分享一篇hanlp分词工具使用的小案例,即利用hanlp分词工具分析两个中文语句的相似度的案例.供大家一起学习参考! 在做考试系统需求时,后台题库系统提供录入题目的功能.在录入题目的时候,由于题目来源广泛,且参与录入题目的人有多位,因此容易出现录入重复题目的情况.所以需要实现语句相似度分析功能,从而筛选出重复的题目并人工处理之. 下面介绍如何使用Java实现上述想法,完成语句相似度分析: 1.使用HanLP完成分词: 首先,添加HanLP的依赖:(jsoup是为了处理题干中的html标签,去除h

Spring 事务属性分析什么是事物  事务管理对于企业应用而言至关重要.它保证了用户的每一次操作都是可靠的,即便出现了异常的访问情况,也不至于破坏后台数据的完整性.就像银行的自助取款机,通常都能正常为客户服务,但是也难免遇到操作过程中机器突然出故障的情况,此时,事务就必须确保出故障前对账户的操作不生效,就像用户刚才完全没有使用过取款机一样,以保证用户和银行的利益都不受损失.   简单来说:事物指的是逻辑上的一组操作,这组操作要么全部成功,要么全部失败.在 Spring 中,事务是通过 Tran

项目上线 线上遇到大量的deadlock 和wait timeout 但是看程序没什么问题 问dba也不能给出很好的解决方案!最终自己去了解mysql锁 以及看mysq锁日志 如果了解mysql锁的机制下分析就很好解决 mysql的几种锁 X锁(排他锁) : 与其他X锁和S锁互斥 S锁(共享锁): 与X锁互斥 当一个事物获得S锁 别的事物可以继续获得S锁 但是不能加X锁 X锁与X锁和S锁互斥 IX(意向排他锁) IX是表级的 mysql引擎自动控制 在获得X锁之前 会先获得IX锁  IX只会与表

设计文档模板: 系统背景和定位 业务需求描述 系统用例图 关键业务流程图 领域语言整理,主要是整理领域中的各种术语的定义,名词解释 领域划分(分析出子域.核心域.支撑域) 每个子域的领域模型设计(实体.值对象.聚合.领域事件,需要注意的是:领域模型是需要抽象的,要分析业务本质,而不是简单的直接对需求进行建模) 领域模型详细说明(如为什么这样设计的原因.模型内对象的关系.各种业务规则.数据一致性规则等) 领域服务.仓储.工厂设计 Saga流程设计 场景走查(讲述如何通过领域模型.领域服务.仓储.S

天地会珠海分舵注:本来这一系列是准备出一本书的,详情请见早前博文“寻求合作伙伴编写<深入理解 MonkeyRunner>书籍“.但因为诸多原因,没有如愿.所以这里把草稿分享出来,所以错误在所难免.有需要的就参考下吧,转发的话还请保留每篇文章结尾的出处等信息. 边界 怎么样才算分析清楚一个事物的原理是什么呢?就以前面提到的<LINUX内核源代码情景分析>为例子,分析到什么程度算是把Linux内核给分析清楚呢?一个操作系统内核的原理无非是要描述清楚这几个核心是如何工作的: 进程管理和C

老李推荐:第1章2节<MonkeyRunner源码剖析>概述:边界   边界 怎么样才算分析清楚一个事物的原理是什么呢?就以前面提到的<LINUX内核源代码情景分析>为例子,分析到什么程度算是把Linux内核给分析清楚呢?一个操作系统内核的原理无非是要描述清楚这几个核心是如何工作的: 进程管理和CPU调度 设备驱动 文件系统 那么它会去分析CPU的电路是怎么实现的吗?或者它会去分析一个iSCSI的HBA卡的固件代码是怎么实现的吗?都不会,因为它超出了该书的边界.对于CPU这个例子,

会在不适合使用java的地方不用java! 作为一名软件开发者,要追求的,应该是不断地提升自己分析问题把握事物关键点,实事求是地给出切实可行且能"一剑封喉"的优雅解决方案的能力,再提升一点境界,就是要不断提升自己创新的能力(即创造新东西.提出新思路.解决新问题的能力). 我个人认为,花费大量的时间去"精通"某种语言.某个平台和某些工具,其实是本末倒置.所以,不要追这种"精通",看上去学富五车很牛逼,其实孔乙己一个罢了. 我读书时候,我的老师是这么

一.场景分析 最近做项目遇到了一个很奇怪的问题,大致的业务场景是这样的:我们首先设定两个事务,事务parent和事务child,在Controller里边同时调用这两个方法,示例代码如下: 1.场景A: 这里其实是分别执行了两个事物,执行的结果是两个方法都可以插入数据!如下: 2.场景B: 修改上述代码如下: Propagation.REQUIRES_NEW的含义表示:如果当前存在事务,则挂起当前事务并且开启一个新事物继续执行,新事物执行完毕之后,然后在缓刑之前挂起的事务,如果当前不存在事务的话

\一.kNN算法概述 kNN是k-Nearest Neighbour的缩写,这是一种非常简单且易于理解的分类算法.回想我们从小到大在认知事物的过程当中,我们是如何判断一种事物是属于哪种类别的?通常的一种思路就是,分析当前这个事物与我们之前所知道的类别特征进行比对,找出最接近的一类,然后就可以把这个东西归属于这一个类别.kNN算法大致就是这么一个思路,直接通过测量不同特征值之间的距离来达到分类的目的. kNN中的k是指在分类过程中,我们选择样本数据中前k个最相似的数据,以出现次数最多的分类,作为新

本章目的:设计出符合行业要求的O型橡胶密封圈,不必再为一而再,再而三的测试漏水而烦恼. 1.前言 O型橡胶密封圈,简称O型圈,是密封圈的一种,也是最有代表性的标准结构件.顾名思义,它的目的在于密封.密封设计目标是可靠性目标的一部份. 相对于其他的密封件,O型圈的好处有: 1)适用的范围广泛 机械各子行业,从玩具类到航空航天,及其多种密封形式:静态密封.动态密封等,都能采用O型圈.(虽然针对某些特殊情况,可以有更好的密封方法,如矩形密封圈针对静态密封的一部分情况)因为其运用的历史较长,质量稳定性有

1.聚类算法和分类算法的区别 a)分类 分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label),再根据标签来区分归类. 举例: 假如你有一堆动物的头像图片样本,想把它们进行分类,分成:猫,狗,鱼等.当在有新的动物图片进来之后,能够自动的识别出属于哪一类,这就是分类,而猫,狗,鱼等就是标签 b)聚类 聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程.聚类是在没有划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方

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终于找到ML日报的微信链接,抄之...................................... 请拜访原文链接:[祖母论与还原论之争]为什么计算机人脸识别注定超越人类?评价:         从直觉上,总体视觉框架,我更推崇maar视觉理论,即还原论.因为对于广泛的视觉识别,此解释在哲学意义上完备性比其他解释更好.但对于人脸识别,这就难说了.就像骑自行车需要学习,学习之后便成为"程序记忆",固定为记忆系统.对于人脸识别这种极为特殊且频次极高的行为,千万年的人类进化,是否在

MySQL数据库调优   定位慢查询得到生产环境那些sql语句响应慢,根据执行计划进行分析调优事物管理索引结构(B+树)平衡二叉树.B树.B+树分库分表后,如何解决查询    使用第三方数据库中间件(MyCat.Sharding-JDBC) 什么使用RedisSpring IOC原理 Logstash与MQ实现ES和数据库保持同步区别    1.Logstash采用定时方式保持ES和数据库    2.MQ采用异步实时方式 MQ比Logstash更加能够保持数据一致性 3.Logstash输出到E

摘要:阿里云CloudDBA主要分为离线分析和在线分析两种功能.帮助用户节省成本,定位问题,分析原因并推荐解决方法.CloudDBA可以做到实时诊断,离线诊断和SQL优化.并且通过MySQL的参数调优,检测参数的不合理或者准备的延迟的情况.   演讲嘉宾简介: 勋臣,阿里云RDS内核团队技术专家,目前阿里云CloudDBA专家系统开发.有着丰富的数据库开发管理和优化的经验.   本次直播视频精彩回顾,戳这里! PPT下载链接:http://click.aliyun.com/m/51146/ 以下

New Relic性能监控(一)概览 2018-04-12 琅琊书生 本系列文章基于公司使用New Relic的经验,鉴于国内较少有这方面的文章,因此把我工作中了解到的知识分享给大家,希望可以给需要的朋友带来帮助. 越来越多的软件产品正在以服务的方式发布.当应用上线后,我们希望对产品有持续的监控,在客户发现问题之前,能够感知系统的运行状态,健康状况,性能表现,以便快速应对系统故障,为客户提供持续不断的优质服务.New Relic的产品为解决这一问题提供了完整的解决方案.New Relic提供了端

一.外观模式 分析:外观模式是为子系统的一组接口提供一个统一的界面,数据库JDBC连接应用就是外观模式的一个典型例子,特点:降低系统的复杂度,增加灵活性.结果:代码示例: public class DBCompare { Connection conn = null; PreparedStatement prep = null; ResultSet rset = null; try { Class.forName( "<driver>" ).newInstance(); c

回归(Regression) 生活中的很多事物之间是相互影响的,如商品的质量跟用户的满意度密切相关.而回归分析是要分析两个事物间的因果关系,即哪一个是自变量和因变量,以及自变量和因变量之间的关系:回归有着较多的实际应用场景,如分析天气和空气中跟物质含量跟PM2.5浓度的关系,在分析出这一关系后,即可以用来预测未来某一时刻的PM2.5;如在无人车中,分析无人车红外线感测值.各个方向的视觉图等与方向盘角度之间的关系: 回归案例分析 分析神奇宝贝自身各个属性(也称作特征)跟进化后CP(Combat P

DDD(Domain-Driven Design) 领域驱动设计 1. DDD(Domain-Driven Design)是什么? DDD是Eric Evans在2003年出版的<领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道>(Domain-Driven Design: Tackling Complexit

相似度分析的,其中的分词可以采用HanLP即可: http://www.open-open.com/lib/view/open1421978002609.htm /*********************************************************** * @Title : SimilarityAnalyse.java * @Package : lsg.hawei.hanlp * @Description: TODO(用一句话描述该文件做什么) * @author