日期:2020.02.03 博客期:142 星期一 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转](本期博客) g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 今天开始准备把昨天的任务补一下,再补充一下以前的博客. 1.全部热词演示页面改写 我追加了其他页的展示和页面跳转部分js内

日期:2020.02.04 博客期:143 星期二   [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成](本期博客) h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 如下图,我已经解决的需求是标黄的部分,剩余需求就只有 热词分类.目录生成.热词关系图展示.数据报告导出 四部分了,这些

日期:2020.02.01 博客期:140 星期六 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复](本期博客) e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 今天问了一下老师,好像是之前数据爬取的内容就不对,不应该爬取标签,我仔细想了一下,也确实不是,所以今天我们来爬取IT新闻里

日期:2020.01.27 博客期:135 星期一 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备](本期博客) b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 今天问了一下老师,信息领域热词从哪里爬,老师说是IT方面的新闻,嗯~有点儿意思了! 我找到了好多IT网站,但是大多数广告又

日期:2020.01.28 博客期:136 星期二 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入](本期博客) c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 今天主要是在网上找学习网站,爬取方面就参照之前爬到的数据做了一个简单的云图信息展示(Java Web),但是老师要求最好是

日期:2020.01.29 博客期:137 星期三 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据](本期博客) d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 嗯,先声明一下 “拓扑数据”的意思,应老师需求,我们需要将热词的解释.引用等数据从百科网站中爬取下来,之后将统一的热词数据

日期:2020.02.02 博客期:141 星期日 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用](本期博客) f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 嗯~昨天相当于把数据重新爬了一边,但是貌似数据仍然不合适.问题到底出在什么地方呢?我直接回答了吧!如果我们的需求仅仅是云图

日期:2020.02.05 博客期:144 星期三 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成](本期博客) i . [App制作] 本来是说今天.昨天要写一篇完整实现的,然后今天这一篇就去写演示类的博客的!但是又怕自己查起来不方便,还是分开写吧! 按照昨

本节来源于阿里云栖社区,同时正在开发一个舆情平台,其中他们发布了一篇他们所做的分析流程,感觉可以作为案例来学习.文章来源:觉民cloud/云栖社区 平台试用链接:https://prophet.data.aliyun.com/hotword?spm=5176.100239.blogcont68813.6.QB2AAc&isDemo=true 一般热词分析历经:分词.关键词提取.词关联计算.热度计算 一.分词 主要是词包大法,你懂得,阿里词包都不用自己写,本身一大堆啊!!!厉害了word哥:公众趋

日期:2020.02.14 博客期:154 星期五 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作](本期博客) 今天是要把之前的任务做成 App 展览形式,所以首先我先去把 Android Studio ,下载了回来,我打算分成两部分

利用Jquery easyui里的autocomplete(1.10.0版本) 的异步请求(remot.html) 添加引用 <script src="~/Scripts/jquery-1.7.1.min.js"></script> <script src="~/Scripts/jquery-ui-1.8.20.min.js"></script> <link href="~/Content/themes

1.建立搜索表 ID KeyWords DT 搜索一次保存一次,id才用guid提高效率 /// <summary> /// 搜索数据 /// </summary> /// <returns></returns> private List<ViewSarchContentModel> SearchBookContent() { string indexPath = @"C:\lucenedir"; List<string

背景 由于只想了解当天新增的top热词,减少过多信息干扰,打算做一款app实现这个功能. 架构: 热词抓取 -> mysql <=> nodejs <=> nginx <=> react native应用 软件安装: 从阿里云申请的CentOS7.4裸机,因此软件安装列表如下: jdk: yum install java-1.7.0-openjdk-devel maven: wget apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz &&

一.热词统计 方案一: 设计一个表:ID       KeyWord     Count 当用户再输入框中查询的时候,我们就往表中插入数据,在插入之前首先判断是否已经存在keyword,存在的话,让Count+1 这种方案非常费时 方案二: 表 :ID      Keyword     Count 每次用户输入的时候直接插入,不需要判断是否存在,当进行热词展示的时候,通过Group By语句进行统计 同样比较费时 方案三: 表一明细表:ID   Keyword 表二汇总表:ID   KeyWor

重要术语说明_语音识别(ASR)_智能语音交互-阿里云  https://help.aliyun.com/document_detail/72238.html 返回模式(response mode) 在调用语音识别服务时进行设置,返回模式有流式(streaming)和整体(total)两个选项. “整体”模式只在语音全部识别完后返回一次完整的结果 “流式”模式下用户一边说话一边返回识别结果,其中除了最后一次是完整的结果,其余的都是中间结果 比如语音是“你好阿里巴巴”,“整体”模式只在用户说完后返

离线语音Snowboy热词唤醒 语音识别现在有非常广泛的应用场景,如手机的语音助手,智能音响(小爱,叮咚,天猫精灵...)等. 语音识别一般包含三个阶段:热词唤醒,语音录入,识别和逻辑控制阶段. 热词唤醒就是唤醒设备,让设备解析你接下来说的话.通常设备一直在录入周围的声音,但是设备此时不会有任何反应.当通过像「Hi,Siri」这样的唤醒词被唤醒以后,设备就开始处理接下来的声音了.热词唤醒是语音识别的开始. Snowboy 是比较流行的热词唤醒框架,目前已经被百度收购.Snowboy 对中文支持友

现在有业务场景,要求实现词库里面,最新,最热的词并显示,点击热词后可以进入相关信息的文章或者句子 热词的显示频率12小时更新一次. 实现思路: 实现步骤:

热词图很酷炫,也非常适合热点事件,抓住重点,以图文结合的方式表现出来,很有冲击力.下面这段代码是制作热词图的,用到了以下技术: jieba,把文本分词 wordcloud,制作热图 chardet,辨别文件的编码格式,其中中文统一为GB18030,更加的兼容 imageio,提取图片的形状 其他:自动识别文件编码,自动识别txt文件,图片文件名与txt文件一致,使用的是四大名著的文本(自行百度),部分中国地图 上代码: import os import jieba import wordclou

IK分词器虽然自带词库 但是在实际开发应用中对于词库的灵活度的要求是远远不够的,IK分词器虽然配置文件中能添加扩展词库,但是需要重启ES 这章就当写一篇扩展了 其实IK本身是支持热更新词库的,但是需要我感觉不是很好 词库热更新方案: 1:IK 原生的热更新方案,部署一个WEB服务器,提供一个Http接口,通过Modified和tag两个Http响应头,来完成词库的热更新 2:通过修改IK源码支持Mysql定时更新数据 注意:推荐使用第二种方案,也是比较常用的方式,虽然第一种是官方提供的,但是官方

排序算法是研究非常广泛且超级经典的算法,主流排序算法的时间复杂度基本都在O(nlogn). 今天就介绍一种以hash表为基础的,时间复杂度能够达到O(n)的排序算法--计数排序: 同时基于它的思想,完成时间复杂度同样为O(n)的求Top N热词的小功能应用. 算法思想 01 n个数据需要排序,就把数据映射到 [0, n-1] ,然后用 int 数组 id2num [n] 完成 "编号 to 出现次数的映射 ": 简单来说,对于正整数数据,先找到最大值maxData,那么可以直接创建 i