想要更高效地找到信息,你需要掌握这些搜索技巧 (google or baidu) 转载:https://tingtalk.me/search-tips/ 在大型局域网(互联网)的今天,你以为搜索是一门技术,其实搜索是一门忍术.你必须忍受不同平台各自为阵,内容信息就像孤岛,也必须忍受搜索结果被活埋在广告堆中--以至于,目前来说,好的搜索方式,不止是掌握了搜索方法,还要,找对平台.by Topbook 有人说,搜索引擎是 PC 互联网的完美商业模式,这个论断被 Google 和百度证明.可是移动互联

上一次,我用TF-IDF算法自动提取关键词. 今天,我们再来研究另一个相关的问题.有些时候,除了找到关键词,我们还希望找到与原文章相似的其他文章.比如,"Google新闻"在主新闻下方,还提供多条相似的新闻. 为了找出相似的文章,需要用到"余弦相似性"(cosine similiarity).下面,我举一个例子来说明,什么是"余弦相似性". 为了简单起见,我们先从句子着手. 句子A:我喜欢看电视,不喜欢看电影. 句子B:我不喜欢看电视,也不喜欢看

"找出相似文章"的一种算法: 利用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词. 每篇文章若干个关键词的相对词频. 生成两篇文章各自的词频向量. 计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似. 原文链接作者阮一峰: http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html 另一应用自动摘要: http://www.ruanyi

Trie字典树 Trie字典树又称前缀树,顾名思义,是查询前缀匹配的一种树形数据结构 可以分为插入(创建) 和 查询两部分.参考地址极客时间 下图为插入字符串的过程: 创建完成后,每个字符串最后一个字母标记为终结点(图中显示为红色) 下图为查询字符串:"her"的过程:绿色箭头表示查询路径 我们将要查找的字符串分割成单个的字符 h,e,r,一个一个查询 下图为查询字符串:"he"的过程:绿色箭头表示查询路径 因为'e'不是终结点,所以不能完全匹配上. Trie字典树

前言 我的读者中应该大部分都是 Java 从业者,不知道写 Java 这些年是否真的有找到对象? 没找到也没关系,总不能在一棵树上吊死,我们也可以来 Go 这边看看,说不定会有新发现. 开个玩笑,本文会以一个 Javaer 的角度来聊聊 Go 语言中的面向对象. OOP 面向对象这一词来源于Object Oriented Programming,也就是大家常说的 OOP. 对于 Go 是否为面向对象的编程语言,这点也是讨论已久:不过我们可以先看看官方的说法: 其他的我们暂且不看,Yes and

TF-IDF 加权及其应用 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估某个单词对于一个文档集合(或一个语料库)中的其中一份文件的重要程度.单词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级. 一.原理 在一份给定的文件里,词频 (term fr

TF-IDF Algorithm From http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html Chapter 1, 知道了"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个值相乘,就得到了一个词的TF-IDF值.某个词对文章的重要性越高,它的TF-IDF值就越大. (1) 出现次数最多的词是----"的"."是"."在"----这一类最常用的词.它们

最近利用shell帮公司优化挖掘关键词的流程,用shell替代了多个环节的操作,极大提高了工作效率. shell在文本处理上确有极大优势,比如多文本合并.去重等,但是最近遇到了一个难搞的问题,即两个大数据量文件去重. 有txt文件A.txt和B.txt. 其中A为关键词和搜索量,以逗号分隔,约90万行. B为关键词,约400万行. 需要从A中找出与B重复的关键词. 我试了N种姿势,但结果都不尽人意,最奇怪的是有些方法对小数据量的测试文件有用,一旦用在A与B上就会失败,真叫人百思不得其解. 姿势一

1-5 Top 5 Timed EventsWaits : 该等待事件发生的次数, 对于DB CPU此项不可用Times : 该等待事件消耗的总计时间,单位为秒, 对于DB CPU 而言是前台进程所消耗CPU时间片的总和,但不包括Wait on CPU QUEUEAvg Wait(ms)  :  该等待事件平均等待的时间, 实际就是  Times/Waits,单位ms, 对于DB CPU此项不可用% Total Call Time:  该等待事件占总的call time的比率total call

Google良好的搜索和易用性已经得到了广大网友的欢迎,但是除了我们经常使用的Google网站.图像和新闻搜索之外,它还有很多其他搜索功能和搜索技巧.如果我们也能充分利用,必将带来更大的便利.这里我介绍几个很有用的搜索技巧,在平时搜索中可以结合使用. 一.限定搜索范围的技巧 .文件类型 有时候我们可能不需要搜索网页文件或者图片,我们可能想要搜索其他类型的问题,比如文档文件(Word,Excel,PPT),Flash文件,甚至是Google地图文件,我们都可以使用“filetype”功能来实现.

2015-09-06虚拟机网络设置.wmv: curl     获取在命令行显示的网页 dhclient     分配ip地址 ifdown eth0     关闭网卡eth0 ifup eh0     开启网卡eth0 ifconfig -a     查看所有网卡设备 service network restart dhclient   获取ip命令 rout -n     查看网关         命令行光标移动快捷键: Ctrl+a     移动光标到行首 Ctrl+e     移动光标到

SEO是什么? SEO的全称是Search Engine Optimization,翻译过来就是搜索引擎优化,说到搜索引擎,可能不是特别的清楚.通俗点讲,就是百度,谷歌,雅虎,这些可以直接搜索到你想要的资料的就是搜索引擎. 下面说说站内文章如何写好? 1.新闻式标题 2.问答式标题 3.承诺式标题 统一成: 以上信息由XXXX为您整理发布,详情请咨询:028XXXXX 1.排版问题,如果第一段空行了,其他都要空行.文字开头要么对齐要 么不对齐.适当要换行. 2.标题不要太长.最好用的是关键词 3

渗透测试中,第一阶段就是信息搜集,这一阶段完成的如何决定了你之后的进行是否顺利,是否更容易.而关于信息收集的文章网上也是有太多.今天我们来通过一些例子来讲解如何正确使用Shodan这一利器. 想要利用好这一利器,首先得知道他是什么,Shodan是一款网络空间搜索引擎,和我们常见的百度谷歌不同,他主要搜索的是存在于互联网中的设备,服务器.摄像头.工控设备.智能家居等,都是他的目标.Shodan不仅可以发现这些设备,并且可以识别出其版本,位置,端口,服务等一些信息,并且进行了一些相应分类. Shod

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花

本节内容 1. shell流程控制 2. for语句 3. while语句 4. break和continue语句 5. case语句 6. shell编程高级实战 shell流程控制 流程控制是改变程序运行顺序的指令.linux shell有一套自己的流程控制语句,其中包括条件语句(if),循环语句(for,while),选择语句(case).下面我将通过例子介绍下,各个语句使用方法 if语句 格式: 格式:if list; then list; [ elif list; then list;

NLP文本相似度 相似度 相似度度量:计算个体间相似程度 相似度值越小,距离越大,相似度值越大,距离越小 最常用--余弦相似度:​ 一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小 余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似 如果向量a和b不是二维而是n维 ​ 示例 句子1:这只皮鞋号码大了,那只号码合适 句子2:这只皮鞋号码不小,那只更合适 ​分词 句子1:这只/皮鞋/号码/大了,那只/号码/合适 句子2:这只/皮鞋/号码/不/小,那只/更/合适 ​列出所有词 这只,皮鞋,号

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace ConsoleAppTest { class Program { /// <summary> /// 简单关键字过滤 /// </summary> /// <param name="args"></param> static void Main(st

开发环境: Windows 10 in Parallels Desktop Visual Studio 15.6 场景还原: 使用 Visual Studio 15.6 (即 Visual Studio 2017) 新建 ASP.NET Core MVC 项目,启动调试,提示: 调试器的工作进程(msvsmon.exe)意外退出.调试将终止 其实这个问题曾经多次遇到过,但是都没做记录,导致每次都得重新搜索解决方案. 打开「事件查看器」,依次点击「Windows 日志」-「应用程序」,可以看到两条

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题

1.TF-IDF介绍 TF/IDF(term frequency–inverse document frequency)用以评估字词 对于一个文件集其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出 现的次数成正比增加,随着它在语料库中出现的频率下降.注意前后的中心词不一样. • 词频 (term frequency, TF) 词语在文件中出现的次数,一般进行归一化,防止长文件数字过大.(同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词频,而不管该词语重要与否.) • 逆向文件频率 (invers

之前使用过此 widget,如今再次需要,发现很多东西已经记不起来了,当然之前用的版本也不一样. 使用之前当然是先认真阅读官方的说明文档和示例,这点很重要,而不是东一块西一点的去网上瞎找资料.Options,Methods,Events 区分的很详细,参考 jQuery Autocomplete Widget API DOC . 我需要的场景是,一个文本框,根据动态输入,ajax get data source,select 结果后做些 dom 操作.这是一个简单场景,当然我需要的其实很复杂,后