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¿Cómo recolectar materiales antes de escribir?
Es difícil hacer una comida sin arroz, y lo mismo ocurre con la escritura, si no hay suficiente material, mucho contenido quedará realmente vacío. El ejemplo más obvio es escribir ensayos argumentativos. donde el material es particularmente importante. De hecho, hay muchas formas de recolectar materiales.
En la era de Internet, los recursos de la red son realmente abundantes. Puedes acumular algunos buenos materiales navegando por la web. Esta es una muy buena manera de aprender mientras te diviertes.
También podemos recolectar materiales durante la lectura diaria, y debemos desarrollar el hábito de tomar notas. De hecho, la acumulación de materiales requiere más esfuerzo en la vida diaria. Quienes odian la falta de libros cuando se agotan, lo hacen porque no prestan atención a acumular material cuando habitualmente estudian.
Sin embargo, creo que la acumulación de material realmente radica en la vida diaria. Sólo después del tiempo y el propio pensamiento, ese material puede convertirse en un buen material.
上篇: Acerca de la implementación de la función de actualización automática de los programas de Android, cómo hacerloEn el pasado, los programas de escritura siempre no han podido evitar este problema. Es necesario ingresar etiquetas y otras cosas. Las personas que usan el programa, para algunas personas perezosas y aquellas que no están familiarizadas con el programa, esperan tener funciones similares esta vez, como generar automáticamente palabras clave de artículos y obtener etiquetas de artículos. , Para prepararme para un nuevo proyecto, jugué con él toda la noche y estudié esta función. Para realizar la función de obtener palabras clave automáticamente, se puede dividir aproximadamente en tres pasos: 1. Divida el artículo en título y contenido mediante un algoritmo de segmentación de palabras y extraiga las palabras clave y la frecuencia de las palabras, respectivamente. Actualmente existen dos algoritmos principales: ICTCLAS y el Modelo Oculto de Markov de la Academia de Ciencias de China. Sin embargo, estos dos algoritmos son demasiado avanzados, tienen ciertos umbrales y solo son compatibles con C++/JAVA. Actualmente, se recomiendan PSCWS y HTTPCWS basados en PHP. SCWS lanzó la versión oficial 1.0.0 el 8 de marzo de 2008 y ahora la última versión es 1.0.4. PSCWS es su versión PHP. HTTPCWS fue desarrollado por Zhang Yan y anteriormente se conocía como PHPCWS. PHPCWS primero usa la API "ICTCLAS 3.0 *** versión de disfrute del algoritmo de segmentación de palabras chinas" para el procesamiento inicial de segmentación de palabras, luego usa su propio "algoritmo de coincidencia máxima inversa" y luego usa su propio "algoritmo de coincidencia máxima inversa" para fusionar palabras entre sí. otro. Y agregue signos de puntuación para filtrar los resultados. Desafortunadamente, actualmente solo es compatible con sistemas Linux y aún no se ha portado a la plataforma Win. 2. Comparar y procesar los resultados de la extracción con el léxico existente, eliminar palabras inútiles y obtener las palabras clave que mejor cumplan con las reglas. Lo principal aquí es mirar el léxico. Podemos definir el léxico nosotros mismos o podemos utilizar un tesauro maduro existente. Por ejemplo, los blogs de Sina y NetEase tienen esta función. Deberían tener un buen diccionario de sinónimos, porque todos son sitios web grandes y, como pequeño programador, me resulta imposible conseguir un diccionario de sinónimos autorizado, por lo que solo puedo comenzar con programas de código abierto existentes y echar un vistazo a sus diccionarios de sinónimos. 3. Durante el proceso de extracción, seleccione los resultados adecuados como palabras clave finales para obtener las palabras clave que mejor se ajusten al contenido actual. Esta etapa se analiza una por una, y en ningún caso se puede lograr el efecto de seguir las opiniones de otros. En cualquier caso, es imposible alcanzar ese nivel de inteligencia humana. A lo sumo. Los CMS PHP actuales tienen sus propios sistemas de extracción de palabras clave. El código fuente de segmentación de palabras de DEDECMS es actualmente el que más circula en Internet. Hice una prueba y descubrí que es bastante aburrido y el efecto es muy pobre. Primero establece la longitud de una palabra clave, determina la cantidad de palabras clave que se obtendrán y luego busca las palabras. Cree que las palabras en el título son las palabras clave necesarias para la segmentación de palabras. sólo alcanza esta configuración. La longitud es la palabra clave final. Además, las palabras sin sentido como "nosotros" no se han eliminado y se enumeran como palabras clave con una frecuencia demasiado alta. A veces, el HTML en los espacios incluso se utiliza como palabras clave, lo que necesita mejoras. Pero como característica auxiliar, es bastante buena. Discuz es un poco mejor, pero discuz no proporciona código fuente, sólo una API en línea. También hay varias versiones de los adverbios de dede. Debería ser la última versión. Tiene una frecuencia de aparición. El siguiente es un ejemplo de los resultados de la prueba comparativa de los adverbios de dede5.7 y la API de discuz: $title=" THINKPHP está disponible oficialmente. detener. Soporte para la versión 2.0";$body="Para desarrollar, mantener y soportar mejor el marco ThinkPHP, anunciamos oficialmente que dejaremos de mantener y soportar las versiones 2.0 y anteriores a partir del 1 de mayo de 2012. En consideración a la energía. Ahorro y bajas emisiones de carbono, también se ha cancelado la descarga de las versiones y documentos correspondientes desde el sitio web oficial. 下篇: Material de composición de "Ayuda en línea"