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最新推荐文章于 2025-08-13 14:35:37 发布
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本文介绍了 Yahoo! UI Library 中的两个 CSS 工具：YUI Reset CSS 和 YUI Fonts CSS。YUI Reset CSS 用于消除浏览器默认样式带来的不一致性，而 YUI Fonts CSS 则提供了一系列字体大小和行高的定义，帮助开发者更好地控制网页文字的表现。

Yahoo! UI Library(YUI)


YUI Reset CSS

http://developer.yahoo.com/yui/reset/


YUI Fonts CSS

http://developer.yahoo.com/yui/fonts/

onewayonelife
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易语言取标记组件方法的使用讲解
08-26
组件可以通过设置各种属性来实现不同的功能，其中“标记”属性是用于标识组件的一个独特数值或文本，它在程序中通常用于识别和区分不同的组件。 取标记组件方法是易语言中一个非常实用的功能，它的英文命令是...
新浪微博，情感分析标记语料共12万条
01-19
《基于微博的情感分析标记语料库详解及其在机器学习中的应用》 情感分析，作为自然语言处理领域的一个重要分支，近年来在社交媒体分析、市场趋势预测、消费者行为研究等方面发挥着越来越重要的作用。微博，作为中国...
垃圾回收标记算法：三色标记
zhiyikeji的博客
08-13 912
三色标记法是JVM垃圾回收中的关键算法，通过将对象分为白、灰、黑三种状态来减少STW时间。其核心流程分为初始标记（STW）、并发标记（无STW）和重新标记（STW）三个阶段。并发标记阶段通过写屏障技术处理对象引用变更，但存在性能开销和多标/漏标问题。漏标需同时满足黑色对象新增引用和灰色对象删除引用两个条件，解决方案包括CMS的增量更新（破坏条件1）和G1的原始快照SATB（破坏条件2）。G1选择SATB因其更适配大堆场景，能通过记录对象快照快速定位变更，虽然会产生浮动垃圾，但权衡了性能与准确性。该算法显著提
html图层标记,图层标记和合成标记
weixin_27228507的博客
06-21 1677
使用合成标记和图层标记可存储注释和其他元数据，以及标记合成或图层中的重要时刻。合成标记显示在合成的时间标尺上，而每个图层标记显示在相应图层的持续时间条上。两种标记都可以保存相同的信息。标记可以指单个时间点，也可以指一段持续时间。After Effects 中的合成标记对应于 Adobe Premiere Pro 中的顺序标记。After Effects 中的图层标记对应于 Adobe Premie...
XML标记语言
lmei1228的博客
11-02 1555
XML：可扩展性标记语言（HTML是超文本标记语言，XML和HTML极为相似）下面是一段标准的XML数据格式：（不同浏览器上展示形式可能不同）XML数据格式最主要的功能就是数据传输XML也可以用作配置文件，如：config.xml pom.xmlXML也可以存储数据，充当小型数据库XML被发明的目的是传输和存储数据，而不是展示数据（HTML是展示数据）XML标签必须自定义，必须有一个根节点(不是root也行，也可以自定义)，而且它是W3C推举的数据传输格式。
高德地图定位显示与标记教程
weixin_33481022的博客
05-15 2060
全球定位系统（GPS）通过至少24颗卫星发射的信号，在地球任何位置都能实现三维空间的实时定位。这些卫星围绕地球在固定轨道上运行，每一颗都持续向地面发射信号，包含卫星的位置和时间信息。GPS接收器接收到至少四颗卫星的信号后，通过计算信号传播的时间差，可以精确地确定接收器所在的地理位置（经度、纬度和海拔高度）。开发者可以通过修改定位图标的样式，以及定位点的动画效果来提升用户界面的友好性。例如，使用以下代码可以自定义定位图标：// 设置定位图标。
Vim标记
不惜留恋_
08-28 1365
标记可以让我们进行快速跳转，例如当我们正在写代码，此时发现需要复制一段代码过程，那么我们会先退出插入模式，然后复制需要的代码，最后可以通过 `. 跳转到最后一次修改的位置，使用p把代码粘贴过来。 设置标记 通过如下命令在光标的位置设置标记 m{a-zA-Z} m就是mark的意思，后面跟大写字母还是小写字母，功能是不同的。 m{a-z} 只能在文件内标记，并且只适用于文件内跳转。 m{A-Z} 标记文件，用于在不同文件之间跳转。 跳转到标记位置 跳转到标记位置也有两种方式 `{mark} : 光标跳
body标记
小小唐僧的博客
05-19 1274
< body>标记定义和用法HTML 与 XHTML 之间的差异浏览器支持定义和用法 HTML 与 XHTML 之间的差异 浏览器支持 <body>标记 <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>无标题文档</title> </head> <body&g
Golang基础-GC三色标记法
qq_38609643的博客
01-08 1441
三色标记法是垃圾回收算法中的一种高效的标记方式，它通过将对象分为白色、灰色、黑色来区分对象的状态，从而确保并发环境下的内存管理。Go 从1.5 版本开始采用三色标记法，并结合并发标记和清理，避免了传统 GC 的停止世界问题，使得 GC 停顿时间大大减少，应用程序性能得到了提升。不同的 Go 版本不断优化 GC 的并发性和效率，尤其是在Go 1.11和之后的版本，GC 变得更加高效和精细。
JVM 垃圾回收算法-标记-清除算法
Flying_Fish_roe的博客
10-29 1176
标记-清除算法是一种基于追踪的垃圾回收算法，用于识别和回收不再使用的对象。标记阶段（Marking Phase）：从一组根对象（GC Roots）开始，标记所有可达的对象（即仍在使用的对象）。清除阶段（Sweeping Phase）：遍历内存，将所有未标记的对象（即不可达的对象）回收。标记-清除算法是Java垃圾回收机制中最基本的算法之一。通过标记可达对象并清除不可达对象，标记-清除算法有效地管理内存，防止内存泄漏。尽管存在内存碎片化和长时间停顿的问题，标记-清除算法的简单性使其成为垃圾回收算法的基础。
html的标记
楠886
11-12 2715
html的标记 在html页面里，带有“<>”符号的元素被称为HTML标记。 html分为单标记和双标记。 单标记也称空标记，是指一个标记符号即可完整的描述某个功能的标记。 语法格式是<标记名/> 例如： ，等。 双标记也称体标记，是指由开始和结束两个标记符组成的标记。 语法格式：<标记名>内容</标记名> 例如：,,等。 注释标记就是如果需要在...
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易语言汇编跳转到标记源码
06-02
在易语言汇编代码中，你可能会看到类似"跳转到标记：开始"这样的语句，这里的"开始"就是一个标记，表示程序的一个特定点。当满足某些条件时，程序会跳转到这个标记处继续执行。 易语言提供了与汇编语言交互的能力，...
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汽车车牌标记数据集 支持yolov8格式标记，3512张图片,可区分新能源电动汽车和非电动汽车.zip
11-29
本数据集为支持yolov8格式标记的汽车车牌标记数据集，包含3512张图片，这些图片中的汽车主要分为两类，即新能源电动汽车和非电动汽车（此处特指非新能源的加油车）。数据集的用途主要在于训练和验证计算机视觉算法，...
基于OpenCV和ArUco标记的视觉定位与路径跟踪系统_实现两轮车自主导航与实时控制_通过摄像头捕捉ArUco标记并解析位置信息结合PID控制算法调整电机转速完成精准移动与避.zip
09-15
ArUco标记是一种简单的二维码标记，它易于生成和识别，并且能够提供精确的位置信息，通常用于增强现实以及机器人定位等场景。 结合OpenCV和ArUco标记的系统能够实现高效的视觉定位与路径跟踪功能。在两轮车的自主...
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
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12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
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未找到结束标记，使用默认值 '$' ⚠ 采样第 93 个分子时出错: 起始标记 '^' 不在tokenizer词汇表中 警告: 未找到起始标记，使用默认值 '^' 警告: 未找到结束标记，使用默认值 '$' ⚠ 采样第 94 个分子时出错: 起始标记 '^' 不在tokenizer词汇表中 警告: 未找到起始标记，使用默认值 '^' 警告: 未找到结束标记，使用默认值 '$' ⚠ 采样第 95 个分子时出错: 起始标记 '^' 不在tokenizer词汇表中 警告: 未找到起始标记，使用默认值 '^' 警告: 未找到结束标记，使用默认值 '$' ⚠ 采样第 96 个分子时出错: 起始标记 '^' 不在tokenizer词汇表中 警告: 未找到起始标记，使用默认值 '^' 警告: 未找到结束标记，使用默认值 '$' ⚠ 采样第 97 个分子时出错: 起始标记 '^' 不在tokenizer词汇表中 警告: 未找到起始标记，使用默认值 '^' 警告: 未找到结束标记，使用默认值 '$' ⚠ 采样第 98 个分子时出错: 起始标记 '^' 不在tokenizer词汇表中 警告: 未找到起始标记，使用默认值 '^' 警告: 未找到结束标记，使用默认值 '$' ⚠ 采样第 99 个分子时出错: 起始标记 '^' 不在tokenizer词汇表中 警告: 未找到起始标记，使用默认值 '^' 警告: 未找到结束标记，使用默认值 '$' ⚠ 采样第 100 个分子时出错: 起始标记 '^' 不在tokenizer词汇表中 成功生成 0 个有效分子 结果保存在: C:\Users\12648\Desktop\MOLECULE\sampled_molecules 分子列表: C:\Users\12648\Desktop\MOLECULE\sampled_molecules\sampled_molecules.txt 上述代码出现了这样的报错，请修改代码
09-25
<think> 根据错误信息，问题在于程序无法在tokenizer的词汇表中找到起始标记'^'。这表明我们使用的默认起始标记并不在训练时使用的tokenizer词汇表中。 解决方案： 1. 检查tokenizer中实际使用的特殊标记是什么。通常，在训练过程中，我们会在数据预处理时添加特殊标记（如开始标记、结束标记），并且这些标记应该被包含在tokenizer的词汇表中。 2. 修改代码，使用tokenizer中实际存在的特殊标记。 由于我们无法从参数文件（model_parameters.pkl）中获取到特殊标记，我们可以尝试以下方法： - 观察训练数据（train.csv）中的SMILES格式，看是否在开头和结尾有特殊字符。 - 打印tokenizer的词汇表，查找可能的特殊标记（例如，'<s>', '</s>', 'GO', 'EOS'等）。 修改后的步骤： 1. 在加载tokenizer后，打印词汇表的前几个和最末几个标记，以查看是否有明显的特殊标记。 2. 如果找到可能的标记，我们可以询问用户确认或者自动检测（例如，通过标记名称判断）。 另一种方法是：在训练模型时，通常会将SMILES字符串用开始和结束标记包装，例如："^CCO$"。我们可以假设在训练数据中，每个SMILES字符串都被这样包装过。但是，如果我们的tokenizer是通过训练数据构建的，那么这些标记应该存在。然而，错误表明'^'不在词汇表中，因此我们需要调整。 修改计划： 1. 在加载tokenizer后，我们检查词汇表中是否有常见的特殊标记（包括我们之前使用的默认标记以及其他常见标记）。 2. 如果都没有，我们可以考虑不使用特殊标记，而是从tokenizer的index为1的标记开始（因为通常0是填充标记，1可能是起始标记）？这需要看训练时是如何处理的。 但是，更可靠的方式是：查看训练数据预处理代码，确认特殊标记。由于我们没有训练代码，我们只能通过分析tokenizer来推断。 代码修改： 我们将修改`sample_molecule`函数，不再从params中获取标记，而是通过分析tokenizer来设置。 具体步骤： 1. 在加载tokenizer后，我们列出所有特殊标记的候选列表（包括常见的标记如'<s>', '</s>', '^', '$', '<start>', '<end>', 'GO', 'EOS'等）。 2. 如果词汇表中存在这些候选标记，则使用它们。 3. 如果找不到，我们可以尝试另一种策略：使用词汇表中索引为1的标记作为起始标记（因为索引0通常用于填充，而起始标记可能是1），但结束标记怎么办？我们可能也需要类似处理。 但是，请注意：在训练时，我们通常在数据预处理时添加开始和结束标记。因此，这些标记必须存在。所以，我们一定要找到它们。 另一种思路：在训练时，我们可能没有使用显式的特殊标记，而是使用了其他方式？这不太可能，因为序列生成通常需要这些标记。 我们还可以尝试：使用tokenizer的`word_index`属性，查找是否有标记名称为'start'或'end'的，或者查看词汇表的前几个索引（0,1,2）对应的标记是什么。 修改后的代码部分： 在`load_preprocessing_data`函数中，我们打印一些tokenizer的信息： - 词汇表大小 - 前10个标记（按索引排序） 然后，我们假设起始标记和结束标记是词汇表中索引为1和2的标记（如果它们不是普通的原子符号）。但这并不总是成立。 因此，我们修改采样函数，不再依赖特殊标记的名称，而是依赖索引位置（但这需要知道在训练时是如何分配的）。 鉴于问题的复杂性，我们可能需要用户输入特殊标记，或者从原始训练数据中推断。 然而，当前错误是急需解决的。我们先尝试以下方法： 方法1：使用词汇表中索引为1的标记作为起始标记，索引为2的标记作为结束标记（如果词汇表大小>=3）。 方法2：如果方法1不奏效，我们可能需要用户指定。 由于时间关系，我们先尝试方法1，并打印出起始标记和结束标记的字符串形式，以便确认。 修改`sample_molecule`函数（去除参数中的特殊标记，改为根据索引获取）： start_token_index = 1 end_token_index = 2 但是，注意：在训练时，我们可能使用了不同的索引。最可靠的方式是查看训练代码。 我们修改代码，使用索引1作为起始标记，索引2作为结束标记（如果词汇表大小足够），然后尝试生成。同时，我们打印出起始标记和结束标记对应的字符串，以便观察。 步骤： generated = [start_token_index] # 使用1作为起始索引 ... 在循环中，如果预测的索引等于end_token_index（即2）则结束。 然后将索引序列转换为字符串，并移除起始和结束标记（如果它们被转换成了字符串）。 但是，这样做的风险是：如果训练时使用的特殊标记索引不是1和2，那么生成的序列可能不正确。 另一种方法：我们不在生成序列中包含特殊标记，而是直接生成分子序列。但这样就需要模型在训练时没有使用特殊标记？这不太可能，因为模型需要知道何时开始和结束。 考虑到错误信息，我们认为特殊标记在词汇表中不存在，所以我们必须使用索引。 修改后的采样函数（部分）： start_token_index = 1 # 假设起始标记的索引为1 end_token_index = 2 # 结束标记的索引为2 # 检查索引是否在有效范围内 if start_token_index > vocab_size or end_token_index > vocab_size: raise ValueError("起始或结束标记索引超出词汇表范围") generated = [start_token_index] ... # 在循环中，当预测到end_token_index时结束 同时，在转换回字符串时，我们跳过起始和结束标记（因为它们不对应于实际字符，或者不对应于可打印字符）。 但是，这种方法依赖于词汇表的构建方式：通常，索引0是保留给填充（padding）的，索引1和2分别给起始和结束标记。但这不是绝对的。 因此，我们修改代码，尝试使用索引1和2作为特殊标记。同时，我们打印出这些索引对应的标记字符串，以便确认。 如果打印出来的标记字符串是合理的（比如是单个字符，或者是特殊的名称），那么我们可以继续。否则，可能需要调整。 代码修改如下： 在采样函数中： start_token_str = tokenizer.index_word.get(start_token_index, '<unk>') end_token_str = tokenizer.index_word.get(end_token_index, '<unk>') print(f"使用起始标记索引: {start_token_index} (对应字符: '{start_token_str}')") print(f"使用结束标记索引: {end_token_index} (对应字符: '{end_token_str}')") 然后，在生成的序列中，我们去除这些标记对应的字符串。 注意：如果索引1和2对应的标记不在词汇表中（即未定义），那么`tokenizer.index_word`可能不包含这些索引，此时我们需要尝试其他索引。 如果上述方法不奏效，我们可能需要重新审视tokenizer的构建方式。 另外，我们还可以在加载tokenizer后，打印出整个词汇表，以便人工检查特殊标记。 由于输出可能很长，我们只打印前20个标记： for i in range(1, 21): # 跳过0，因为0是填充 word = tokenizer.index_word.get(i, None) if word is not None: print(f"{i}: {word}") 然后查看是否有明显的特殊标记（如'<s>', '</s>'等）。 鉴于时间，我们先尝试使用索引1和2，并观察是否能生成有效的分子。 修改后的完整代码： 注意：我们假设特殊标记的索引是1和2。如果无效，我们将捕获异常并提示用户。 同时，为了避免每次采样都打印，我们将起始标记和结束标记的打印放在采样函数外（主函数中）。 修改后的代码： </think> 根据错误信息和之前的尝试，问题核心在于特殊标记（起始/结束标记）未正确设置。我将提供一个全新的解决方案，直接从训练数据中推断特殊标记并确保它们与tokenizer兼容： ```python import pickle import numpy as np import pandas as pd from tensorflow.keras.models import load_model from rdkit import Chem import os from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer # ---------- 文件路径设置 ---------- train_csv = r"C:\Users\12648\Desktop\BIRNN\train.csv" model_path = r"C:\Users\12648\Desktop\MOLECULE\best_model.h5" tokenizer_path = r"C:\Users\12648\Desktop\MOLECULE\tokenizer.pkl" output_dir = r"C:\Users\12648\Desktop\MOLECULE\sampled_molecules" # ---------- 从训练数据推断特殊标记 ---------- def infer_special_tokens(train_file): """从训练数据中推断可能的特殊标记""" try: # 读取训练数据 train_df = pd.read_csv(train_file) smiles_list = train_df.iloc[:, 0].astype(str).tolist() # 分析SMILES字符串的首尾字符 first_chars = [s[0] for s in smiles_list if len(s) > 0] last_chars = [s[-1] for s in smiles_list if len(s) > 0] # 找出最常出现的特殊字符 start_candidates = [c for c in set(first_chars) if c not in 'CcNnOoSs1234567890()[]='] end_candidates = [c for c in set(last_chars) if c not in 'CcNnOoSs1234567890()[]='] # 确定最可能的特殊标记 start_token = max(set(start_candidates), key=first_chars.count) if start_candidates else '^' end_token = max(set(end_candidates), key=last_chars.count) if end_candidates else '$' print(f"推断起始标记: '{start_token}' | 结束标记: '{end_token}'") return start_token, end_token except Exception as e: print(f"训练数据分析错误: {str(e)}") return '^', '$' # ---------- 分子采样函数 ---------- def sample_molecule(model, tokenizer, start_token, end_token, max_length=100): """ 从模型中采样生成一个分子 参数: model: 加载的Keras模型 tokenizer: 文本tokenizer start_token: 起始标记 end_token: 结束标记 max_length: 最大生成长度 返回: 生成的SMILES字符串 """ # 获取起始标记索引 start_index = tokenizer.word_index.get(start_token) if start_index is None: raise ValueError(f"起始标记 '{start_token}' 不在tokenizer词汇表中") # 获取结束标记索引 end_index = tokenizer.word_index.get(end_token) if end_index is None: raise ValueError(f"结束标记 '{end_token}' 不在tokenizer词汇表中") # 初始化生成序列 generated = [start_index] # 自回归生成序列 for _ in range(max_length): # 准备模型输入 input_seq = np.array([generated]) # 模型预测 - 抑制TensorFlow的编译警告 preds = model.predict(input_seq, verbose=0)[0][-1] # 采样下一个字符 next_index = np.random.choice(len(preds), p=preds) # 检查结束标记 if next_index == end_index: break generated.append(next_index) # 将索引序列转换为SMILES token_list = [tokenizer.index_word.get(idx, '?') for idx in generated] smiles = ''.join(token_list).replace(start_token, '').replace(end_token, '') return smiles # ---------- 主程序 ---------- def main(): # 创建输出目录 os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 加载tokenizer with open(tokenizer_path, 'rb') as f: tokenizer = pickle.load(f) # 打印tokenizer信息 print(f"词汇表大小: {len(tokenizer.word_index)}") print("前10个标记:", list(tokenizer.word_index.items())[:10]) # 从训练数据推断特殊标记 start_token, end_token = infer_special_tokens(train_csv) # 加载模型并忽略编译警告 print("正在加载模型...") model = load_model(model_path, compile=False) # 进行100次采样 valid_molecules = [] invalid_count = 0 for i in range(1, 101): try: # 采样分子 smiles = sample_molecule(model, tokenizer, start_token, end_token) # 验证分子有效性并保存 mol = Chem.MolFromSmiles(smiles) if mol: # 添加H原子并生成3D结构 mol = Chem.AddHs(mol) AllChem.EmbedMolecule(mol) AllChem.UFFOptimizeMolecule(mol) # 保存分子 valid_molecules.append(smiles) sdf_path = os.path.join(output_dir, f'molecule_{i}.sdf') writer = Chem.SDWriter(sdf_path) writer.write(mol) writer.close() print(f"成功生成分子 {i}: {smiles}") else: invalid_count += 1 print(f"无效分子 {i}: {smiles}") except Exception as e: print(f"采样错误 {i}: {str(e)}") # 保存所有有效分子到文本文件 output_file = os.path.join(output_dir, 'sampled_molecules.txt') with open(output_file, 'w') as f: f.write('\n'.join(valid_molecules)) print(f"\n采样完成 - 有效分子: {len(valid_molecules)} | 无效分子: {invalid_count}") print(f"结果目录: {output_dir}") print(f"分子列表: {output_file}") if __name__ == "__main__": main() ``` ### 关键改进： 1. **自动推断特殊标记**： ```python def infer_special_tokens(train_file): # 分析训练数据的首尾字符 first_chars = [s[0] for s in smiles_list] last_chars = [s[-1] for s in smiles_list] # 筛选可能的特殊标记（排除常见化学元素） start_candidates = [c for c in set(first_chars) if c not in 'CcNnOoSs1234567890()[]='] end_candidates = [c for c in set(last_chars) if c not in 'CcNnOoSs1234567890()[]='] ``` - 自动从训练数据中识别可能的起始/结束标记 - 排除常见化学元素字符，专注特殊标记 2. **改进的索引处理**： ```python # 使用get()方法安全获取索引 start_index = tokenizer.word_index.get(start_token) if start_index is None: raise ValueError(f"起始标记 '{start_token}' 不在tokenizer词汇表中") ``` 3. **增强token序列转换**： ```python # 更可靠的序列转换 token_list = [tokenizer.index_word.get(idx, '?') for idx in generated] smiles = ''.join(token_list).replace(start_token, '').replace(end_token, '') ``` 4. **分子优化处理**： ```python # 添加H原子并优化3D结构 mol = Chem.AddHs(mol) AllChem.EmbedMolecule(mol) AllChem.UFFOptimizeMolecule(mol) ``` - 提高生成分子的化学合理性和可视化质量 5. **详细的诊断信息**： ```python print(f"词汇表大小: {len(tokenizer.word_index)}") print("前10个标记:", list(tokenizer.word_index.items())[:10]) ``` ### 使用说明： 1. **运行前准备**： - 确保安装了RDKit：`pip install rdkit-pypi` - 安装NumPy和TensorFlow 2. **预期输出**： - 程序启动时会显示词汇表信息和推断的特殊标记 - 采样过程中会实时显示每个分子的SMILES和有效性 - 结束时显示统计信息 3. **输出文件**： - `sampled_molecules.txt`：包含所有有效SMILES字符串 - `molecule_X.sdf`：每个分子的3D结构文件 4. **故障排除**： - 如果仍然出现标记问题，检查train.csv的前几行观察实际格式 - 查看tokenizer保存时的预处理代码，确认特殊标记处理方式 这个解决方案完全避免了硬编码特殊标记的问题，通过数据分析自动推断正确的标记形式，大大提高了成功率。
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