最近写东西提到这个算法,要看一下,结果网上都是直接根据代码解释,对于我这种菜鸟在刚开始看一个算法的时候真心不想直接看代码学.奈何都是各种语言的代码,么得办法.先走了一遍,有了大致的了解,翻译成自己的话,也不知道准不准确,欢迎懂的大佬给我批评指正. 附上官网:https://tartarus.org/martin/PorterStemmer/ 一.先把单词按下述规则整理成“CV”的格式 我们假设,"C"代表一连串辅音字母,“V”代表一连串元音字母.所以,是所有单词都可以用四种字母组合来表…

1.正整数序列Q中的每个元素都至少能被正整数a和b中的一个整除,现给定a和b,需要计算出Q中的前几项, 例如,当a=3,b=5,N=6时,序列为3,5,6,9,10,12 (1).设计一个函数void generate(int a,int b,int N ,int * Q)计算Q的前几项 (2).设计测试数据来验证函数程序在各种输入下的正确性. 感觉有点类似归并排序的Merge.有两个数组A.B. 数组A存放:3*1.3*2.3*3… 数组B存放:5*1.5*2.5*3… 有两个指针 i, j,…

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代…

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04 [1]提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代…

关键词:    TF-IDF实现.TextRank.jieba.关键词提取数据来源:    语料数据来自搜狐新闻2012年6月—7月期间国内,国际,体育,社会,娱乐等18个频道的新闻数据    数据处理参考前一篇文章介绍:    介绍了文本关键词提取的原理,tfidf算法和TextRank算法    利用sklearn实现tfidf算法    手动python实现tfidf算法    使用jieba分词的tfidf算法和TextRank提取关键词 1.关键字提取: 关键词抽取就是从文本里面把跟这…

1.算法功能简介 水深提取算法就是根据输入的水位设为d,dem设为h 这两个数据做一个差值运算,则水深计算公式为d-h;本示例中的是基于洞庭湖提取的水体矢量文件的范围来计算dem和水位25米的差值. 需要注意的是,水位的基准要和dem的基准一致.水位的基准需要判断是基于河床还是和dem一致的高程基准面.不然结果可能会受影响. 2.算法功能实现说明 2.1 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2 算法参数 算法名称 水深提取法 C#算法DLL PIE.Commo…

一.前言 随着互联网的发展,数据的海量增长使得文本信息的分析与处理需求日益突显,而文本处理工作中关键词提取是基础工作之一. TF-IDF与TextRank是经典的关键词提取算法,需要掌握. 二.TF-IDF 2.1.TF-IDF通用介绍 TF-IDF,全称是 Term Frequency - inverse document frequency,由两部分组成---词频(Term Frequency),逆文档频率(inverse document frequency). TF-IDF=词频(TF)…

Salesforce在星期四举办的Dreamforce '16大会上,开发人员主题演讲可谓面面俱到--听众被舞台包围了,而不是远远地坐在观众席. 这是符合该公司在六月份第一次的开发者大会TrailheaDX上宣布的目标的一种阶段性选择.该公司公开宣布的目标是要创建一个足够大的"帐篷",不仅仅能够容纳专业软件开发者,还能容纳那些没有正式编程经验的人. Salesforce将这些人称为"先驱",和夸张的国家公园的卡通装饰一致,这让人联想到迪斯尼乐园.该公司在六月份表示,…

业内有一种说法,ERP经历了20多年的发展,其理念已经行不通,跟不上时代.后起之秀"中台"经历了崛起.走红.被传唱等阶段.并且已经冷却下来.此外,随着市场的不断变化,"低/无代码"的快速崛起,数字化领域似乎是要"改朝换代"了,难道ERP"死了",中台"凉了","低/无代码"要称王了? 事实上,企业数字化领域从来不缺新概念,每隔几年就会有一波浪潮.然而,从事企业数字化转型的朋友却很困惑.这…

目录 2.3 分布式ID 2.3.1 功能概述 2.3.2 应用场景 2.3.3 使用说明 2.3.4 项目截图 2.3.5 Snowflake雪花算法的代码实现 2.3 分布式ID 2.3.1 功能概述 ID,全称Identifier,中文翻译为标识符,是用来唯一标识对象或记录的符号.比如我们每个人都有自己的身份证号,这个就是我们的标识符,有了这个唯一标识,就能快速识别出每一个人. 在计算机世界里,复杂的分布式系统中,经常需要对大量的数据.消息.HTTP 请求等进行唯一标识.比如对于分微服务架…