昨天在课堂上学习了jieba库,跟着老师写了同样的代码时却遇到了问题: jieba分词报错AttributeError: module 'jieba' has no attribute 'cut' 文件名为jieba.py 代码是: import jieba s=jieba.lcut("中国是一个伟大的国家") print(s) 运行结果为 Traceback (most recent call last): File "F:\lgm\07孙晶晶\jieba.py"

学习Swift最快捷的方法就是创建playground,但有时后运行很慢或者一直显示Running,无法输出. 解决办法 关闭Xcode 在终端里执行2段代码 rm -rf ~/Library/Developer/CoreSimulator/Devices killall -9 com.apple.CoreSimulator.CoreSimulatorService 再打开playground文件就正常了

1 开发一个注重性能的JDBC应用程序不是一件容易的事. 当你的代码运行很慢的时候JDBC驱动程序并不会抛出异常告诉你. 本系列的性能提示将为改善JDBC应用程序的性能介绍一些基本的指导原则,这其中的原则已经被许多现有的JDBC应用程序编译运行并验证过. 这些指导原则包括: 正确的使用数据库MetaData方法  只获取需要的数据  选用最佳性能的功能  管理连接和更新 以下这些一般性原则可以帮助你解决一些公共的JDBC系统的性能问题. 使用数据库Metadata方法 因为通过ResultSet

如果笔记本的 WIN7 运行很卡,请尝试运行这些批处理 WIN7是不是很卡?关掉下列服务吧 @echo off rem AppXSvc 为部署应用商店应用程序提供基础结构支持 rem BITS 微软的后台传输组件 rem BFE 管理防火墙和 IPsec 策略以及实施用户模式筛选的服务,关联以下服务 rem IKEEXT IKE and AuthIP IPsec Keying Modules rem PolicyAgent IPsec Policy Agent rem SysMain Prefe

myEclipse以其丰富的功能博得程序员的热爱,但是其速度确实有问题,jsp文 件打开会不停的校验,甚至出现卡死,分析原因,原来是 validation在做怪. 好,既然找到了原因,那就把问题解决,方法如下: 打开 Myeclipse---->window--->preferences--->Myeclipse--->Validation build下除了 Classpath dependence validate 其他勾全部去掉. 这样它不会再去校验了.想校验某个jsp文件如下

方法一:这是因为PHP 5.3在面对数据库配置信息中的“localhost”会犹豫,因此直接把这个地址改名为“127.0.0.1”,这个IP是IPv4下面的本地网络地址,实际作用和“localhost”一样,不过能明确告诉PHP这是IPv4网络.至于具体的修改流程,好比我的网站源程序是dedecms,因此数据库配置信息在html/data/common.inc文件中,要用Dreamweaver之类的专业软件编辑修改,否则保存后可能出错. 至于别的程序,同样修改数据库配置文件即可,下面是一般的数据

最近升级了系统,发现PHPStorm 运行一会儿就卡顿起来了,按网上的方法加大内存配置也是没效果: 运行一会儿照样卡顿,接着一会儿就要内存溢出了挂掉了: 想着最近只有升级过操作系统,并没有升级JDK等版本依赖,很是恼火,效率低下 刚好看见官网今年出了新版本,于是马上卸载,甚至连原来藏在各个文件夹中的相关的配置和缓存全部删掉 下载了新版本安装后,运行起来发现又可以飞快的编码了

在运行集成学习的多数投票分类代码时,出现错误 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

描述:[Wed Jul 24 15:49:11 2013] [warn] (OS 64)指定的网络名不再可用.  : winnt_accept: Asynchronous AcceptEx failed. 客户反映站点访问速度巨慢. 我测试了下phpinfo输出.尽然执行了100s,神啊.感觉看日志,看到“[Wed Jul 24 15:49:11 2013] [warn] (OS 64)指定的网络名不再可用.  : winnt_accept: Asynchronous AcceptEx fail

将连接数据库的配置文件 localhost  修改为127.0.0.1 PHP5.3以上,如果是链接localhost,会检测是IPV4还是IPV6,所以会比较慢.解决办法是:链接数据的时候,不要填写localhost,改为127.0.0.1

1.查看pod信息 # 查看pod 报错信息kubectl get pods发现pod的ip没有 生成,也没有分配到某个node节点 # 查看pod详细时间kubectl describe pods发现pod事件为空 2.查看集群信息 kubectl get nodes 发现集群状态正常 kubectl cluster-info Kubernetes master is running at https://xx.xx.55.113KubeDNS is running at https://xx

具体错误提示如下: >>> import jieba Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\Users\wyf349\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\jieba\__init__.py", line 11, in &l

经过了一些学习与一些十分有意义的锻(zhe)炼(mo),我决定尝试一手新接触的python第三方库 ——jieba库! 这是一个极其优秀且强大的第三方库,可以对一个文本文件的所有内容进行识别,分词,甚至是根据猜测的词义形成字典! 这么好用的库不去了解实在是可惜啊!!! 那么第一步,我们当然是先安装它了! 步骤很简单! 就是我们以往的cmd命令行安装即可: 接下来让我们了解一下它的基本语法吧! jieba库有三个基本的模式:精确模式.全模式.搜索引擎模式 精确模式:试图将语句最精确的切分,不存在冗

一.介绍: jieba: “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. 完整文档见 : GitHub: https://github.com/fxsjy/jieba 特点 支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:

声明:由于担心CSDN博客丢失,在博客园简单对其进行备份,以后两个地方都会写文章的~感谢CSDN和博客园提供的平台.        前面讲述了很多关于Python爬取本体Ontology.消息盒InfoBox.虎扑图片等例子,同时讲述了VSM向量空间模型的应用.但是由于InfoBox没有前后文和语义概念,所以效果不是很好,这篇文章主要是爬取百度5A景区摘要信息,再利用Jieba分词工具进行中文分词,最后提出文本聚类算法的一些概念知识.        相关文章:        [Python爬虫]

结巴分词系统中实现了两种关键词抽取法,一种是TF-IDF关键词抽取算法另一种是TextRank关键词抽取算法,它们都是无监督的算法. 以下是两种算法的使用: #-*- coding:utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals import jieba.analyse import jieba s='gStore 是一个基于图的 RDF 数据管理系统(也称为“三元组存储”),维持\ 了原始RDF 数据的图结构.它的数据模型是有标签的有向多边图

近几天在做自然语言处理,看了一篇论文:面向知识库的中文自然语言问句的语义理解,里面提到了中文的分词,大家都知道对于英文的分词,NLTK有很好的支持,但是NLTK对于中文的分词并不是很好(其实也没有怎么尝试,哈哈哈!) 然后发现了jieba(结巴)分词,发现还是很强大的,还有一个THULAC(http://thulac.thunlp.org/#%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%92%8C%E5%AE%89%E8%A3%85),THULAC我还没有试过,这次先来展示一下jieba分词的一些

支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析: 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义: 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词. 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 1 . 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的 HM

一.分词工具 ansj.hanlp.jieba 二.优缺点 1.ansj 优点: 提供多种分词方式 可直接根据内部词库分出人名.机构等信息 可构造多个词库,在分词时可动态选择所要使用的词库缺点: 自定义词典时,系统词典还是被优先使用,导致词性不是自定义词典中的词性 多单词英文姓名无法分出适用场景 若不使用自定义分词,可直接使用ansj 2.hanlp 优点: 自定义分词.词性方便 可分出多单词的英文名称(词典数据可带空格) 可动态增删词库, 动态添加词典前五千万速度很快,5m左右缺点: 动态添加

jieba是一个强大的分词库,完美支持中文分词 安装jieba 使用命令安装 pip install jieba 出现上图表示安装成功了 jieba分词模式 全模式 全模式:试图将句子精确地切开,适合文本分析,输出的是多有可能的分词组合 import jieba str = "我是一个中国人" word1 = jieba.cut(str,cut_all=True) for item in word1: print(item) 运行结果: 我是一个中国国人 精确模式 精确模型:把句子中所

今日学习了python的词云技术 from os import path from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt d=path.dirname(__file__) text=open(path.join(d,"data//constitution.txt")).read() # 步骤3-2:设置一张词云图对象 wordcloud = WordCloud(background_color="