来源——tr帮助说明 TR() User Commands TR() NAME tr - translate or delete characters SYNOPSIS tr [OPTION]... SET1 [SET2] DESCRIPTION Translate, squeeze, and/or delete characters from standard input, writing to standard output. 翻译 n. 性格,品质:特性:角色:[计] 字符 vt. 印,刻

转自:http://www.tensorflownews.com/2018/04/19/word2vec2/ 一.基于Hierarchical Softmax的word2vec模型的缺点 上篇说了Hierarchical Softmax ,使用霍夫曼树结构代替了传统的神经网络,可以提高模型训练的效率.但是如果基于Hierarchical Softmax的模型中所以词的位置是基于词频放置的霍夫曼树结构,词频越高的词在离根节点越近的叶子节点,词频越低的词在离根节点越远的叶子节点.也就是说当该模型在训

智课雅思词汇---六.fer是什么意思 一.总结 一句话总结:词根:fer = to carry(拿), to bring(带来), to bear(负担, 1.equ是什么意思? 词根:-equ- [词根含义]:均,等 [词根来源]:来源于拉丁语形容词aequalis, aequale, aequalior(均,等)和aequus, aequa(相等的). [同源单词]:adequacy, adequate, equal, equality, equally 词根:equ(iqu) = equ

原文地址 译者序(下载代码) 正则表达式善于处理文本,对匹配.搜索和替换等操作都有意想不到的作用.正因如此,正则表达式现在是作为程序员七种基本技能之一*,因此学习和使用它在工作中都能达到很高的效率. 正则表达式应用于程序设计语言中,首次是出现在 Perl 语言,这也让 Perl 奠定了正则表达式旗手的地位.现在,它已经深入到了所有的程序设计语言中,在程序设计语言中,正则表达式可以说是标准配置了. Java 中从 JDK 1.4 开始增加了对正则表达式的支持,至此正则表达式成为了 Java 中的基

document.selection只有IE支持 window.getSelection()也只有FireFox和Safari支持,都不是标准语法. selection 对象代表了当前激活选中区,即高亮文本块,或文档中用户可执行某些操作的其它元素.selection 对象的典型用途是作为用户的输入,以便识别正在对文档的哪一部分正在处理,或者作为某一操作的结果输出给用户. 用户和脚本都可以创建选中区.用户创建选中区的办法是拖曳文档的一部分.脚本创建选中区的办法是在文本区域或类似对象上调用 sele

TextRange对象是动态HTML(DHTML)的高级特性,使用它可以实现很多和文本有关的任务,例如搜索和选择文本.文本范围让您可以选择性的将字符.单词和句子从文档中挑选出来.TextRange对象是在HTML文档将要显示的文本流上建立开始和结束位置的抽象对象. 下面是TextRange的常用属性与方法: 属性 boundingHeight 获取绑定TextRange对象的矩形的高度 boundingLeft 获取绑定TextRange 对象的矩形左边缘和包含TextRange对象的左侧之间的

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1.Sphinx简介 是一款基于SQL的高性能全文检索引擎(还不支持NoSQL), 主要优点有: 1).创建和重建索引迅速 2).大数据量时检索速度较快 3).为很多脚本语言设计了检索API(如PHP, Python, Perl, Ruby), 很方便地调用Sphinx的相关接口对数据库进行查询 4).为MySQL, PostgreSQL等设计了存储引擎插件, 可以很方便的使用 5).支持分布式搜索, 可以横向扩展系统性能 缺点: 必须要有主键, 且主键为整型 不负责数据存储 配置不灵活 Cor

查询优化 1 从提高查询精确度进行优化: 本部分主要针对全文搜索进行探究. 1.1 倒排索引 1.1.1 什么是倒排索引: 一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成,对于其中每个词,有一个包含它的文档列表. 倒排索引的好处: 当输入一些关键词进行匹配时,包含关键词越多的文档,得分越高,即,相关度越大. 如何建立倒排索引: 好像ES会为所有精确值字段或全文字段分词后的词条自动创建倒排索引. 1.2 分析 1.2.1 什么是分析: 分析包括两部分,分词和标准化. 什么是分词: 将字符串切分成词条的

FastText 介绍 在面试百度的NLP工程师时,被问及常用的词向量表示学习方法有哪些,我说知道word2vec,然后大佬又问我知道FastText么... 这就很尴尬了,不会! 不同于word2vec, fasttext利用的是词的形态学信息,也就是词的内部构造信息,也就是子词信息.话说,利用fasttext是不是可以拿汉语的偏旁部首来训练字向量?不过n-gram是需要字符序列信息的,汉字的笔画顺序?emmmmmm.........不过利用字向量得到词向量确实很方便. 那什么是子词信息?fa

fasttext源码剖析   目的:记录结合多方资料以及个人理解的剖析代码: https://heleifz.github.io/14732610572844.html http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 一:代码总体模块关联图: 核心模块是fasttext.cc以及model.cc模块,但是辅助模块也很重要,是代码的螺丝钉,以及实现了数据采取什么样子数据结构进行组织,这里的东西值得学习借鉴,而且你会发现存储训练数据的结构比较常用的手段,后

首先,介绍一下IK的整个分词处理过程: 1. Lucene的分词基类是Analyzer,所以IK提供了Analyzer的一个实现类IKAnalyzer.首先,我们要实例化一个IKAnalyzer,它有一个构造方法接收一个参数isMaxWordLength,这个参数是标识IK是否采用最大词长分词,还是采用最细粒度切分两种分词算法.实际两种算法的实现,最大词长切分是对最细粒度切分的一种后续处理,是对最细粒度切分结果的过滤,选择出最长的分词结果. 2. IKAnalyzer类重写了Analyzer的t

<New Horizon College English>2--长篇阅读技能指南 <长篇阅读>目的是提升学生的英语阅读技能和限时获取信息的能力.<长篇阅读>共四级,文章长度和难度逐级提高,重点培养在有限时间内对于篇幅较长文章的理解能力和信息定位能力,强调 "快速 + 准确" ,有效提高英语阅读能力及综合应用能力. 一.长篇阅读实质是限时长篇阅读 我们所说的长篇阅读是 "限时长篇阅读" .限时长篇阅读与快速阅读相比有一定的区别,快速

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/249 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

为了提高查找效率,这里将敏感词用树形结构存储,每个节点有一个map成员,其映射关系为一个string对应一个TreeNode. STL::map是按照operator<比较判断元素是否相同,以及比较元素的大小,然后选择合适的位置插入到树中.为了提高map的插入及查询效率,可以选用hash_map或unordered_map.关于他们的效率,可以参考http://blog.csdn.net/whizchen/article/details/9286557. 下面主要实现了TreeNode类,进行节

paip..禁用mmseg 的默认词库. . 仅仅使用自定义词库from数据库. mmseg默认词库只能是文件格式...不好维护..要是不个词库放的个数据库里面走好维护兰.. 要实现2个目标..: 1.禁用默认词库,仅仅使用自定义词库 2.词库从数据库读取,而不使用默认的文件方式,方便维护.. 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax Dictionary.getI

一.wordcloud安装说明 install.packages("wordcloud"); 二.wordcloud2安装说明 install.packages("devtools");       devtools::install_github("lchiffon/wordcloud2",type="source")  错误提示:

  Palindromes  A regular palindrome is a string of numbers or letters that is the same forward as backward. For example, the string "ABCDEDCBA" is a palindrome because it is the same when the string is read from left to right as when the string

转自微信:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDk3ODEwNQ==&mid=202006470&idx=2&sn=e8900b94448a0b1d4a0f2e06337bf43d&scene=1&srcid=09112PxQIOPahqzMHxdD8OI4&from=groupmessage&isappinstalled=0#wechat_redirect 1. individuals, characters,

词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很高,无法刻画不同词语的语义关联.共生关系(co-occurrence)表示单词,解决语义关联,遍历大规模文本语料库,统计每个单词一定距离范围内的周围词汇,用附近词汇规范化数量表示每个词语.类似语境中词语语义相似.用PCA或类似方法降维出现向量(occurrence vector),得到更稠密表示.性