h5') # 创建词汇表文件 with open(log_dir + '/vocab.tsv', 'w', encoding='utf-8') as f: for word in vocab: f.write(word + '\n') 这段代码怎么更改

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