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文档内的词汇统计

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简介:
本文档提供了对内部文本材料中特定单词和短语出现频率的详尽分析,旨在帮助理解文档内容结构及重点。 使用C/C++读取txt文件,并自动统计其中的英文单词数量。目前代码只处理英文部分,暂时还没有加入中文的相关代码,仅供参考。

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    本文档提供了对内部文本材料中特定单词和短语出现频率的详尽分析,旨在帮助理解文档内容结构及重点。 使用C/C++读取txt文件,并自动统计其中的英文单词数量。目前代码只处理英文部分,暂时还没有加入中文的相关代码,仅供参考。
  • 频率
    优质
    本研究探讨了如何高效地在大规模文档中统计词频的方法和算法,旨在为大数据处理提供优化解决方案。 对一个文件进行词频统计,并将结果按照单词出现次数排序输出前100个。同时把统计好的单词保存到另一个文件中。
  • ACM.docx
    优质
    《ACM词汇文档》是一份包含计算机科学领域专业术语和常用缩写的资料汇编,适用于学术研究与技术交流,帮助读者更好地理解和使用相关概念。 作为一名算法竞赛选手,与英文题目打交道是必不可少的。在参加多校比赛或刷题过程中会频繁遇到一些高频词汇,因此特此整理了一份经典术语表。这份列表已经过滤了大部分基础英语水平常见的词汇,并筛去了基本算法相关的词语,精选出约400个经典的算法竞赛高频生词,在比赛中非常有用。
  • 搜索
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    本工具用于快速检索文档内的特定单词,帮助用户高效查找所需信息,节省时间。支持多种文件格式,操作简便快捷。 快速查找指定文件中的单词非常有用,希望对你有所帮助。
  • 使用Python生成TXT云图
    优质
    本项目利用Python编程语言及第三方库,从TXT文本中提取中文词汇,并生成美观的词云图,直观展示文档中的关键词汇及其重要性。 使用Python绘制词云主要依赖于`wordcloud`库和`jieba`库。安装这两个库可以通过运行命令 `pip install wordcloud` 和 `pip install jieba` 来完成。通过Python可以统计文本中的词频,并利用这些数据生成相应的词云图。
  • 中英对照
    优质
    本手册提供详尽的中英文对照统计学术语列表,涵盖基础到高级概念,适合学生、教师及研究人员使用。 整理了一些统计学名词的中英文对照及解释。
  • 集成电路常用
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    本文档汇集了集成电路设计与制造领域的常用术语和定义,旨在为工程师、学生及相关从业人员提供便捷的学习和查询工具。 集成电路(Integrated Circuit, IC)是现代电子技术的核心组成部分,在计算机、通信设备及消费电子产品等多个领域得到广泛应用。本段落档“集成电路常用单词DOC”是一份专门用于学习与研究集成电路技术的词汇表,涵盖了该领域的关键术语和概念。 1. **半导体材料**:半导体如硅构成了IC的基础结构,并且具有介于导体和绝缘体之间的电导特性。常见的N型和P型半导体通过掺杂来调整电子及空穴的数量。 2. **晶体管**:作为集成电路的基石,晶体管分为NPN与PNP两种类型,主要用于放大电流或充当开关角色,在IC中是构建逻辑门和其他复杂电路的基础单元。 3. **逻辑门**:包括AND、OR、NOT等基本类型的数字电路元素,根据输入信号生成特定输出。这些简单的逻辑门可以组合起来实现更复杂的计算功能。 4. **微处理器**:一种包含中央处理单元(CPU)的集成电路子集,能够执行指令和控制计算机操作过程。不同位数的微处理器决定了其运算能力和效率。 5. **存储器**:IC中的内存分为随机存取内存(RAM)与只读存储器(ROM),前者用于临时数据保存,后者则储存固定信息如启动代码等。 6. **模拟及数字电路**:处理连续变化电信号的模拟电路和处理离散二进制信号的数字电路,在集成电路设计中常常结合使用。例如模数转换器(ADC)和数模转换器(DAC)就是两者相结合的例子。 7. **VLSI(超大规模集成电路)**:随着技术进步,集成度不断提高,使得成千上万个晶体管和其他组件能够被整合到一个微小的芯片内。现代微处理器及系统级芯片均属此类。 8. **封装与测试**:在IC制造完成后需要进行封装保护内部电路并进行功能验证测试以确保其正常运行。不同的封装方式如DIP、SOP等以及电气特性和可靠性检测是这一阶段的重要环节。 9. **设计流程**:集成电路的设计包括使用硬件描述语言(HDL)编程,例如Verilog和VHDL,并利用计算机辅助设计(CAD)工具进行布局布线操作。 10. **制造工艺**:IC的生产涉及多个步骤如光刻、蚀刻等,在晶圆上层层构建复杂的电路结构。这些精细的操作是实现高效集成的关键所在。 这份文档对于理解集成电路的基础概念、术语和工作原理非常有帮助,无论是初学者还是专业人士都能从中获益匪浅。通过学习其中的专业词汇可以更好地阅读相关文献并提升在该领域的专业知识水平。
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    This tool is designed to count the number of words and unique vocabulary in English text, aiding users in understanding their language usage and expanding their lexical range effectively. 可以使用简单的图形界面来显示文本中的所有英文单词数量,并且能够查询特定单词的个数。
  • Python中中.docx
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    本文档详细介绍了如何使用Python进行中文文本中的词汇频率统计,包括必要的库导入、预处理方法及统计代码实现。 Python中文词频统计是指使用Python编程语言来分析文本数据并计算其中每个汉字或词语出现的频率。这种方法常用于自然语言处理任务,如文本摘要、情感分析等场景中。实现这一功能通常需要先对原始文本进行预处理,比如分词和去除停用词等步骤;然后利用字典或其他合适的数据结构来记录各个词汇的数量,并最终根据需求输出结果或进一步加工数据。
  • 各单出现次数与频率
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    本工具用于分析文档中每个单词的使用频率和数量,帮助用户了解文本内容的关键词汇分布情况。 从文档中提取所有单词,并计算每个单词出现的频率。然后按照一定的顺序将排序好的单词以“word(频率)”的形式打印出来。可以按频率高低或字母顺序排列并输出所有出现过的单词。