**Notepad++文本编辑器详解** Notepad++是一款在IT领域广泛应用的文本编辑器，尤其受到程序员和系统管理员的喜爱。这款编辑器以其高效、轻便和功能强大而著称，支持多种编程语言，并且完全免费，遵循GPL（GNU General Public License）开源协议。 **一、特色与优势** 1. **多语言支持**：Notepad++ 支持超过50种编程语言，包括C++, Java, Python, PHP, HTML, CSS等，通过内置的语法高亮显示，使得代码更易于阅读和理解。 2. **源代码比较**：内置的文件比较功能可以帮助用户快速找出两个文本文件之间的差异，这对于版本控制或协同工作尤其有用。 3. **宏功能**：用户可以录制和回放宏，实现一系列操作的自动化，提高工作效率。 4. **插件丰富**：Notepad++拥有丰富的第三方插件库，如NppFTP用于文件传输，NppExec用于执行命令行命令，Macro Recorder进行宏录制等，扩展了编辑器的功能。 5. **可自定义性**：用户可以根据个人喜好调整界面布局，修改快捷键，甚至编写自己的插件，实现高度定制化。 6. **节省资源**：Notepad++基于Windows平台的Scintilla组件，占用内存小，启动速度快，对于处理大型文本文件表现优秀。 **二、主要功能** 1. **文本编辑**：支持基本的文本编辑操作，如复制、粘贴、查找替换，以及撤销/重做功能。 2. **编码选择**：支持多种字符编码，如ASCII、UTF-8、Unicode等，方便处理不同编码格式的文件。 3. **多文档界面**：可以在一个窗口中同时打开多个文件，便于切换和对比。 4. **自动完成**：提供代码提示和自动完成功能，提高编程效率。 5. **搜索和替换**：支持正则表达式，可以进行复杂的搜索和替换操作。 6. **书签功能**：可以设置和管理文件内的书签，便于定位和导航。 7. **代码折叠**：允许用户折叠和展开代码块，便于查看和管理大量代码。 **三、安装与使用** 在提供的压缩包中，包含的`notepad7++.exe`是Notepad++的安装程序。双击运行，按照向导指示进行安装。安装完成后，用户可以通过开始菜单或者桌面快捷方式启动Notepad++。首次打开，用户可以根据自己的需求配置语言、编码、字体等设置。 Notepad++作为一个免费且功能强大的文本编辑器，不仅适合日常文本编辑，也是编程开发和代码调试的理想工具。其易用性和灵活性，使其在全球范围内拥有庞大的用户群体。

本人菜鸟一个，近来使用ueditor 做富文本编辑器，写了一个简单的里面，里面包含了上传图片的功能，希望对大家有帮助 。 开发工具用的是 visual studio 2019 ,框架是asp.net mvc 5

易语言MySql5.0类模块源码,MySql5.0类模块,取指针文本,取指针字节集,置连接选项,连接,断开,检测连接,关闭,取数据库句柄,置数据库句柄,执行SQL语句,执行SQL,取记录集,取记录集一行,读一行,读一行字节集,读一行文本,读字段字节集,读字段文本,读字节集,读文本,释

内容概要：本文详细介绍了如何使用 Python 和 LangChain 快速搭建本地 AI 知识库。首先阐述了 Python 和大语言模型（LLM）结合的优势，以及 LangChain 作为桥梁连接 LLM 和外部数据的重要性。接着，通过具体步骤展示了整个搭建流程，包括环境搭建、安装 LangChain 及相关依赖、获取 API Key、数据加载、文档切片、存储到向量数据库、检索与生成等环节。最后，通过完整代码示例和实战演练，展示了如何实现智能问答功能，并提出了性能优化和功能拓展的方向，如支持多模态数据和集成其他工具等。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉 Python 和机器学习框架的研发人员，以及对构建智能知识库感兴趣的从业者。 使用场景及目标：①企业内部知识管理和智能办公，如客户服务、研发支持等；②教育领域的个性化学习辅导；③医疗领域的辅助诊断和治疗方案制定；④提升知识库的响应速度和查询效率，优化用户体验。 阅读建议：本文不仅提供了详细的代码实现和操作指南，还深入探讨了性能优化和技术拓展的可能性。建议读者在学习过程中结合实际需求，逐步实践每个步骤，并根据具体的业务场景进行调整和优化。同时，关注多模态数据处理和与其他工具的集成，以充分发挥本地 AI 知识库的潜力。

项目细节： 首先载入源图像，并进行尺寸预处理。 载入源图像image并作拷贝为org，将image按原始h,w的比例大小设置为高度为500的图像。 进行边缘检测和轮廓检测 在灰度化->边缘检测->轮廓检测后，将轮廓按轮廓的面积进行排序（注意这里默认是顺序的即从小到大，我们需要从大到小排序，所以reverse = True），取面积最大的前5个轮廓，并用多边形逼近（cv.approxPolyDP）的方法将轮廓近似出来，因为检测的轮廓有圆形有长矩形，我们需要的检测的目标轮廓是四边形（类似于矩形）。所以我们经过筛选得到我们需要的四边形的坐标。 坐标的透视变换 由多边形逼近轮廓的方法得到的坐标 是每个轮廓逆时钟方向的各个顶点的坐标，而我们想要顺时针方向的各个顶点的坐标，所以需要先对轮廓坐标重新排序。接着需要求出四边形轮廓的高和宽，来创建一个dst数组：该数组为[[0,0],[width-1,0],[width-1,height-1],[0,height-1] 。将四边形轮廓坐标和dst输入到cv.getPerspectiveTransform 函数里，得到透视变换的M矩阵。接着将用M矩阵对原图像做透视变化，其中得出的warped的大小为（width，height），这样透视变换就做完了。 简单点说：首先读取两个坐标数组，计算变换矩阵；然后根据变换矩阵对原图进行透视变换，并输出到目标画布， OCR识别 在OCR识别之前要对待识别的图像进行预处理，即灰度二值化，接着利用ocr指令来识别。 源码： import cv2 as cv import numpy as np import pytesseract def order_point(pts): rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32") s = pts.sum(axis = 1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] diff = np.diff(pts,axis=1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect def four_point_transfer(image,pts): rect = order_point(pts) (tl,tr,br,bl) = rect width1 = np.sqrt((tr[0]-tl[0])*(tr[0]-tl[0])+(tr[1]-tl[1])*(tr[1]-tl[1])) width2 = np.sqrt((br[0]-bl[0])*(br[0]-bl[0])+(br[1]-bl[1])*(br[1]-bl[1])) width = max(width1,width2) #python中有max函数和np.max函数，前者是比较两个数值的大小取最大值，后者是取出数组的最大值 height1 = np.sqrt((tr[0]-br[0])*(tr[0]-br[0])+(tr[1]-br[1])*(tr[1]-br[1])) height2 = np.sqrt((tl[0]-bl[0])*(tl[0]-bl[0])+(tl[1]-bl[1])*(tl[1]-bl[1])) height = max(height1,height2) dst = np.array([[0,0],[width-1,0],[width-1,height-1],[0,height-1]],dtype="float32") M = cv.getPerspectiveTransform(rect,dst) warped =cv.warpPerspective(image,M,(width,height)) return warped def resize(image,height=None): if height is None: return image else : h,w= image.shape[:2] #shape:h,w,channel image[h(row),w(col),channel] r = height/h width = int(w*r) #关于size函数参数的一般是（宽，高） image = cv.resize(image,(width,height),interpolation=cv.INTER_AREA) #还有resize(img,(宽，高)),即先列后行 return image #利用cv.bounding()得到x,y,width,height #其它情况一般都是先行后列（高，宽） #如shape得到参数,或者roi区域内部参数，建立新的Mat 都是先行后列 image = cv.imread("E:\opencv\picture\page.jpg") orig = image.copy() image = resize(image,height=500) ratio = orig.shape[0]/500 #边缘检测 image_gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) image_gray = cv.GaussianBlur(image_gray,(5,5),0) image_edge = cv.Canny(image_gray,75,200) #轮廓检测 image_contours = cv.findContours(image_edge.copy(),cv.RETR_LIST,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1] countours = sorted(image_contours,key=cv.contourArea,reverse=True)[:5] for c in countours: arc = cv.arcLength(c,closed=True) approx = cv.approxPolyDP(c,arc*0.02,True) if len(approx) == 4: screen_shot = approx break cv.drawContours(image,[screen_shot],-1,(0,0,255),2) warped =four_point_transfer(orig,screen_shot.reshape(4,2)*ratio) cv.imshow('warped_window',resize(warped,height=650)) warped =cv.cvtColor(warped,cv.COLOR_BGR2GRAY) scan = cv.threshold(warped,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)[1] cv.imwrite("E:/opencv/picture/scan.png",scan) cv.imshow("scan ",scan) scanstring = pytesseract.image_to_string(scan) print(scanstring) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 在这个图像处理案例中，主要涉及了以下几个关键技术点： 1. 图像预处理： - **图像尺寸预处理**：通过`resize`函数调整图像尺寸，确保图像高度为500像素，保持原图像的宽高比例。这一步骤是为了统一处理不同大小的图像，使其适应后续的处理算法。 - **灰度化**：使用`cv.cvtColor`函数将彩色图像转换为灰度图像，简化图像特征，便于边缘检测和轮廓识别。 - **边缘检测**：采用Canny算法`cv.Canny`进行边缘检测，识别图像中的边界，帮助分离文字区域。 2. 轮廓检测与筛选： - **轮廓检测**：使用`cv.findContours`找出图像中的所有轮廓，`cv.RETR_LIST`确保获取所有独立的轮廓，`cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE`压缩轮廓信息以节省内存。 - **轮廓排序与筛选**：按照轮廓面积进行降序排序，选择前五个最大的轮廓，这是因为文字区域通常比背景区域的面积更大。通过`cv.approxPolyDP`进行多边形逼近，去除非四边形轮廓，保留类似矩形的四边形轮廓，以精确选取文本区域。 3. 坐标变换与透视变换： - **坐标排序**：将轮廓坐标按照顺时针方向重新排序，这是为了满足`cv.getPerspectiveTransform`函数的需要，它需要按顺序的顶点坐标。 - **创建dst数组**：dst数组定义了目标四边形的四个顶点，即一个标准的矩形。 - **计算透视变换矩阵**：利用`cv.getPerspectiveTransform`得到将四边形轮廓坐标转换为dst矩形的透视变换矩阵`M`。 - **执行透视变换**：通过`cv.warpPerspective`函数，应用M矩阵对原图像进行透视变换，生成warped图像，使文字区域变为标准矩形。 4. OCR识别： - **预处理**：将warped图像转为灰度图像并进行二值化，使用`cv.threshold`和`cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU`进行自动阈值设定，提高文字识别的准确性。 - **OCR识别**：使用`pytesseract.image_to_string`对二值化后的图像进行文字识别，将图像转换为可读的文本字符串。 总结来说，这个案例展示了如何通过OpenCV库进行图像处理，包括尺寸调整、边缘检测、轮廓识别、坐标变换以及最终的OCR文字识别。这些步骤是图像分析和自动化文本提取的关键技术，常用于文档扫描、图像识别和信息提取等领域。

文本替换和导出脚本 适用于Adobe Illustrator（在2021年测试）。 如何使用 在Illustrator中打开要批量导出的模板 想要替换文字的地方都使用“名称” 下载“ Replacer.js”脚本 打开Illustrator，文件->脚本->其他脚本... 将打开一个对话框。 打开您在步骤4中下载的脚本。 指示AI文件。 将打开另一个对话框。 指明应使用的CSV文件（它将第一列作为名称） 最后，将打开最后一个对话框。 指示应将其保存在的文件夹。 完毕！ 最适合 证明书 婚礼卡 邀请函 白标图形 去做 使此脚本通用，以便可以用CSV中的{{curly braces}}替换文本。 制作更好的 笔记 请随意使用此脚本，如果进行了任何改进，请不要忘记发送Pull请求。

该项目是一款基于ProseMirror Tiptap框架构建的酷炫文本与电子病历编辑器，源码共包含153个文件，涵盖82个TypeScript文件、37个Vue文件、11个JavaScript文件、6个SVG文件、5个PNG文件、3个JSON文件、2个Markdown文件以及若干配置文件。该编辑器支持TypeScript、Vue、JavaScript、CSS和HTML等多语言开发，旨在提供高效、便捷的文本编辑体验，特别适用于电子病历编辑场景。 在现代医疗信息化管理中，电子病历系统扮演着至关重要的角色，它不仅改善了医院工作效率，还优化了患者就医体验。一个功能完备的电子病历编辑器能够大幅提升医务工作者记录和整理病历的效率。本项目提出的基于ProseMirror Tiptap的酷炫文本与电子病历编辑器，正是着眼于这一需求。 ProseMirror与Tiptap是两个成熟的前端富文本编辑器框架。ProseMirror以其强大的模型构建能力和灵活性而著称，能够处理各种复杂的文本结构，而Tiptap则以其简洁的API和出色的性能而受到开发者青睐。将这两者结合起来，开发团队创造了一个既强大又易用的编辑器，使得医务工作者能够快速录入和编辑病历。 编辑器的源码包含了多种文件类型，表明其后端与前端开发同样重视。TypeScript文件的大量存在显示了项目在类型安全和面向对象开发方面的重视，而Vue文件则反映出项目采用了当前流行的前端框架Vue.js。JavaScript、SVG和PNG文件的使用也符合Web开发的标准实践。 编辑器特别适用于电子病历编辑场景。电子病历的编辑不仅要求编辑器具备基本的文本处理能力，如字体格式调整、图片插入、表格管理等，还需要考虑医疗数据的特殊性和敏感性。因此，源码可能包含对特定医疗数据格式的支持，以及遵循相关医疗数据标准和法规的措施。 项目中的文件列表显示了一个典型的前端项目的文件结构。配置文件如.browserslistrc、.gitignore、vite.config.js、.eslintrc.js、tailwind.config.js、postcss.config.js、jest.config.js、babel.config.js等，提供了项目构建和代码质量检查的基本环境。而index.html和package.json文件则分别标识了项目的入口和依赖管理，是构建现代Web应用不可或缺的部分。 这个基于ProseMirror Tiptap框架开发的文本与电子病历编辑器源码项目，是一个集成了多种前端技术的综合性解决方案，旨在为医疗行业提供一个高效、专业的文本处理工具，尤其适合电子病历的录入与编辑工作。

跨模态投影匹配和分类损失应用于图像-文本匹配中的深度学习方法 本文提出了跨模态投影匹配（CMPM）损失和跨模态投影分类（CMPC）损失，用于学习判别图像-文本嵌入。CMPM损失试图最小化投影相容性分布和归一化匹配分布之间的KL散度，以便增加不匹配样本之间的方差和匹配样本之间的关联。CMPC损失尝试将来自一个模态的特征的向量投影分类到来自另一模态的匹配特征上，以增强每个类别的特征紧凑性。 深度学习在图像-文本匹配中的应用非常重要，因为它在各种应用中非常重要，例如双向图像和文本检索、自然语言对象检索、图像字幕和视觉问题回答。现有的深度学习方法要么尝试在共享潜在空间中学习图像和文本的联合嵌入，要么构建相似性学习网络来计算图像-文本对的匹配分数。 联合嵌入学习框架通常采用两分支架构，其中一个分支提取图像特征，另一个分支对文本表示进行编码，然后根据设计的目标函数学习判别式交叉模态嵌入。最常用的函数包括典型相关分析（CCA）和双向排名损失。 双向排名损失产生更好的稳定性和性能，并且越来越广泛地用于交叉模态匹配。然而，它遭受采样有用的三胞胎和选择适当的利润率在实际应用中。最近的一些工作探索了具有身份级别标记的更有效的跨模态匹配算法。 CMPM损失和CMPC损失引入了跨模态特征投影操作，用于学习区分性的图像-文本嵌入。CMPM损失函数不需要选择特定的三元组或调整裕度参数，并且在各种批量大小下具有很大的稳定性。 大量的实验和分析表明，该方法的优越性，有效地学习判别图像-文本嵌入。相关工作包括联合嵌入学习和成对相似性学习，联合嵌入学习的目的是找到一个联合的潜在空间，在这个潜在空间下，图像和文本的嵌入可以直接进行比较。 深度典型相关分析（DCCA）旨在学习使用深度网络的两个数据视图的非线性变换，使得所得表示高度线性相关，而DCCA的主要警告是每个小批量中不稳定的协方差估计带来的特征值问题。双向排名损失扩展了三重损失，这需要匹配样本之间的距离比不匹配样本之间的距离小一个余量，以用于图像到文本和文本到图像排名。

在当今信息化高速发展的时代，文本内容的处理变得越发重要。尤其是在Web开发领域，如何从大量的文本内容中提取出关键信息，成为了许多开发者需要面对的挑战。PHP作为一门广泛使用的服务器端脚本语言，在处理网页内容时自然也承担了这样的任务。今天我们要探讨的主题是“PHP提取文本内容的关键词”。 关键词提取，顾名思义，是指从一段文本中识别出那些最能代表文本主题的词语。这些词语通常具有较高的信息价值，能够在不阅读全部文本的情况下，帮助人们快速把握文本的主旨。因此，关键词提取技术在搜索引擎、文本摘要、文本分类等多个领域有着广泛的应用。 在PHP中实现关键词提取，有多种方法可供选择。一种简单的方式是使用统计学方法，比如词频-逆文档频率（TF-IDF）算法。通过计算单词在文档中出现的频率（TF）和在所有文档中出现的频率（IDF），可以得出每个单词的TF-IDF值。值越高的单词，作为关键词的可能性就越大。这种方法不需要复杂的自然语言处理知识，但效果相对基础。 更进一步的方法是使用自然语言处理（NLP）技术，它涉及到词性标注、命名实体识别等复杂的语言学问题。借助NLP技术，我们可以更准确地提取出文本中的关键词和关键短语，从而提高信息提取的精确度。例如，在中文文本处理中，结巴分词（jieba）就是一个非常著名的中文分词系统，它能够将一段中文文本分割成单独的词语，并且支持词性标注、关键词提取等高级功能。 结巴分词是用Python语言编写的，但在PHP中也有对应的接口和扩展，可以实现相似的功能。通过调用结巴分词的PHP接口，开发者可以轻松地将中文文本进行分词处理，并进一步提取关键词。这使得在以PHP为主要开发语言的Web项目中，也能享受到结巴分词带来的便利。 然而，关键词提取并不是一项简单的任务。无论是使用基础的统计学方法还是复杂的NLP技术，都需要考虑到不同语境下词语的多义性和语义的复杂性。同时，提取关键词的质量还受到分词准确性的影响。在中文文本处理中，由于汉字的特殊性和语境的多样性，正确分词对后续的关键词提取至关重要。 PHP提取文本内容的关键词是一个涉及到文本预处理、分词技术、词性标注等多个步骤的综合过程。它不仅考验了开发者对PHP语言的掌握，还对他们的自然语言处理知识提出了要求。随着相关技术的不断进步和优化，我们可以期待在未来的Web开发中，关键词提取技术将变得越来越智能和高效。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/6b3e936ec683 文本情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一项重要任务，旨在识别和提取文本中的主观信息，尤其是情绪色彩。在“Python机器学习——英文文本情感分析”项目中，提供了一套完整的Python代码，用于分析英文文本的情感倾向。情感分析通常分为三类：极性分析（判断文本是积极、消极还是中立）、情绪识别（如喜怒哀乐）和主题检测。该项目的重点可能是极性分析。 在Python中进行情感分析时，常用的库有NLTK、TextBlob、VADER和Spacy等。这些库提供了预处理工具、情感词典和模型，能够帮助快速实现情感分析功能。例如，TextBlob利用Pattern库的情感分析API，通过单词的极性得分来计算文本的情感极性；VADER则适合社交媒体文本分析，因为它考虑了缩写、感叹号和否定词等在情感表达中的特殊作用。 在代码实现过程中，通常包含以下步骤：首先是数据预处理，包括去除停用词（如“the”“is”等常见无意义词）、标点符号、数字，进行词干提取和词形还原，以及将文本转化为小写等。其次是特征工程，可能采用词袋模型（BoW）、TF-IDF或词嵌入（如Word2Vec、GloVe）来表示文本。接着是模型训练，可选择传统的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树等，或者深度学习模型，如LSTM或BERT。然后是模型评估，通过准确率、精确率、召回率、F1分数等指标来评估模型性能。最后是预测与应用，训练好的模型可用于预测新未标注文本的情感。 该项目的代码可能涵盖了以上所有步骤，通过加载数据集、预处理文本、构建特征、选择合适的机器学习模型并进行训练，最终实现对新文本的情感预测。对于初学者来说，这是一个很好的实践案例，有助于理解情感分析的工作原理和流程。需要注意的是，在实际使用中，应根据具体需求调