求码

todesk 经常 tm 卡死，真垃圾

@chiu 这不是 bob 嘛

生日快乐老铁！

支持一下！！！！

求个 lifetime ，op 。 emVzcWFxQGdtYWlsLmNvbQ

感觉 ios 计算器一点也不好用

@ShikiSuen #4 chatgpt 可以试试 https://i.imgur.com/io2SM1h.png

@ShikiSuen #4

import Foundation

// 创建自定义词典，将需要保留的词汇映射到一个数组，以便后续检查
let customDictionary: [String: [String]] = [
"白术": ["白术"],
"大夫": ["大夫"],
"七七": ["七七"]
]

func tokenize(sentence: String) -> [String] {
var tokens: [String] = []
let tagger = NSLinguisticTagger(tagSchemes: [.tokenType], options: 0)
tagger.string = sentence
let range = NSMakeRange(0, sentence.utf16.count)
let options: NSLinguisticTagger.Options = [.omitWhitespace, .omitPunctuation]

tagger.enumerateTags(in: range, unit: .word, scheme: .tokenType, options: options) { (tag, tokenRange, stop) in
let word = (sentence as NSString).substring(with: tokenRange)
if let specialCases = customDictionary[word] {
tokens.append(contentsOf: specialCases)
} else {
tokens.append(word)
}
}
return tokens
}

let texts: [String] = ["有個大夫叫白朮，他有個徒弟叫七七。"]
for text in texts {
let tokens = tokenize(sentence: text)
print("\(text) --> \(tokens)")
}

自定义词典吧

这就是你要贪便宜的后果啊，但是咸鱼也肯定有责任的

感觉和 pandora 类似

op ，这个能耗和 cup 占用率比较高了，看看能不能优化

小白一个，Bitwarden 自建是在服务器上还是可以弄到本地

大佬真牛啊

又来当个分母

emVzcWFxQGdtYWlsLmNvbQ