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macken9999
自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱:知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取(实体抽取、关系抽取、属性抽取)、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
- 从数据到智慧:AI原生知识库构建的完整技术栈解析
AI天才研究院
AgenticAI实战AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据AI-native大数据ai
从数据到智慧:AI原生知识库构建的完整技术栈解析关键词AI原生知识库、知识图谱、向量数据库、大语言模型、RAG技术、知识工程、智能问答系统摘要在人工智能飞速发展的今天,构建能够真正理解、组织和应用知识的系统已成为企业数字化转型的核心竞争力。本文将深入剖析AI原生知识库的完整技术栈,从数据采集与预处理,到知识表示与建模,再到存储架构与检索增强生成技术,全方位解读如何将原始数据转化为可行动的智慧。我们
- Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互
AI大模型应用实战
springneo4j人工智能ai
SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词:SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要:本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j框架实现后端人工智能算法与图数据库的高效数据交互。文章首先介绍了图数据库和人工智能算法的基本概念,然后详细解析了SpringDataNeo4j的核心架构和原理。接着,通过实际代码示
- 知识图谱系列(2):知识图谱的技术架构与组成要素
程序员查理
#知识图谱知识图谱架构人工智能AIAgentRAG
1.引言知识图谱作为一种强大的知识表示和组织方式,已经在搜索引擎、推荐系统、智能问答等多个领域展现出巨大的价值。在之前的上一篇文章中,我们介绍了知识图谱的基础概念与发展历程,了解了知识图谱的定义、核心特征、发展历史以及在AI发展中的地位与作用。要深入理解和应用知识图谱,我们需要进一步探索其内部的技术架构和组成要素。知识图谱不仅仅是一个简单的数据结构,而是一个复杂的技术体系,涉及知识的表示、存储、查
- Python爬虫实战:爬取百度学术摘要信息全流程详解与代码示例
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapy学习dubbo百度
1.前言随着学术资源数字化的普及,百度学术成为学者们常用的论文搜索平台。获取大量论文摘要信息对于文献综述、知识图谱构建等研究极为重要。本文将系统讲解如何利用Python编写爬虫,批量抓取百度学术上的论文摘要。我们将结合最新Python爬虫技术,涵盖基础同步爬虫、异步爬虫、多线程,全面实战演示。2.项目背景与目标百度学术支持通过关键词搜索论文,展示论文标题、作者、期刊、摘要等信息。目标是:根据关键词
- AI驱动下的企业学习平台,如何重构员工发展与HR角色
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人工智能学习重构
近期,JoshBersin官方网站分享了一篇关于L&D领域AI深度变革的文章,文章所描绘的并非仅仅是新工具的涌现,而是一场触及L&D本质与HR战略价值的深刻革命。当Docebo坚定走向“AI原生”,当Sana以知识图谱重构组织智慧,它们揭示的正是我们HR从业者必须直面的未来——AI驱动的学习已不再是效率的提升,而是组织能力与人才价值创造方式的根本性进化。一、超越自动化:AI原生平台对学习本质的重构
- GNN--知识图谱(逐步贯通基础到项目实践)
峙峙峙
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原文仓库链接:知识图谱–贯通已有知识地图记录知识关系图谱和跨学科碰撞新启发知识图谱mermaid可能需要下载插件才能渲染线性代数神经网络深度学习框架硬件加速图论GNN框架交叉理解前向理解定义:前向理解:A–>B,A为B的基础铺垫知识,通过深入学习A对B有更好的理解01.LinearAlgebraforLinearLayerofNN从线性代数行列变换的角度看神经网络中的线性层线性代数矩阵乘法,可以理
- DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索
AIGC应用创新大全
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DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索关键词:DeepSeek、智能教育、试题检索、自然语言处理、知识图谱、个性化学习、评估系统摘要:本文探讨了DeepSeek大模型在智能教育评估系统中的试题检索应用。我们将深入分析如何利用先进的自然语言处理技术和知识图谱构建高效的试题检索系统,实现个性化学习路径推荐和精准评估。文章将从核心概念、技术原理到实际应用场景,全面解析这一创新教育技术解决方案。
- 知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码)
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python论文项目知识图谱人工智能
目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
- 从新闻到知识图谱:用大模型和知识工程“八步成诗”打造科技并购大脑
许泽宇的技术分享
知识图谱科技人工智能
一句话摘要:本文带你用现代NLP和知识图谱技术,把科技公司并购新闻变成结构化的知识大脑,过程全景揭秘,理论与实战齐飞,代码只用伪代码,干货与段子齐发,助你成为AI知识工程老司机!前言:为什么要把新闻变成知识图谱?想象一下,你是个投资分析师,老板让你一周内梳理全球科技并购大事件,找出谁在买谁、花了多少钱、背后有哪些大佬、涉及哪些新技术……你会怎么做?A.手动Ctrl+F,Excel狂敲,熬夜爆肝?B
- 构建智能企业知识管理平台:动态知识图谱与语义检索系统
AI天才研究院
AgenticAI实战AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据知识图谱人工智能ai
构建智能企业知识管理平台:动态知识图谱与语义检索系统关键词:知识管理平台、动态知识图谱、语义检索、知识图谱构建、语义检索算法摘要:本文详细探讨了构建智能企业知识管理平台的核心技术,重点介绍了动态知识图谱和语义检索系统的原理与实现。通过分析知识图谱的构建方法和语义检索算法,结合实际案例,展示了如何利用这些技术提升企业的知识管理水平。文章内容包括背景介绍、核心概念、算法原理、系统架构设计、项目实战以及
- 从维基百科到知识图谱:用 DSPy、OpenAI 和 TiDB 构建 GraphRAG 的奇妙旅程
步子哥
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在信息爆炸的时代,如何快速从海量数据中提取有用信息,成为了技术发展的重要方向。传统的RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)方法虽然在信息检索领域表现出色,但随着需求复杂度的提升,GraphRAG(基于知识图谱的RAG)逐渐成为更优的解决方案。本文将带您一步步了解如何利用DSPy、OpenAI和TiDBVectorDatabase,从维基百科数据构建一个GraphRAG
- GraphRAG革命性突破!美国Cedars-Sinai医疗中心揭秘:知识增强大模型如何重塑阿尔茨海默病基因研究与治疗?
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摘要:随着阿尔茨海默病患者人数不断攀升,Cedars-Sinai医学中心通过知识图谱和AI技术,打造了AlzKB阿尔茨海默病知识库,用以推动新型病因和药物的发现。本文详解这些前沿工具如何结合,赋能专业人士实现高效科研转化,为认知障碍领域带来突破正文据估计,690万65岁及以上的美国人患有阿尔茨海默病。如果没有重大的医学突破,预计到2060年,美国这一数字将上升到1380万,到2050年全球将上升到
- 如何成为一名合格的 Prompt 工程师 ?
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以下为基于行业实践与最新趋势的Prompt工程师成长体系,结合技术能力、实战经验与职业发展三个维度构建的完整路径:一、核心能力模型构建1.基础认知能力领域知识融合掌握垂直领域知识图谱(如医疗术语、法律条文),通过RAG技术实现专业语料注入案例:设计医疗诊断Prompt时需理解ICD-11疾病分类标准模型原理理解熟悉主流模型特性(如GPT-4长文本处理优势、Claude3的逻辑推理强项),针对性设计
- 现代 JavaScript (ES6+) 入门到实战(八):总结与展望 - 成为一名现代前端开发者
恭喜你坚持到了最后!在过去的七篇文章中,我们一起踏上了一段从“传统”到“现代”的JavaScript进化之旅。我们告别了那些曾经让我们头疼的“怪异行为”,拥抱了一套更强大、更优雅、更符合工程化思想的工具集。现在,是时候回顾我们的旅程,并展望前方的道路了。一、我们的进化之路:知识图谱回顾让我们将学到的核心知识点串联起来,形成一张清晰的“进化图谱”。如果你错过了之前的任何一篇,可以点击链接回顾:第一篇
- 计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化 古诗词情感分析 古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)
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- 深度探索 Py2neo:用 Python 玩转图数据库 Neo4j
萧鼎
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随着社交网络、推荐系统、知识图谱等应用的普及,图数据库越来越成为解决关系复杂数据问题的重要武器。作为图数据库中的佼佼者,Neo4j凭借其强大的性能和灵活的数据模型,被广泛应用于各种关联密集型场景。而在Python生态中,py2neo是使用最广泛的Neo4j客户端库之一,它简洁直观,封装度高,能够让你在Python中像操作对象一样操作图数据。本文将全面介绍py2neo的使用方法与设计理念,帮助你快速
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LangServer与Langgraph融合架构:构建智能语言服务系统LangServer(语言服务器协议)与Langgraph(语言图模型)的结合将创造新一代智能语言处理平台,实现从底层语言理解到高层应用服务的全链路增强。以下是深度技术方案:一、核心融合价值Langgraph语义理解知识图谱构建LangServer接口服务开发工具链业务系统实时反馈关键增强点:语义深度:Langgraph提供上下
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Long-tailed人工智能
长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
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信息抽取领域关键Benchmark方法:分类体系摘要信息抽取(InformationExtraction,IE)作为自然语言处理的核心任务之一,旨在从非结构化文本中识别并结构化关键信息(如实体、关系、事件等),广泛应用于知识图谱构建、智能问答和数据分析等领域。近年来,随着深度学习技术的快速发展,信息抽取方法在性能和应用范围上取得了显著进步,但同时也面临着任务多样性、跨领域泛化性以及低资源场景下的适
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知识图谱算法人工智能ai
搜索领域知识图谱的知识推理算法研究关键词:知识图谱、知识推理、搜索算法、图神经网络、路径推理、规则推理、表示学习摘要:本文深入探讨搜索领域中知识图谱的知识推理算法。我们将从知识图谱的基本概念出发,分析不同类型的知识推理算法原理,包括基于规则的推理、基于表示的推理和基于路径的推理。通过实际案例和代码实现,展示这些算法如何提升搜索效果,最后讨论该领域的未来发展趋势和挑战。背景介绍目的和范围本文旨在系统
- 人工智能中的知识图谱与向量数据库:选择与应用指南
AI Agent首席体验官
人工智能知识图谱数据库
1.人工智能领域,知识图谱是什么?知识图谱是人工智能和语义网领域的一个重要概念,它是一种结构化的知识表示方法,用于存储实体之间的语义关系。知识图谱基本上是由节点(实体)和边(关系)组成的图结构:节点:代表现实世界中的实体或概念,如人物、地点、组织等边:代表实体间的语义关系,如"出生于"、“工作于”、"创立了"等知识图谱的主要特点和应用包括:语义网络表示:以三元组形式(主体-关系-客体)存储知识,如
- 增强版 Kimi:AI 驱动的智能创作平台,实现一站式内容生成(图片、PPT、PDF)!
每天译点晓知识
AI人工智能专栏人工智能PPTPDF一键生成AI图片生成
前言基于扣子Coze零代码平台,我们从零到一轻松实现了专属Bot机器人的搭建。AI大模型(LLM)、智能体(Agent)、知识库、向量数据库、知识图谱,RAG,AGI的不同形态愈发显现,如何将其动态组合,凸显其强大爆发力!!!接下来,我们介绍通过Kimi进行功能增强?使得我们的Bot具备一键生成图片、PPT编写、PDF制作......模型配置Kimi月之暗面旗下国产大模型,以独特的长文本处理能力,
- 进阶向:新手详解Neo4j关系查询代码
nightunderblackcat
Python进阶neo4jpycharmpython
今天我将深入解析一段使用Neo4j图数据库进行关系查询的Python代码。这段代码实现了人物关系查询、知识图谱问答等功能,是图数据库应用的典型示例。我会用最详细的方式讲解每一部分,确保完全理解!代码概览这段代码主要包含四个核心功能:Zquery()-查询指定人物的所有关系Zget_json_data()-将查询结果转换为可视化所需的JSON格式Zget_KGQA_answer()-实现知识图谱问答
- 文心一言(ERNIE Bot):百度打造的知识增强大语言模型
明似水
AI文心一言百度语言模型
1.产品概述文心一言(ERNIEBot)是百度自主研发的知识增强大语言模型,于2023年3月16日正式发布,对标OpenAI的ChatGPT,具备文本生成、多模态交互、逻辑推理、中文理解等能力。该模型基于百度的飞桨深度学习平台和文心大模型(ERNIE)技术,融合海量数据和知识图谱,在中文理解、商业文案、数理逻辑、多模态生成等方面表现突出。2024年9月,百度将文心一言APP升级为文小言,定位为“新
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少