本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用,文章内容分享自 gladosAI 的博客,本篇文章中提出了一个问题,hanlp分词影响了实验判断结果.为何会如此,不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章. 学习内容 在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果,结果有500多个词不在词向量里,解决方案就是重新分词,或再追加训练这些词到词向量里.但后者相对麻烦且目前样本量不大.我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词,会比不同工具(jieba)的效果要好,因为都是同一模式的分词,分出来的词

问题 不管你用DBFirst,ModelFirst或是CodeFirst的方式,你想用实体键获取一个单独的实体.在本例中,我们用CodeFirst的方式. 解决方案 假设你有一个模型表示一个Painting(绘画)类型的实体,如Figure 13-2所示: Figure 13-2. The Painting entity type in our model 在代码In Listing 13-2,我们创建实体类Painting. public class Painting { public str

在.NET程序中,程序的配置文件默认都会放在程序根目录下的web.config(网站程序)或App.config(控制台等程序),在该配置文件中可以定义若干程序配置信息. 在此以网站程序为例,首先将下面内容写入web.config文件的根节点<configuration>下: <appSettings> <add key="DataSource" value="xxx"/> <add key="URL"

//在两个数成对出现的数组中找到一个单独的数.比如{1,2,3.3,1,4.2},即找出4 #include <stdio.h> int find(int arr[], int len) { int i = 0; int ret = 0; for (i = 0; i < len; i++) { ret = ret^arr[i]; } return ret; } int main() { int arr1[] = { 1, 2, 2, 3, 1, 5, 3 }; int arr2[] =

博客搬到了fresky.github.io - Dawei XU,请各位看官挪步.最新的一篇是:打包.NET Core的程序到一个单独的可执行文件.

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 关于相似性以及文档特征.词特征有太多种说法.弄得好乱,而且没有一个清晰逻辑与归类,包括一些经典书籍里面也分得概念模糊,所以擅自分一分. ---------------------------------------------- 一.单词的表示方式 1.词向量 词向量是现行较为多的方式,另外一篇博客已经写了四种词向量的表达方式,两两之间也有递进

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. R的优点:免费.界面友好(个人认为没有matlab友好,matlab在我心中就是统计软件中极简主义的代表).小(压缩包就几十M,MATLAB.R2009b的压缩包是1.46G).包多(是真的多,各路好友会经常上传新的包). R的麻烦之处:经常升级,是经常,非常经常,这就导致你在加载一个包之前需要考虑这个包要在R的哪个版本上才能使用,而往往做一件事情都要加载10个包左右,一般比较方便的做法就是先升级到最新版,因为只有小部分的包在新版本上不能用. 言归正

输入法中,当你输入一个字的时候,输入法就能猜出你要输入什么词.这就是词联想.现在,再python中简单实现类似这样的功能:根据制定好的词库,输入一个新的词,帮助实现词联想.其中分词用了jieba包. # -*-coding:utf-8-*- """ 分词的函数cut_words() """ def cut_words(temp): import jieba import re wenben = re.sub("[1234567890\s

[概述]做好一个web系统的安全运维,除了常规的防注入,防入侵等,还有一个检测并过滤敏感词,脏词..  这件事做得不好,轻则导致一场投诉或纠纷,重则导致产品被勒令关闭停运. 废话少说,先看下代码,可以拿过去直接使用. using Microsoft.VisualBasic; using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; namespace

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

基本概念:cookie是指web浏览器存储的少量数据,该数据会在每次请求一个相关的URL时自动传到服务器中. 以博客园为例,我们看看cookie有哪些属性: 1.Name:cookie的名称: 2.Value:cookie名称对应的值: 3.Domain:设置cookie作用域.默认是当前web服务器的主机名.设置该属性可使大型网站子域之间共享cookie,不过只能设置为当前服务器的域. 举个栗子:order.example.com域下的服务器想读取catalog/example.com域下设置

适合阅读人群:有一定的数学基础. 这几篇文章是16年写的,之前发布在个人公众号上,公众号现已弃用.回过头来再看这几篇文章,发现写的过于稚嫩,思考也不全面,这说明我又进步了,但还是作为学习笔记记在这里了,方便以后自己经常查阅. 支持向量机(SVM)理论总结系列.线性可分(附带R程序案例:用体重和心脏重量来预测一只猫的性别) R系列:关联分析:某电商平台的数据:做捆绑销售和商品关联推荐 R系列:分词.去停用词.画词云(词云形状可自定义) end!

/** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/2/28 19:39 * @description: * @version:$ */ /* 编写一个函数,要求从给定的向量A中删除元素值在x到y之间的所有元素(向量要求各个元素之间不能有间断), 函数原型为int del(int A ,int n , int x , int y),其中n为输入向量的维数,返回值为删除元素后的维数*/ public class page0602 { public s

谷歌笔试题--给定一个集合A=[0,1,3,8](该集合中的元素都是在0,9之间的数字,但未必全部包含), 指定任意一个正整数K,请用A中的元素组成一个大于K的最小正整数. Google2009华南地区笔试题 给定一个集合A=[0,1,3,8](该集合中的元素都是在0,9之间的数字,但未必全部包含),指定任意一个正整数K,请用A中的元素组成一个大于K的最小正整数.比如,A=[1,0] K=21 那么输出结构应该为100. <pre name="code" class="

excel导入sql server 文本被截断,或者一个或多个字符在目标代码页中没有匹配项 错误处理方法: 方案1:修改注册表 出现文本被截断的原因是SQL Server的导入导出为了确定数据表的字段类型,首先第一步会取要导入的excel文 件的前8行来判别大小.如果前8条数据是少于255的字符串,那么会自动设成nvarchar(255)类型,但如果Excel 后面的记录中有长度超过255的数据的时候,导入时就会出错.即使在导入设置映射时调整了该字段的长度也不行. 方法:如果是:Jet引擎 HK

最近js中遇到js将数组中一个或多个字段相同的子元素中合并,相信很多朋友也有遇到,大家可能有多种方法,我在这里记录一个相对简单的方法,当然大家如有其它更好的方法,请提出来大家共同学习. //将经济事项设置号相同的分为一组,economicIssuesNo:经济事项设置号:economicIssuesName:经济事项名称 function jsonUntil(arr){ var map = {}, dest = []; for(var i = 0; i < arr.length; i++){ v

/** * 当一个控件被添加到父控件中就会调用 */ - (void)didMoveToSuperview { if (self.group.opened) { self.nameView.imageView.transform = CGAffineTransformMakeRotation(M_PI_2); } else { self.nameView.imageView.transform = CGAffineTransformMakeRotation(); } } /** * 当一个控件即

package com.swift; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.ListIterator; public class Collections { public static void main(String[] args) { /* * 完成以下需求: *创建一个存储字符串的集合list,向list中添加以下字符串:”C++”.”Java”.” Python”.”大数据与云计算”. *遍

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n

MATLAB需要读取一个文件夹下的多个子文件夹中的指定格式文件,这里以读取*.JPG格式的文件为例 1.首先确定包含多个子文件夹的总文件夹 maindir = 'C:\Temp Folder'; 2.再确定有哪些子文件夹,并过滤掉干扰的文件 subdir = dir( maindir ); % 确定子文件夹 : length( subdir ) if( isequal( subdir( i ).name, '.' ) || isequal( subdir( i ).name, '..' ) ||

今天下午,看了一会github,想刷个题呢,就翻出来了刷点题提高自己的实际中的解决问题的能力,在面试的过程中,我们发现,其实很多时候,面试官 给我们的题,其实也是有一定的随机性的,所以我们要多刷更多的题.去发现问题. 题目:     给定一个整数数组 nums 和一个目标值 taget,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标. 你可以假设每种输入只会对应一个答案.但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素. 解析: 实际这里就是给你的一个列表的数字,给你一个预期,让你返