文字准备 Textprep是并行和非并行语料库及其下游自然语言处理和机器翻译任务的分析工具。它是专门为中文和日语等逻辑语言设计的，可以帮助您执行以下操作： 将字符分解为表意文字和笔触。 （感谢项目和项目） 绘制离线plot.ly图，显示两种语言之间的共享类型和令牌之间的关系。 将翻译语料库采样到给定的令牌共享率。 要求 numpy==1.16.0 tqdm==4.29.1 plotly==3.5.0 用法 python textprep.py {decomp,draw,sample} ... 详

框架 构建设置 # install dependencies $ npm install # serve with hot reload at localhost:3000 $ npm run dev # build for production and launch server $ npm run build $ npm run start # generate static project $ npm run generate 有关工作原理的详细说明，请查看 。

肚脐生物多样性 在此作业中，您将构建一个交互式仪表板，以探索。 第1步-Plotly.js 使用Plotly.js为仪表板构建交互式图表。 创建一个PIE图表，该图表使用样本路径（ /samples/ ）中的数据显示前10个样本。 使用sample_values作为PIE图表的值 使用otu_ids作为饼图的标签 使用otu_labels作为图表的悬浮文本 创建一个气泡图，该气泡图使用样本路径（ /samples/ ）中的数据显示每个样本。 对x值使用otu_ids 将sample