- 国产开源!TinyPiXOS国产自主轻量级移动嵌入式设备桌面操作系统!运用纯C/C++从底层重构出超轻量级的整体图形技术栈,打造一款独立可控、轻量且高度定制化的嵌入式桌面操作系统方案。
TinyPiXOS开发者联盟
TinyPiXOS开源c语言c++系统架构linux嵌入式硬件arm开发
目录TinyPiXOS——国产自主轻量级移动嵌入式设备桌面操作系统开源工程系统优势系统特点为什么要造“轮子”?我们做了什么?核心模块自主研发GUI桌面系统交互设计和开发适用场景关于自有内核的开发规划关于多窗口操作的说明如何参与项目如何学习TinyPiXOS关注我们TinyPiXOS——国产自主轻量级移动嵌入式设备桌面操作系统TinyPiXOS以开源Linux为基础,通过创新的内核级轻量化改造与精简
- WSL介绍
bigleek
树莓派pico开发linux
WSL(WindowsSubsystemforLinux)是微软为Windows系统开发的一项功能,允许用户在Windows上直接运行原生的Linux环境,而无需传统的虚拟机或双系统。它通过轻量化技术将Linux工具、命令行和应用程序无缝集成到Windows中,是开发者、运维人员和Linux学习者的高效工具。一、WSL的核心特点1.无需虚拟机:直接在Windows中运行Linux二进制文件(如Ba
- 【农业模型】GPT地学领域应用、AquaCrop、R贝叶斯生态、Copula函数、DSSAT、APSIM、WOFOST、DNDC、CERRES、SWACRO、RZWQM、POTATO、SOLANUM
weixin_贾
遥感数据与作物模型地理遥感生态模型ChatGPT4/DeepSeekgptr语言无人机经验分享
农业模型依据研究对象分为农业生物模型、农业环境模型、农业技术模型、农业经济模型作物模型,即作物生长模拟模型(或称作物生长模型),是从系统科学的角度,基于作物生理过程机制,将气候、土壤、作物品种和管理措施等对作物生长的影响因素作为一个整体系统的数值模拟系统。能够以特定时间步长对作物在单点尺度上生长发育的生物学参数以及作物产量进行动态模拟,定量化研究环境因子以及田间管理措施对作物生长发育的影响。通用型
- 全平台兼容+3倍加载提速:GISBox将重新定义三维可视化标准
GISBox
GISBoxGISBox纹理压缩数字孪生智慧城市3DTiles三维可视化BIM
在智慧城市、数字孪生、BIM工程等领域的三维可视化浪潮中,模型加载卡顿、存储成本高、跨平台兼容差已成为行业痛点。无论是Web端的实时渲染,还是移动端的户外作业,高精度模型与低性能设备之间的矛盾,始终制约着项目的落地效率。而GISBox的纹理压缩功能,正是破解这一难题的“金钥匙”——它通过算法革新与硬件加速,让超大规模三维模型“瘦身”80%,加载速度提升3倍,真正实现“轻量化、高性能、全兼容”的三维
- 基于NanoDet的健身姿势纠正系统开发
YOLO实战营
人工智能NanoDet深度学习计算机视觉ui
1.引言在现代健身行业中,正确的运动姿势至关重要,不仅能提升训练效果,还能预防运动损伤。尤其是在进行一些高强度的力量训练时,如深蹲、俯卧撑等,错误的姿势可能导致肌肉不平衡或关节损伤。传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导,但随着人工智能技术的发展,使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正,逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。本文将详细介绍如何基于NanoDet(一个轻量化目标检测模型)开发一个
- RabitQ 量化:既省内存又提性能
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《向量数据库指南》《实战AI智能体》人工智能AI自动化大禹智库AI智能体向量数据库
突破高维向量内存瓶颈:MlivusCloudRaBitQ量化技术的工程实践与调优指南作为大禹智库高级研究员,拥有三十余年向量数据库与AI系统架构经验的我发现,在当今多模态AI落地的核心场景中,高维向量引发的内存资源消耗问题已成为制约系统规模化部署的“卡脖子”因素。特别是在大规模图像检索、个性化推荐系统和语义搜索引擎中,动辄数亿级别的向量数据需要实时处理,传统全精度索引方式会让内存资源消耗呈指数级增
- vmware workstation虚拟机转为hyper-v简要步骤
小小ken
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背景:我一直使用vmwareworkstation(17.0)中的虚拟机作为自己的开发机,因为虚拟机的快照功能非常适合折腾各种软件配置,一旦出现误操作,可以及时还原回去。最近一年,我都在折腾hyper-v,发现hyper-v的性能(使用感觉,无进行具体的量化测试)相当的好,而vmware上的开发机总感觉比较卡(虽然我的虚拟机配置也不低,e5-2666v3分了10核,16G内存,nvme虚拟磁盘),
- 大数据集成方案对比:Kafka vs Flume vs Sqoop
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大数据集成方案对比:KafkavsFlumevsSqoop关键词:大数据集成、Kafka、Flume、Sqoop、流处理、批量迁移、日志收集摘要:在大数据生态中,数据集成是连接数据源与数据处理平台的关键环节。本文深度对比Kafka、Flume、Sqoop三大主流集成工具,从核心架构、技术原理、适用场景到实战案例展开系统性分析。通过数学模型量化性能差异,结合实际项目经验总结选型策略,帮助开发者根据业
- ADC模块在电路中的存在形式与主控(MCU)的关系
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四、ADC模块在电路中的存在形式与主控(MCU)的关系这是电子工程师必须彻底理解的要点!ADC的存在形式主要有三种:独立ADC芯片(DiscreteADCIC):存在形式:一个单独的物理芯片(如TIADS1248,ADIAD7799)。与MCU关系:ADC芯片完成模拟信号采样、保持、量化、编码的全部工作。MCU通过数字通信接口(SPI,I2C,Parallel)向ADC发送控制命令(启动转换、选择
- 三轴云台之姿态调节技术篇
三轴云台的姿态调节技术通过机械解耦、传感器融合、智能控制算法及动态补偿机制协同实现,能在复杂运动环境下保持高精度稳定,其核心技术与实现方式如下:一、机械结构优化:三轴解耦与轻量化设计三轴独立驱动解耦俯仰轴(Pitch)、横滚轴(Roll)、航向轴(Yaw)通过无刷电机+编码器+驱动器模块化设计实现运动解耦,避免轴间干扰。应用场景:无人机急转弯时,航向轴优先响应姿态变化,俯仰轴同步补偿相机倾斜,横滚
- 三轴云台之高精度控制技术篇
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三轴云台的高精度控制技术通过多维度协同设计,实现了对负载(如相机)的毫米级稳定控制,其核心在于机械结构、传感器、算法与智能控制系统的深度融合。一、机械结构设计:三轴联动与轻量化三轴云台通过横滚轴(Roll)、俯仰轴(Pitch)、航向轴(Yaw)的三维联动,实现负载在三维空间中的稳定控制。其机械设计需兼顾刚性与轻量化:解耦设计:三轴独立驱动,避免轴间干扰。例如,无人机急转弯时,航向轴优先响应姿态变
- 底分型量化选股公式如何编写?掌握这些要点轻松选出潜力股
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- Python在股票数据分析中的应用,如何通过代码实现精准预测股价走势?
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量化交易股票API接口Python股票量化交易金融金融量化交易市场趋势技术分析策略基本面分析策略股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>金融量化交易把握市场趋势的基础认知金融量化交易旨在通过数学模型和计算机算法来执行交易决策。市场趋势反映了市场价格的总体走向,量化交易与市场趋势紧密相连。量化交易借助数据和算法去捕捉市场趋势信号,以决定买卖时机。准确把握市场趋势能为量化
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开源基金/股票量化平台调研报告引言调研背景与目的近年来,随着人工智能技术的持续深化,量化交易领域迎来了深刻变革。2025年,基于深度学习和机器学习的开源工具不断涌现,不仅在技术层面实现突破,更在实际应用中展现出强大竞争优势,推动行业创新与升级[1].作为融合数学、统计与计算机技术的科技驱动型金融策略,量化交易通过自动化与数据驱动方法提升投资决策效率与准确性,已成为金融机构与投资者追求超额收益的重要
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- AI摄像头动捕:零束缚的运动教练,如何精准量化你的动作?
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在竞技体育和日常训练中,动作的精准度直接决定了运动表现与损伤风险。传统运动分析依赖教练肉眼观察或二维录像,难以捕捉三维空间中的关节角度、发力轨迹等关键细节。动作捕捉技术通过数字化人体运动,将每个转身、跨步、挥臂转化为精确数据,让训练从“经验指导”迈向“科学量化”,为优化技术动作提供客观依据。而AI无穿戴动捕技术,正以三大优势革新运动分析:1.零干扰采集:无需穿戴传感器或粘贴标记点,运动员在自然状态
- 楼宇自控系统是否为大型建筑刚需?多维必要性与效益分析
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当一栋建筑面积突破10万平方米,机电设备超过500台,日均能耗达1万度时,传统的人工管理模式如同“用算盘管理数据中心”——低效、滞后且风险暗藏。在大型建筑(商业综合体、超高层写字楼、智慧园区等)的运营中,楼宇自控系统的角色已从“可选配置”逐渐变为“必备基础设施”。本文从管理复杂度、能源成本、安全风险、用户体验、政策合规五个维度,解析楼宇自控系统对大型建筑的必要性,并量化其带来的综合效益,揭示其从“
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R语言金融工程:量化价值投资中的数据处理技巧关键词:R语言、金融工程、量化价值投资、数据处理、财务指标、时间序列、风险控制摘要:在量化价值投资领域,高质量的数据处理是策略有效性的核心基础。本文系统解析基于R语言的金融数据处理全流程,涵盖数据获取、清洗、特征工程、时间序列分析等关键环节。通过财务指标计算、异常值检测、缺失值处理、因子标准化等实用技巧,结合quantmod、TTR、dplyr等R包的深
- 【V8.0 - 语言篇 II】AI的“文案扫描仪”:解剖脚本,量化内容的“灵魂骨架”
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在上一篇《AI的“标题嗅觉”:用向量技术闻出爆款标题的味道》中,我们成功地赋予了AI“嗅觉”,让它能理解标题的深层语义。但我们都知道,标题只是“开胃菜”,真正决定观众能否“吃”得津津有味,甚至“再来一碗”(点赞、关注)的,是那几百上千字的文案/脚本——这才是视频的“主菜”。“一篇好的文案,就像一栋精心设计的建筑。它有承重墙(核心观点),有漂亮的窗户(金句),有引导人流的楼梯(叙事结构),还有吸引人
- 量化自动交易机器人合约现货策略开发实战指南
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量化交易正在重塑金融市场格局,自动交易机器人(19I零3八11陆⑦二)凭借其**无情绪干扰、高执行精度与7×24小时运作**的优势,已成为机构与个人投资者的核心工具。本文将深入解析合约现货双市场量化机器人的**策略设计、技术实现与系统架构**,并附关键模块的代码示例。---一、核心策略模块开发与实现1.**网格策略:震荡市场的收益引擎**网格策略的核心是**“仓位管理优于择时”**,通过构建价格区
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深入TA-Lib:量化技术指标详解本文系统讲解TA-Lib技术指标分析,涵盖基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等,并结合Python代码与大数据、机器学习实战案例,助力读者掌握量化交易实战技巧。本文系统梳理了TA-Lib技术指标分析的核心内容,包括TA-Lib基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等关键技术指标分析方法,并结合Python代码示例与大数据、机器学习的融合实战案例
- Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用(339)
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Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用(339)引言:正文:一、Java构建的金融市场情绪数据采集与预处理体系1.1多源异构数据接入引擎1.2数据采集延迟测试报告1.3情绪数据预处理管道二、Java驱动的金融市场情绪指数构建模型2.1多维度情绪指数计算框架2.2情绪指数与投资决策的映射模型三、Java在金融投资决策支持中的实战应用3.1量化私募情绪
- 什么是RFM模型
走过冬季
学习笔记大数据数据分析
RFM模型是客户价值分析中一种经典且实用的量化模型,它通过三个关键维度评估用户价值,帮助企业识别最有价值的客户群体。名称RFM由三个核心指标的英文首字母组成:R(Recency)-最近一次消费时间定义:用户上一次发生交易行为距今的时间长度(如多少天前)。意义:衡量用户的活跃度和流失风险。R值越小(最近有消费),说明用户越活跃,流失风险越低;R值越大(很久没消费),用户流失风险越高。母婴场景示例:一
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =