Comment profiter de la correction automatique prédictive dans iOS 17
Grâce à la technologie améliorée d'apprentissage automatique, Apple dans iOS 17 rend la correction automatique encore plus utile lors de la saisie de texte sur iPhone.
Apple affirme utiliser un « modèle de langage métamorphe » pour mieux personnaliser la correction automatique pour les utilisateurs individuels, en apprenant vos préférences personnelles et vos choix de mots pour les rendre plus utiles lors de la saisie.
Après avoir utilisé iOS 17 pendant quelques semaines, vous devriez remarquer que les suggestions de correction automatique sont plus efficaces pour prédire ce que vous voulez dire et afficher les mots sur lesquels vous pouvez cliquer pour compléter automatiquement.
La correction automatique est moins agressive que la correction automatique lorsque vous utilisez des acronymes, des mots raccourcis, de l'argot et des expressions familières, mais elle est toujours capable de corriger des fautes d'orthographe accidentelles.
Correction automatique
Lorsque la correction automatique modifie un mot, une ligne bleue apparaîtra sous le mot corrigé.
Vous pouvez appuyer sur la ligne bleue pour voir le mot original que vous avez tapé (indiqué par la flèche), puis appuyer pour restaurer le mot. S'il existe d'autres options de correction automatique possibles pour ce que vous tapez, celles-ci apparaîtront également parmi lesquelles vous pourrez choisir.
Désactiver la correction automatique
La nouvelle fonctionnalité de correction automatique est pratique lorsque vous corrigez quelque chose que vous ne souhaitez pas corriger, car vous pouvez revenir en arrière en un seul clic au lieu d'avoir à retaper le mot.
Bien sûr, si la nouvelle correction automatique prédictive vous ennuie, vous pouvez la désactiver manuellement. Suivez simplement les étapes ci-dessous.
- Ouvrez Paramètres sur votre iPhone.
- Appuyez sur Général.
- Appuyez sur Clavier.
- Sous la section "Tous les claviers", désactivez le commutateur à côté de Prédictions.
C'est ce que vous devez faire. Désormais, iOS ne soulignera en rouge que le mot qu'il pense que vous avez mal orthographié, mais il n'essaiera pas de le corriger automatiquement.
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Grâce à une technologie d'apprentissage automatique améliorée, Apple dans iOS 17 a rendu la correction automatique plus utile lors de la saisie de texte sur iPhone. Apple affirme utiliser un « modèle de langage morpher » pour mieux personnaliser la correction automatique pour les utilisateurs individuels, en apprenant vos préférences personnelles et vos choix de mots pour les rendre plus utiles lors de la saisie. Après avoir utilisé iOS 17 pendant quelques semaines, vous devriez remarquer que les suggestions de correction automatique sont plus efficaces pour prédire ce que vous voulez dire et afficher les mots sur lesquels vous pouvez cliquer pour la saisie semi-automatique. La correction automatique est moins agressive que la correction automatique lorsque vous utilisez des acronymes, des mots raccourcis, de l'argot et des expressions familières, mais elle est toujours capable de corriger les fautes d'orthographe accidentelles. Correction de la correction automatique Lorsque la correction automatique modifie un mot, une ligne bleue apparaîtra sous le mot corrigé. Tu peux

Trouver la longueur de mots individuels dans une chaîne d'entrée donnée à l'aide de Python est un problème qui doit être résolu. Nous souhaitons compter le nombre de caractères de chaque mot dans une saisie de texte et afficher les résultats dans un style structuré tel qu'une liste. La tâche nécessite de diviser la chaîne d'entrée et de séparer chaque mot. Calculez ensuite la longueur de chaque mot en fonction du nombre de caractères qu'il contient. L'objectif fondamental est de créer une fonction ou une procédure capable de recevoir efficacement des entrées, de déterminer la longueur des mots et de produire des résultats en temps opportun. Il est essentiel de résoudre ce problème dans diverses applications, notamment le traitement de texte, le traitement du langage naturel et l'analyse de données, où les statistiques sur la longueur des mots peuvent fournir des informations pertinentes et permettre une analyse supplémentaire. Méthodes utilisées Utiliser les boucles et la fonction split() Utiliser la fonction map() avec len et split() Utiliser

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