Elfsong

with open("FILE_NAME", MODE, encoding="utf-8") as file_fd:
	for item in file_fd.readlines():
    	print(item)

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sudo -H pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host=pypi.douban.com ipython

pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host=pypi.douban.com ipython

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import json
import os

import gensim
import numpy as np
from keras.layers import Dense, Activation, Dropout
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.utils import np_utils

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def cut_sent(para):
    para = para.replace(u'\u3000', '')
    para = re.sub('([。！？\?])([^”’])', r"\1\n\2", para)  # 单字符断句符
    para = re.sub('(\.{6})([^”’])', r"\1\n\2", para)  # 英文省略号
    para = re.sub('(\…{2})([^”’])', r"\1\n\2", para)  # 中文省略号
    para = re.sub('([。！？\?][”’])([^，。！？\?])', r'\1\n\2', para)
    para = para.rstrip()
    return [sentence for sentence in para.split("\n") if sentence]

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import os

import numpy as np
import pandas as pd
from bert_serving.client import BertClient
from keras.layers import Conv1D
from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten, AveragePooling1D
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.utils import np_utils

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#############################
Wanxiang Che, Zhenghua Li, Ting Liu. 
LTP: A Chinese Language Technology Platform. 
In Proceedings of the Coling 2010:Demonstrations. 2010.08, pp13-16, Beijing, China. 
#############################

import requests


def fetch(sentence):

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“不许动，在动我们就开枪了！”一名尉官模样持枪大喝道。
“刷刷刷”周围的几十名士兵此刻也是拉动的手中的枪栓，打开了保险，枪头此刻也是瞄准着唐铭。
唐铭闯入了军区之中，军区中的警报四响，无数的士兵更是纷纷拿起的枪支准备迎敌。唐铭一路快速的轻功赶路正好在此处遇见了收到了警报的士兵。
“指挥部，我三连四排在***地点发现可疑人员，请求指示。。。。”尉官也是急忙的对着胸口前的对讲上报情况。
唐铭没有理会士兵的警告，更是不急不缓的继续的向前走去。
“啪”枪响了，一发子弹从枪**击而出，打在了唐铭脚前的地面上，露出了一个冒着白烟的深洞。
“不许动，再敢动一步，信不信我一枪杀了你。”尉官手中的枪口更是向上抬了一台，警告道。
唐铭停了一步，随即又仿佛没看到一般，再次的向前走去。
“啪”又是一枪响起，这一枪直奔唐铭的膝盖而去，军队的规矩是第一次鸣枪警告，警告无效第二次便是直接开枪击毙，但这尉官见唐铭手中并无武器和其他威胁，便是心软了一下，想要打中他的腿，制止他的行动。
“啪”的一声，子弹打空的，打在的地面之上，而唐铭此时却消失在了原地。

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import os # Get system method
import shutil  # Recursive traversing file path
import tensorflow as tf  # Neural Network2
import numpy as np  # Matrix Computing
from skimage.io import imsave  # Image operation

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

data = input_data.read_data_sets('MNIST_data/')

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import xlwt
import random

import demo_night

ROOT_PATH = r"C:\Users\t-midu\PycharmProjects\Scenario_detecter"
RESOURCE_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "resource")
file_path = os.path.join(RESOURCE_PATH, "stories.json.txt")

# Crating a new sheet

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import os

import xlrd

ROOT_PATH = r"C:\Users\t-midu\PycharmProjects\Scenario"
RESOURCE_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "resource")
file_path = os.path.join(RESOURCE_PATH, "sentence_class.xls")

data = xlrd.open_workbook(file_path)