一.前言 随着互联网的发展,数据的海量增长使得文本信息的分析与处理需求日益突显,而文本处理工作中关键词提取是基础工作之一. TF-IDF与TextRank是经典的关键词提取算法,需要掌握. 二.TF-IDF 2.1.TF-IDF通用介绍 TF-IDF,全称是 Term Frequency - inverse document frequency,由两部分组成---词频(Term Frequency),逆文档频率(inverse document frequency). TF-IDF=词频(TF)

一.概述 今天起就正式进入了流式计算.这里先解释一下流式计算的概念 离线计算 离线计算:批量获取数据.批量传输数据.周期性批量计算数据.数据展示 代表技术:Sqoop批量导入数据.HDFS批量存储数据.MapReduce批量计算数据.Hive批量计算数据.***任务调度 ,hivesql .调度平台 .Hadoop集群运维 .数据清洗(脚本语言) .元数据管理 .数据稽查 .数据仓库模型架构 相关技术栈与应用 流式计算 流式计算:数据实时产生.数据实时传输.数据实时计算.实时展示 代表技术:Fl

一.常用命令 1.提交命令 提交任务命令格式:storm jar [jar路径] [拓扑包名.拓扑类名] [拓扑名称] torm jar examples/storm-starter/storm-starter-topologies-.jar storm.starter.WordCountTopology wordcount 2.杀死任务 storm (执行kill命令时可以通过-w [等待秒数]指定拓扑停用以后的等待时间) storm 3.停用任务 storm deactivte [拓扑名称]

一.集群提交任务流程分析 1.集群提交操作 参考:https://www.jianshu.com/p/6783f1ec2da0 2.任务分配与启动流程 参考:https://www.cnblogs.com/heitaok/p/5531535.html 二.相关目录树 1.组件本地目录树 2.storm zk目录树 三.集群通信 Worker间的通信经常需要通过网络跨节点进行,Storm使用ZeroMQ或Netty(0.9以后默认使用)作为进程间通信的消息框架. Worker进程内部通信:不同wo

https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903380.html-------pandas 学习(1): pandas 数据结构之Series https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html-------pandas 学习(2): pandas 数据结构之DataFrame https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/

转自:http://www.cocoachina.com/industry/20140604/8668.html   不知道大家有没有发现,在iOS APP开发过程中,UITableView是我们显示内容常见的控件,本人觉得它是UIKit中最复杂的一个控件.今天要向大家介绍的就是如何动态计算UITableViewCell高度的一经验与技巧,在此做一些总结方便朋友们查阅.为了不让讲解空洞抽象,我还是用代码实例的方式进行讲解,这样更容易接收与学习.   本文将介绍四种情况下UITableViewCe

本文将介绍四种情况下UITableViewCell的计算方式,分别是: Auto Layout with UILabel in UITableViewCell Auto Layout with UITextView in UITableViewCell Manual Layout with UILabel in UITableViewCell Manual Layout with UITextView in UITableViewCell 随UITextView高度动态改变Cell高度 1. A

感觉挺有用的一篇文章,分析了4种解决方案.回头测试之.如果有别的方案,我会在后面补上. 原文地址:http://www.ifun.cc/blog/2014/02/21/dong-tai-ji-suan-uitableviewcellgao-du-xiang-jie/ 不知道大家有没有发现,在iOS APP开发过程中,UITableView是我们显示内容常见的控件,本人觉得它是UIKit中最复杂的一个控件.今天要向大家介绍的就是如何动态计算UITableViewCell高度的一经验与技巧,在此做一

(转https://blog.csdn.net/gzmfxy/article/details/78994396) 中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块,在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词.本文详细介绍现在非常流行的且开源的分词器结巴jieba分词器,并使用python实战介绍. jieba分词算法使用了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生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再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

机器学习03 /jieba详解 目录 机器学习03 /jieba详解 1.引言 2.分词 2.1.jieba.cut && jieba.cut_for_search 2.2.jieba.lcut && jieba.lcut_for_search 2.3 全模式和精确查找模式 2.4.搜索引擎模式 2.5.HMM模型 3.繁体字分词 4.添加自定义分词 4.1.载入词典 4.2.调整词典 5.关键词提取 5.1.基于TF-IDF算法的关键词提取 5.2.基于 TextRank

接上文:SQL Server 执行计划操作符详解(2)--串联(Concatenation ) 前言: 前面两篇文章介绍了关于串联(Concatenation)和断言(Assert)操作符,本文介绍第三个常见的操作符计算标量(Compute Scalar).这个操作符的名字比较直观--进行一个标量计算并返回计算值.官方说明:Compute Scalar 运算符通过对表达式求值来生成计算标量值.该值可以返回给用户.在查询中的其他位置引用或二者皆可.例如,在筛选谓词或联接谓词中就会出现二者皆可的情况

+=与-=运算符混合计算解析: int x = 3; x += x -= x -= x += x -= x; 详解:算数运算按运算符优先级运算,从右至左计算. 1. x=x-x; 实际为 3 - 3 计算结果为0: 2. x=x+x; 实际为 3 - 0,0是第1步结果,计算结果为3: 3. x=x-x; 实际为 3 - 3,3是第2步结果,计算结果为0: 4. x=x-x; 实际为 3 - 0,0是第3步结果,计算结果为3: 5. x=x+x; 实际为 3 + 3,3是第4步结果,计算结果为6

目录 天数计算规则详解 定义 30 / 360 法 30/360 US 30/360 Bond Basis 30E/360 30E/360 ISDA Actual 法 Actual/Actual ICMA Actual/Actual ISDA Actual/365 Fixed Actual/360 Actual/364 Actual/365L Actual/Actual AFB 1/1 如果未做特别说明,文中的程序都是 Python3 代码. 天数计算规则详解 载入 QuantLib: impo

1.day7题目 1.判断一个数是否是水仙花数, 水仙花数是一个三位数, 三位数的每一位的三次方的和还等于这个数. 那这个数就是一个水仙花数, 例如: 153 = 13 + 53 + 3**3 2.给出一个纯数字列表. 请对列表进行排序(升级题). 思路: 完成a和b的数据交换. 例如, a = 10, b = 24 交换之后, a = 24, b = 10 循环列表. 判断a[i]和a[i+1]之间的大小关系, 如果a[i]比a[i+1]大. 则进行互换. 循环结束的时候. 当前列表中最大的数

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率和决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率(图文详解) Spark Mllib里决策树回归分析使用.rootMeanSquaredError方法计算出以RMSE来评估模型的准确率   具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第18章 决策树回归分类Bike Sharing数据集

DFT计算过程详解 平时工作中,我们在计算傅里叶变换时,通常会直接调用Matlab中的FFT函数,或者是其他编程语言中已经为我们封装好的函数,很少去探究具体的计算过程,本文以一个具体的例子,向你一步一步展示DFT的计算过程. 众所周知,傅里叶变换的计算公式为: 对时域信号进行离散化: 根据欧拉定理: DFT方程改写为: 为第m个DFT输出值, 为采样点输入, 假设N=4: 则: m=0 m=1 m=2 m=3 这里需要补充一个采样率的概念. 假设对原始信号的采样率为: 对原始信号做16点DFT进

原文首发于微信公众号:躬行之(jzman-blog) Android 开发中经常考虑的一个问题就是 OOM(Out Of Memory),也就是内存溢出,一方面大量加载图片时有可能出现 OOM, 通过采样压缩图片可避免 OOM,另一方面,如一张 1024 x 768 像素的图像被缩略显示在 128 x 96 的 ImageView 中,这种做法显然是不值得的,可通过采样加载一个合适的缩小版本到内存中,以减小内存的消耗,Bitmap 的优化主要有两个方面如下,一是有效的处理较大的位图,二是位图的缓

详解计算miou的代码以及混淆矩阵的意义 miou的定义 ''' Mean Intersection over Union(MIoU,均交并比):为语义分割的标准度量.其计算两个集合的交集和并集之比. 在语义分割的问题中,这两个集合为真实值(ground truth)和预测值(predicted segmentation). 这个比例可以变形为正真数(intersection)比上真正.假负.假正(并集)之和.在每个类上计算IoU,之后平均. 对于21个类别,分别求IOU: 例如,对于类别1的I

1.单词——文档矩阵 单词-文档矩阵是表达两者之间所具有的一种包含关系的概念模型,图3-1展示了其含义.图3-1的每列代表一个文档,每行代表一个单词,打对勾的位置代表包含关系. 图3-1 单词-文档矩阵 从纵向即文档这个维度来看,每列代表文档包含了哪些单词,比如文档1包含了词汇1和词汇4,而不包含其它单词.从横向即单词这个维度来看,每行代表了哪些文档包含了某个单词.比如对于词汇1来说,文档1和文档4中出现过单词1,而其它文档不包含词汇1.矩阵中其它的行列也可作此种解读. 搜索引擎的索引其实就是实

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搜索引擎算法研究专题五:TF-IDF详解 2017年12月19日 ⁄ 搜索技术 ⁄ 共 1396字 ⁄ 字号 小 中 大 ⁄ 评论关闭   TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随著它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随著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