前段时间,领导要求出一个关键字提取的微服务,要求轻量级. 对于没写过微服务的一个小白来讲.有点赶鸭子上架,但是没办法,硬着头皮上也不能说不会啊. 首先了解下公司目前的架构体系,发现并不是分布式开发,只能算是分模块部署.在上网浏览了下分词概念后,然后我选择了Gradle & HanLP & SpringBoot & JDK1.8 & tomcat8 & IDEA工具来实现. Gradle 我也是第一次听说,和Maven一样,可以很快捷的管理项目需要的jar.下载,解压

从jsTree演示代码中提取的在线文件查看 jsTree 请参考:https://www.jstree.com/ 效果如下: 代码下载:http://files.cnblogs.com/files/zjfree/jsTree_file.rar

关键词:    TF-IDF实现.TextRank.jieba.关键词提取数据来源:    语料数据来自搜狐新闻2012年6月—7月期间国内,国际,体育,社会,娱乐等18个频道的新闻数据    数据处理参考前一篇文章介绍:    介绍了文本关键词提取的原理,tfidf算法和TextRank算法    利用sklearn实现tfidf算法    手动python实现tfidf算法    使用jieba分词的tfidf算法和TextRank提取关键词 1.关键字提取: 关键词抽取就是从文本里面把跟这

在前面的内容中,我们已经学习了 HTML.CSS 和 XPath 的基础知识.从真实世界的网页中获取数据,关键在于如何编写合适的 CSS 或者 XPath 选择器.本节介绍一些确定选择器的简单方法.假设从https://cran.rstudio.com/web/packages/available_packages_by_name.html 这个网页上获取所有可用的 R 程序包.网页看起来很简单.想知道选择器的表达式,在页面上右击,选择菜单中的审查元素选项(检查大部分现代浏览器中都有),然后就会

近期线上出现一个bug,研发的小伙伴把测试环境的地址写死到代码中,在上线前忘记修改,导致线上发布的代码中使用了测试环境地址. 开发过程中虽然有各种规范制度,但是难免有粗心,与其责备不如通过技术手段将问题进行避免. 为了达到上述需求,初步想通过以下步骤来实现代码关键字自动扫描告警. Python安装 Git安装 GitPython安装 定时任务配置(方案一:crontab   方案二:APScheduler) git代码获取 关键词扫描 邮件告警 #安装python的依赖包yum -y insta

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 记得以前有个广告词叫:"学好数理化,走遍天下都不怕",感觉应该再加一句:"带上身份证",本文我们看一下如何使用 Python 提取身份证信息. 实现方式 实现方式大致可以分为两种: 自己造轮子,如:使用 OpenCV 等自己编码实现,该方式所有功能都需自己来实现,比较耗时耗力,优点是更灵活一些 使用现成的轮子,如:百度云,平台已经实现好了核心功能,并对外提供了 API

​ 随着互联网的快速发展,各种组件层出不穷,需要框架集成的组件越来越多.每一种组件与Spring容器整合需要实现相关代码.SpringMVC框架配置由于太过于繁琐和依赖XML文件:为了方便快速集成第三方组件和减少对配置文件的依赖,SpringBoot应运而生,其中采用了约定大于配置的理论让开发者不需要过多配置即可进行开发.SpringBoot底层使用的Spring ,默认集成了N多组件的自动装配.使用SpringBoot很简单,在主类中添加一个@SpringBootApplication,以及调

在这一篇博客之前,我已经将word文件中的内容通过爬虫的方式整理到数据库中了,但是为了前台展示的需要,还必须提取出关键字,用于检索. 我用的是jieba分词,GitHub地址:https://github.com/fxsjy/jieba 在项目中主要用到的是jieba分词技术中的提取文章中的关键字的技术: 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight

提取关键字的文章是,小说完美世界的前十章: 我事先把前十章合并到了一个文件中: 然后直接调用关键字函数: import sys sys.path.append('../') import jieba import jieba.analyse from optparse import OptionParser#引入关键词的包 from docopt import docopt data_path = "C:\\Users\\wangyuguang\\Desktop\\work_data\\prof

TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与信息探勘的常用加权技术.TF的意思是词频(Term - frequency),  IDF的意思是逆向文件频率(inverse Document frequency).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.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着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

1.springboot配置解释 @AutoConfigurationPackage //自动配置包 //@Import(AutoConfigurationPackages.Registrar.class) @Import(AutoConfigurationImportSelector.class)//导入哪些组件的选择器 @SpringAutoConfiguration中的一些东西 public String[] selectImports(AnnotationMetadata annotat

前言 在实际的开发过程中,我们经常修改代码之后,手动的重启项目,查看修改效果.那么有没有一种方式能够快速的.自动的帮我们将修改代码自动更新,避免手动重启,从而提高开发效率呢?是有的,在我之前的文章里面给读者介绍了使用springboot-devtools实现热加载的方法.本文就给大家介绍另外一种方式:使用Jrebel插件完成修改代码及资源的自动更新功能. 但是对于这个功能很多人对功能的叫法有争议,笔者查询了维基百科.官方文档,没有得到合理的答案,也没有权威的定义,笔者知道的就有:热启动.热加载.

前言 项目上线之后,如果是后端报错,只能重新编译打包部署然后重启:如果仅仅是前端页面.样式.脚本修改,只需要替换到就可以了. 小公司的话可能比较自由,可以随意替换,但是有些公司权限设置的比较严格,需要提交申请交给运维去处理. 如果仅仅是一个前端问题,又很紧急,这时候提申请走流程势必会影响到用户的正常使用. 今天,撸主给大家推荐一款前端代码文件编辑器来解决以上问题. 案例 定义实体,用于前端文件树展示: @Data public class SysFile { private Integer fi

大家好,我是小富~ 技术交流,公众号:程序员小富 又是做好人好事的一天,有个小可爱私下问我有没有好用的springboot文件上传工具,这不巧了嘛,正好我私藏了一个好东西,顺便给小伙伴们也分享一下,demo地址放在文末了. 文件上传在平常不过的一个功能,做后端开发的基本都会接触到,虽然不难可着实有点繁琐.数据流的开闭.读取还容易出错,尤其是在对接一些OSS对象存储平台,一个平台一堆SDK代码看起来乱糟糟的. 下边给我大家推荐一个工具Spring File Storage,上传文件只要些许配置一行

某次,部门接到一个任务,要求对公司现有的视频文件资料做一个统计整理分类的工作. 领导召集开会,问:两周时间够用吗? 统计整理分类工作的第一步骤是把视频文件名称来源类别信息录入到 excel 表格中,才能进行下一步工作. 大家面面相觑,逐一手工复制视频文件名称粘贴至 excel 表格中,耗时费力,数据准确度也不会太高. 我自告奋勇,这一步工作我来搞定. 批处理代码: ------------------------------------------------------- dir /s /b

$descclear = str_replace("r","",$descclear);//过滤换行 $descclear = str_replace("n","",$descclear);//过滤换行 $descclear = str_replace("t","",$descclear);//过滤换行 $descclear = str_replace("rn",&q

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加权的各种形式常被搜寻引擎应用,作为文件与用户查询之间相关 ... TF/IDF算法可能并不是百度的重要方法,google适用:百度个人认为是向量空间模型,

第一步:在pom.xml文件中添加springboot 编译依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId> <optional>true</optional></dependency>第二步:idea 打开setting 设置自己编译功能 第三步:s

在文本分类的学习过程中,在“如何衡量一个关键字在文章中的重要性”的问题上,遇到了困难.在网上找了很多资料,大多数都提到了这个算法,就是今天要讲的TF-IDF. 总起 TF-IDF,理解起来相当简单,他实际上就是TF*IDF,两个计算值的乘积,用来衡量一个词库中的词对每一篇文档的重要程度.下面我们分开来讲这两个值,TF和IDF. TF TF,是Term Frequency的缩写,就是某个关键字出现的频率,具体来讲,就是词库中的某个词在当前文章中出现的频率.那么我们可以写出它的计算公式: 其中: T

场景 使用D盾扫描到WEBSHELL后可以导出有路径的文本文件. 最后手动去把WEBSHELL复制到桌面然后以文件路径命名,挨个删除. D盾界面是这样的. 手动一个个找WEBSHELL并且改名效率太低,使用MFC写一个小工具方便去现场以后查WEBSHELL的工作. 技术思路 D盾导出路径TXT 复制文件到当前程序目录下 删除恶意代码文件 程序

#include <iostream>#include "regex"using namespace std;std::string str = R"( <HTML>< META HTTP - EQUIV = \"CONTENT-TYPE\" CONTENT=\"TEXT/HTML;CHARSET=UTF-8\">\r\n\t<META HTTP-EQUIV=\"X-UA-COMPAT