原文地址:https://blog.csdn.net/u010216641/article/details/48712503 ##PowerDesigner去除双引号## 平时经常用PowerDesigner设计表结构.但是有时候在设计表结构和字段的时候经常是大小写混合用.导致一张表中有的字段是大写有的是小写.PowerDesigner在设计表示如果表明或字段名是小写.则在生成SQL时会自动在表名上使用双引号.例如: /*=====================================

简介 平时经常用Python写些小程序.在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词,于是就遇到了用Python实现的结巴中文分词.jieba使用起来非常简单,同时分词的结果也令人印象深刻,有兴趣的可以到它的在线演示站点体验下(注意第三行文字). .NET平台上常见的分词组件是盘古分词,但是已经好久没有更新了.最明显的是内置词典,jieba的词典有50万个词条,而盘古的词典是17万,这样会造成明显不同的分词效果.另外,对于未登录词,jieba“采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterb

一.前期准备: 1.下载最新版本的资源包:CTCLAS20160405171043_ICTCLAS2016分词系统下载包 2.下载最新版本的licence:https://github.com/NLPIR-team/NLPIR/tree/master/License 二.调试程序 1.将JnaTest_NLPIR工程工程导入到MyEclipse. 2.修改NLPIR目录 这个与操作系统有关,在\汉语分词20140928\lib\操作系统目录下.我的是win7 64bit,所以在汉语分词20140

paip.语义分析--分词--常见的单音节字词 2_deDuli  单字词 774个 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 啊挨癌岸凹傲扒拔把掰百拜稗瓣邦绑蚌胞堡爆碑奔绷嘣蹦彼笔闭裨扁便遍镖憋别濒冰兵柄播帛泊不埠擦猜财舱藏操糙嘈槽草册测恻层曾蹭叉茶查拆搀禅蝉尝怅潮扯撤趁呈乘池尺冲仇处揣踹喘疮窗床创吹捶锤瓷雌此刺葱从凑粗促窜催脆存寸搓达逮蛋裆岛到得蹬等瞪堤敌嫡电刁

为了方便的学习站内搜索,下面我来演示一个MVC项目. 1.首先在项目中[添加引入]三个程序集和[Dict]文件夹,并新建一个[分词内容存放目录] Lucene.Net.dll.PanGu.dll.PanGu.Lucene.Analyzer.dll 链接:http://pan.baidu.com/s/1eS6W8s6 密码:ds8b 链接:链接:http://pan.baidu.com/s/1geYyDnt 密码:8rq4 2.建立Search控制器,并转到Index界面写入如下内容: PS:VS

转自:http://github.tiankonguse.com/blog/2014/12/03/sphinx-token-inverted-sort.html 外部排序 现在我们的背景是有16个已经排序的数据存在磁盘上.由于数据量很大,我们不能一次性全部读进来. 我们的目标是依次挑出最小的hit,然后交给索引引擎处理. sphinx 使用了 CSphHitQueue 这个数据结构. CSphHitQueue 你猜是什么? 队列? 恭喜你,猜错了.CSphHitQueue 是一个最小堆.且堆的最

团队合作设计一套系统数据模型,创建了PDM后,Table.View.Store Procedure等都创建好了,且创建了多个Schema方便管理这些数据库对象,但Table.view.Column等对象有Comment时(用来在团队不同成员间共享描述信息)

简介 平时经常用Python写些小程序.在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词,于是就遇到了用Python实现的结巴中文分词.jieba使用起来非常简单,同时分词的结果也令人印象深刻,有兴趣的可以到它的在线演示站点体验下(注意第三行文字). .NET平台上常见的分词组件是盘古分词,但是已经好久没有更新了.最明显的是内置词典,jieba的词典有50万个词条,而盘古的词典是17万,这样会造成明显不同的分词效果.另外,对于未登录词,jieba“采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterb

最近学习主题模型pLSA.LDA,就想拿来试试中文.首先就是找文本进行切词.去停用词等预处理,这里我找了开源工具IKAnalyzer2012,下载地址:(:(注意:这里尽量下载最新版本,我这里用的IKAnalyzer2012.zip 这本版本后来测试时发现bug,这里建议IKAnalyzer2012_u6.zip)) https://code.google.com/p/ik-analyzer/ 由于太多,而且名称我也搞不清楚,不知道下载哪个.后来我下载了IKAnalyzer2012.zip 压缩

面向对象模型 面向对象模型是利用UML(统一建模语言)的图形来描述系统结构的模型,它从不同角度实现系统的工作状态.这些图形有助于用户,管理人员,系统分析人员,开发人员,测试人员和其他人员之间进行信息交流.这里主要介绍用例图,序列图和类图.   1.面向对象模型OOM 面向对象模型是利用UML的图形描述系统结构的模型,可以利用PowerDesigner的面向对象模型进行创建.PowerDesigner支持UML的下列图形. 用例图(User Case Diagram):通常用来定义系统的高层次草图

PowerDesigner如何自定义报表模板 帅宏军 使用PowerDesigner设计数据库非常方便,但是它自带的报表模板一般不符合中国的使用情况.如何设计一个自己的报表模板,并在做项目的数据库设计时引用这个模板呢?本文就这个问题提出一个解决方案. 1. 新建一个自己的报表 使用上面菜单新建一个自己的报表,之后调整为自己需要的报表格式. 2. 将自行修改的报表存为模板 使用上面菜单将自己定义的这个报表生成为模板,并另存为“我的报表模板.rtp”. 3. 引用自己的报表模板 将这个文件复制到在你

package com.jadyer.lucene; import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.SimpleAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.StopAnalyzer; import org.apache.lucene

首先是用于显示分词信息的HelloCustomAnalyzer.java package com.jadyer.lucene; import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.analysis.toke

一.powerdesigner 没有DataBase?: powerdesigner 只有在选择物理模型PDM的时候才会出现数据库菜单. 二.PowerDesigner版本控制功能? 1.首先介绍一下所用软件及版本powerDesigner15,Mssql 2008 2.在powerDesigner上建立数据源连接. 3.点击repository –> Repository Definitions 菜单. 4.在弹出的List of Repository Definitions中选择属性,然后依

分词器对英文的支持是非常好的. 一般分词经过的流程: 1)切分关键词 2)去除停用词 3)把英文单词转为小写 但是老外写的分词器对中文分词一般都是单字分词,分词的效果不好. 国人林良益写的IK Analyzer应该是最好的Lucene中文分词器之一,而且随着Lucene的版本更新而不断更新,目前已更新到IK Analyzer 2012版本. IK Analyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包.到现在,IK发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时

@Test // 測试分词的效果,以及停用词典是否起作用 public void test() throws IOException { String text = "老爹我们都爱您."; Configuration configuration = DefaultConfig.getInstance(); configuration.setUseSmart(true); IKSegmenter ik = new IKSegmenter(new StringReader(text), c

这里我的的Demo的逻辑是这样的:首先我基本的数据是储存在Sql数据库中,然后我把我的必需的数据推送到MongoDB中,这样再去利用Lucene.net+盘古创建索引:其中为什么要这样把数据推送到MongoDb中,我的理解是可以从Sql中直接取出来必需的数据,首次推送可能是要推送所有的数据,直接创建索引,但是在第二次推送的时候,可能存在要修改或者新增的数据,这样我们就需要一个中间表,而这个中间表我们是使用的MongoDB文件型存储来处理啦,而没在sql数据库中在建立一张表,我是这么理解的...大

使用PowerDesigner的建模创建升级管理数据库 PowerDesigner是一种著名的CASE建摸工具,最开始为数据库建模设计,即物理模型(Physical Data Model)用于生成数据库表结构,还有面向对象模型(Object Oriented Model),用于建立UML模型的结构,可以直接生成CS代码,还有其他的模型等等,不同的模型之间可以相互的转化.我最中意的就是它的物理模型直接设计生成数据库,给我们对数据库的生成升级维护带来极大的方便,下面主要来讲一下它的物理模型设计. 1

 1  Lucene卡发包结构分析 包名 功能 org.apache.lucene.analysis Analysis提供自带的各种Analyzer org.apache.lucene.collation 包含collationKeyFilter和collationKeyAnalyzer两个相同功能的类,将所有token转为CollationKey,与IndexableBinaryStringTools一起存为term org.apache.lucene.document Document包

前言: 软件开发的过程中,将设计的表更新到数据库中是一件繁琐的事情,使用好工具,能够事半功倍. 环境介绍:Oracle 11g x64 前期准备: 1.PowerDesigner工具(本人是32位的) 2.Odbc驱动 3.创建好表空间,用户,以及赋予权限. 实际操作步骤: 第1步: 执行如下命令,创建表空间.表.用户.为用户赋值权限: CREATE SMALLFILE TABLESPACE TS(你自己的表空间)DATAFILE 'D:\app\用户(你自己的目录)\oradata\orcl\

一.结巴中文分词采用的算法 基于Trie树结构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HMM模型,使用了Viterbi算法 二.结巴中文分词支持的分词模式 目前结巴分词支持三种分词模式: 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