- 直方图匹配(Histogram Matching)
姜太公钓鲸233
计算机视觉人工智能机器学习
直方图匹配(HistogramMatching),也被称为直方图规定化(HistogramSpecification)或直方图修正(HistogramEqualization),是一种图像处理技术,用于调整图像的直方图,以使其与某个目标直方图相匹配。目标直方图通常是用户定义的或者是希望获得的期望分布。直方图匹配的目标是改变图像的像素值分布,从而使其在视觉上更接近目标直方图。这对于图像增强、风格迁移
- 常见大模型框架
AI小夜
ai
生成对抗网络(GAN)类似框架StyleGAN(及其变体StyleGAN2和StyleGAN3):开发者:NVIDIA特点:能够生成极高质量的图像,广泛应用于人脸生成、艺术创作等领域。BigGAN:开发者:DeepMind特点:在大规模数据集上训练的高质量图像生成模型,特别适用于高分辨率图像生成。CycleGAN:特点:用于图像到图像的转换任务,如风格迁移,无需成对的训练数据。Pix2Pix:特点
- 基于白盒表征的图像卡通化
Mezereon
取自CVPR2020的一篇文章LearningtoCartoonizeUsingWhite-boxCartoonRepresentations图像卡通化,即是将自然拍摄到的图片转化成卡通风格的图片,属于一种风格迁移。图像卡通化的例子如上图所示,左图为真实图片,右图为卡通化的结果。风格迁移很久之前就被人提出来了,比如2016年BAIR实验室提出来的Pix2Pix,以及之后针对非pair数据所提出来的
- pytorch实战-7图像风格迁移
新世纪摸鱼战士678
pytorch人工智能python
1什么是风格迁移howto:还是cnn,输入是图像,输出和上一章相比,不是数字,而是图像。意义:给一张图像输入,可以输出指定风格化处理的图像2风格迁移发展简史早期针对图像局部特征(纹理生成)或特定风格/场景建立模型,迁移时通过套用模型提取图片纹理或转化风格。缺点是特征/风格单一,无法通用。2015lerogatys尝试用神经网络做风格迁移,效果很好,并成为了主流。神经网络做风格迁移前,主要有纹理生
- 4. 生成对抗网络(GAN):生成模型的崛起
Network_Engineer
机器学习python深度学习机器学习算法人工智能
引言生成对抗网络(GAN)是近年来深度学习领域中最具创新性和影响力的模型之一。GAN通过生成器和判别器的对抗性训练,能够生成逼真的图像、音频、文本等数据,广泛应用于图像生成、数据增强、风格迁移等任务中。本篇博文将深入解析GAN的基本原理、训练过程,以及其在各类生成任务中的应用。1.GAN的基本架构生成对抗网络(GAN)由两个核心部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminat
- AI自动生成视频Runway Gen-2免费试用指南
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最近《瞬息全宇宙》幕后技术公司Runway公开了旗下具有AI功能的视频编辑工具Gen-2,用户可以直接使用文本提示生成逼真的视频内容。小编最近也试用了一下生成效果非常炸裂:文字生成视频提示词生成视频:无人机拍摄的山脉画面。修改视频用提示词修改视频:一隻白色皮毛上有黑色斑點的狗。视频风格迁移目前免费用户可以使用Gen-2生成5个5秒时长的视频。使用指南Gen-2-BestAIApp
- DeepArt——AI美术创作工具,能够帮助生成视觉内容
爱研究的小牛
AIGC人工智能深度学习
一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用,能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络(CNN)和风格迁移算法,能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上,从而创造出独具特色的艺术效果。二、DeepArt的使用选择内容图像和风格图像:用户首先需要上传一张内容图像,即他们希望转换成艺术风格的图像。接着,可以从提供的艺术
- 计算机设计大赛 深度学习图像风格迁移
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- 生成对抗网络 Generative Adversarial Nets(GAN)详解
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生成对抗网络GenerativeAdversarialNets(GAN)详解近几年的很多算法创新,尤其是生成方面的task,很大一部分的文章都是结合GAN来完成的,比如,图像生成、图像修复、风格迁移等等。今天主要聊一聊GAN的原理和推导。github:http://www.github.com/goodfeli/adversarial论文:https://arxiv.org/abs/1406.26
- MATLAB环境下生成对抗网络系列(11种)
哥廷根数学学派
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为了构建有效的图像深度学习模型,数据增强是一个非常行之有效的方法。图像的数据增强是一套使用有限数据来提高训练数据集质量和规模的数据空间解决方案。广义的图像数据增强算法包括:几何变换、颜色空间增强、核滤波器、混合图像、随机擦除、特征空间增强、对抗训练、生成对抗网络和风格迁移等内容。增强的数据代表一个分布覆盖性更广、可靠性更高的数据点集,使用增强数据能够有效增加训练样本的多样性,最小化训练集和验证集以
- AI画家第四弹——利用Flask发布风格迁移API
雇个城管打天下
image上篇文章介绍了pythonweb开发中经常使用到的一个框架flask,如果有遗忘的,可以点此回顾AI画家第三弹——毕业设计大杀器之Flask,本文的主要任务就是完成上篇文章末尾的要求,利用Flask发布你自己的风格迁移API。本文源码可在微信公众号「01二进制」后台回复「风格迁移API」获得需求分析我们知道软件工程的第一步就是需求分析,放在这里就是要知道我们需要实现的功能是什么样的。我画
- 温州大学《深度学习》课程课件(十、人脸识别与神经风格迁移)
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这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。使用教材:吴恩达《深度学习》课程笔记课外参考书:《深度学习》,人民邮电出版社,IANGOODFELLOW等,2017年出版课程资源下载链接:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books开放了pdf版本的ppt下载:https://github.com/f
- 人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用
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大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用。生成对抗网络(GAN)是一种强大的生成模型,在手写数字生成方面具有广泛的应用前景。通过生成逼真的手写数字图像,GAN可以用于数据增强、图像修复、风格迁移等任务,提高模型的性能和泛化能力。生成对抗网络在手写数字生成领域具有广泛的应用前景。主要应用场景包括数
- 计算机视觉-风格迁移
白云如幻
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风格迁移摄影爱好者也许接触过滤波器。它能改变照片的颜色风格,从而使风景照更加锐利或者令人像更加美白。但一个滤波器通常只能改变照片的某个方面。如果要照片达到理想中的风格,可能需要尝试大量不同的组合。这个过程的复杂程度不亚于模型调参。如何使用卷积神经网络,自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上,即风格迁移(styletransfer)。这里我们需要两张输入图像:一张是内容图像,另一张是风格图像。我们
- 大创项目推荐 题目:基于深度学习的图像风格迁移 - [ 卷积神经网络 机器视觉 ]
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- 第8章 python深度学习——波斯美女
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第8章生成式深度学习本章包括以下内容:使用LSTM生成文本实现DeepDream实现神经风格迁移变分自编码器了解生成式对抗网络人工智能模拟人类思维过程的可能性,并不局限于被动性任务(比如目标识别)和大多数反应性任务(比如驾驶汽车),它还包括创造性活动。2015年夏天,我们见识了Google的DeepDream算法,它能够将一张图像转化为狗眼睛和错觉式伪影(pareidolicartifact)混合
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随着人工智能技术的不断进步,AI绘图软件已经成为许多艺术家和设计师的重要工具。在这篇文章中,我们将介绍一些常见的免费AI绘图软件,并探讨它们的功能、使用方法以及为何值得一试。一、AI绘图软件1.DeepArt.io主要功能:·图片转换:将照片转换成艺术风格的画作。·风格迁移:将一种艺术风格应用到另一幅画作上。·创意生成:基于AI算法生成新的艺术灵感。用户界面与体验:DeepArt.io的用户界面直
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sample速度GAN更快,Diffusion需要迭代更多次。训练难度GAN的训练可能是不稳定的,容易出现模式崩溃和训练振荡等问题。Diffusion训练loss收敛性好,比较平稳。模拟分布连续性Diffusion相较于GAN可以模拟更加复杂,更加非线性的分布。但是Diffusion模拟的分布没有GAN连续性好,特别是在video风格迁移的时候,可能帧之间的关系会有很大差别。Diffusion就可
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发布亮点:OpenCVGithub项目终于突破50000stars!新的里程碑~这次发布的特性包括:集成更多的GSoC2020项目的结果,包括:开发了OpenCV.jsDNN模块,以方便再网页中使用,并提供了相关教程。图像分类目标检测风格迁移语义分割姿态估计OpenCV.jsWASMSIMD优化2.0,网页端调用OpenCV更快了新增文本检测和识别高级APISIFT算法优化,主要是16位整型高斯滤
- 【论文研读】基于卷积神经网络的图像局部风格迁移
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自2015年Gatys首次提出神经艺术风格迁移框架以来,图像风格迁移逐渐成为计算机图形学和计算机视觉领域的一个研究热点,但是当前针对图像风格迁移的研究大多难以提取图像中的局部进行风格迁移,而将重心放在图像全局风格迁移上,针对局部风格迁移这一研究领域上的空白,浙江工业大学缪永伟与浙江理工大学、中科院自动化研究所合作发表了《基于卷积神经网络的图像局部风格迁移》一文。文中提出了一种基于卷积神经网络的图像
- Pytorch 和 TensorFlow 对比学习笔记,第4周:综合应用和实战项目 Day 21-24: 实战项目
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第4周:综合应用和实战项目Day21-24:实战项目项目目标:开始一个小型项目,如图像分类、文本生成或其他您感兴趣的任务。应用到目前为止所学的知识。项目选择:**图像分类:**使用Pytorch或TensorFlow构建一个能够识别不同类别图像的模型。文本生成:创建一个文本生成模型,例如聊天机器人或者诗歌创作模型。**自选项目:**根据个人兴趣选择其他类型的项目,如语音识别、风格迁移等。实施步骤:
- 图像生成之pix2pix
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简要介绍利用GAN做imagetranslation的开山之作:Image-to-ImageTranslationwithConditionalAdversarialNetworks自然语言处理领域有text2text,所以自然而然图像领域也有image2image。作者提出pix2pix,即利用CGAN实现一个解决各种image2image任务(语义分割,边缘检测、风格迁移等等)的通用解决方案和
- Stable Diffusion中几个常用的文件夹
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常见文本到图像的目录(outputs/txt2img-images):存储从文本描述生成的图像。这类目录通常用于保存用户输入文本提示后,系统生成的图像。图像到图像的目录(outputs/img2img-images):存储基于现有图像进行修改或再创作后生成的新图像。这是用于图像编辑或风格迁移任务的输出位置。附加或实验性质的输出目录(outputs/extras-images):可能用于存储实验性或
- PyTorch深度学习实战(29)——神经风格迁移
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PyTorch深度学习实战(29)——神经风格迁移0.前言1.神经风格迁移原理1.1模型介绍1.2GramMatrix的重要性2.神经风格迁移模型构建策略3.使用Keras实现神经风格迁移小结系列链接0.前言神经风格迁移(NeuralStyleTransfer)是一种基于深度学习的技术,用于将两个不同图像的风格进行合成,生成新的图像。它通过将一个参考图像的风格应用于另一个内容图像,以创造出独特而富
- AI绘画以图生图怎么用?
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AI绘画的以图生图功能,也称为“风格迁移”或“图像转换”,主要是通过将一张图片作为参考,然后使用AI技术将其转换成另一种风格。那么AI绘画以图生图怎么用?彩平图1、打开AI绘画选择以图生图模式2、上传平面图,输入设置好的关键词。这些关键词将指导AI如何渲染彩平图,包括风格、细节、背景颜色等,将帮助AI更好地理解您的需求。3、风格选择彩平图,并设置图片贴合度,贴合度决定了生成的图片与原始平面图的匹配
- 常见的生成模型有哪些?
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GPT4神经网络人工智能深度学习
生成模型是深度学习领域的一类模型,它们的目标是学习如何生成数据的分布,从而能够生成新的、与真实数据类似的样本。以下是一些主要的生成模型:生成对抗网络(GANs):GAN由两个部分组成:生成器(生成新数据)和判别器(区分真实数据和生成的数据)。这两部分在训练过程中相互竞争,提高彼此的性能。应用:图像生成、艺术创作、数据增强、风格迁移等。变分自编码器(VAEs):VAE是一种基于贝叶斯推理的生成模型,
- 大创项目推荐 深度学习图像风格迁移
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- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
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工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比