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AI大模型应用之禅
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电商数据分析,人工智能,机器学习,深度学习,推荐系统,预测模型,客户画像1.背景介绍在当今数字化时代,电商行业蓬勃发展,数据成为企业最重要的资产。电商企业每天都会产生海量的数据,包括用户行为、商品信息、交易记录等。如何有效地分析这些数据,挖掘其中的价值,对于电商企业的运营、营销和发展至关重要。传统的数据分析方法往往难以应对海量数据的处理和复杂分析需求,而人工智能(AI)技术的出现为电商数据分析带来
- OpenCV相机标定与3D重建(54)解决透视 n 点问题(Perspective-n-Point, PnP)函数solvePnP()的使用
jndingxin
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述根据3D-2D点对应关系找到物体的姿态。cv::solvePnP是OpenCV库中的一个函数,用于解决透视n点问题(Perspective-n-Point,PnP),即通过已知的3D点及其对应的2D图像点来估计物体的姿态(旋转和平移)。这个函数可以处理任意数量的点
- 神经架构搜索在大模型效率优化中的应用
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
神经架构搜索,大模型,效率优化,自动机器学习,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习模型取得了令人瞩目的成就,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,随着模型规模的不断扩大,训练和部署这些大模型也带来了巨大的挑战。计算资源消耗巨大:大模型的训练需要大量的计算资源,例如高性能GPU和TPU,这导致训练成本高昂,难以普及。内存占用量大:大模型的参数量庞大,需要大量的内存进行存储和
- Data Mesh:《华为数据之道》中的数据治理和**Data Mesh**架构的理念差异
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《华为数据之道》中的数据治理和DataMesh架构的理念有一定的差异,尽管两者都强调如何有效管理和利用数据,但它们的侧重点、方法论和适用场景有所不同。以下是它们的异同、优劣势及适用场景的详细比较:1.数据治理与DataMesh的定义数据治理(《华为数据之道》中的数据治理)数据治理是一个全面的过程,旨在通过规范化、标准化、系统化的数据管理,使数据成为企业的核心资产。书中提出了数据治理的五化模型(标准
- 前端必备:Node.js中child_process模块深度解析
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NodeJs系列文档持续更新前端node.js
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有用过Kafka的延迟队列功能的人吗?在当今的数据处理和消息传递领域,ApacheKafka已经成为了一个不可或缺的工具。它以其高吞吐量、低延迟和可扩展性而闻名。然而,随着应用场景的多样化,Kafka的延迟队列功能逐渐进入了人们的视野。你有没有想过,在处理复杂业务逻辑时,Kafka的延迟队列功能能带来哪些优势?本文将深入探讨这一话题,并分享一些实际应用中的经验和最佳实践。什么是Kafka的延迟队列
- C++单例模式实现
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单例模式(SingletonPattern)是软件设计模式中的一种,用于确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点来获取这个实例。一、初始版本(手动创建释放)一个类只有一个实例的实现方法:隐藏构造函数,是外界无法创造对象通过类静态成员函数getInstance返回静态局部对象指针(指向堆空间的指针数据成员),确保对象生命周期和程序一致,并且在程序中唯一使用destory释放堆空间#include
- CDP中的Hive3之Hive Metastore(HMS)
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CDP中的Hive3之HiveMetastore(HMS)1、CDP中的HMS2、HMS表的存储(转换)3、HWC授权1、CDP中的HMSCDP中的HiveMetastore(HMS)是一种服务,用于在后端RDBMS(例如MySQL或PostgreSQL)中存储与ApacheHive和其他服务相关的元数据。Impala、Spark、Hive和其他服务共享元存储。与HMS的连接包括HiveServe
- 卷积神经网络(CNN):深度学习中的核心模型
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引言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是深度学习领域的一种重要模型,广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。CNN凭借其卓越的特征提取能力和参数共享机制,已成为计算机视觉任务中最主流的算法之一。本文将深入探讨CNN的基本原理、结构组件、应用场景及其发展方向。CNN的基本原理CNN是一种特殊的前馈神经网络(FeedforwardNeura
- ARM体系与架构
吃饱了好撑
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ARM体系与架构硬件基础ARM处理器什么是哈佛结构和冯诺依曼结构?冯诺依曼结构采用指令和数据统一编址,使用同条总线传输,CPU读取指令和数据的操作无法重叠。哈佛结构采用指令和数据独立编址,使用两条独立的总线传输,CPU读取指令和数据的操作可以重叠。利弊冯诺依曼结构主要用于通用计算机领域,需要对存储器中的代码和数据频繁的进行修改,统一编址有利于节约资源。哈佛结构主要用于嵌入式计算机,程序固化在硬件中
- 深度学习图像算法中的网络架构:Backbone、Neck 和 Head 详解
肥猪猪爸
#深度学习深度学习算法人工智能数据结构神经网络计算机视觉机器学习
深度学习已经成为图像识别领域的核心技术,特别是在目标检测、图像分割等任务中,深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中,通常可以分为三个主要部分:Backbone、Neck和Head。这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色,它们各自处理不同的任务,从特征提取到最终的预测输出,形成了一个完整的图像处理流程。本文将详细介绍这三部分的作用以及它们在目标检测和图像分割中的应用,帮助大家更好
- ARM架构与嵌入式系统开发全流程教程
夏勇兴
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ARM架构因其低功耗、高性能和灵活性而广泛应用于嵌入式系统、移动设备等多种计算平台。本教程将深入介绍ARM处理器的类型,包括Cortex系列、ARMv8-A架构,以及Thumb和Thumb-2指令集。同时,涵盖ARM编程基础知识,包括汇编语言、C/C++编程和软件开发工具链,以及嵌入式系统中的应用和入门级教程,帮助初学者逐步掌握ARM处理器的工作原理和嵌入式系
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- 如何最小改变架构,快速实现流控的?(第34讲)
58沈剑
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《架构师之路:架构设计中的100个知识点》34.快速流控传统架构,为何不是默认流控的?站点与服务,服务与服务上下游之间,一般如何采用两种通讯模式:其一,RPC直接调用。其二,MQ推送模式。画外音:这也是MQ的默认模式。这两种模式,都可能造成流量冲击:流量从端到站点,到服务,到数据库,流量会一路透传下来,引发雪崩。举个秒杀业务的栗子。1.上游:端上发起抢购操作;2.下游:完成秒杀业务逻辑(库存检查,
- 重新分配字符使所有字符串都相等
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给你一个字符串数组words(下标从0开始计数)。在一步操作中,需先选出两个不同下标i和j,其中words[i]是一个非空字符串,接着将words[i]中的任一字符移动到words[j]中的任一位置上。如果执行任意步操作可以使words中的每个字符串都相等,返回true;否则,返回falseclassSolution{publicbooleanmakeEqual(String[]words){in
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Hive窗口函数与分析函数深度解析:开启大数据分析的新维度在当今大数据蓬勃发展的时代,Hive作为一款强大的数据仓库工具,其窗口函数和分析函数犹如一把把精巧的手术刀,助力数据分析师们精准地剖析海量数据,挖掘出深藏其中的价值宝藏。本文将带领大家深入探索HiveQL中这些神奇函数的奥秘,从版本演进、功能特性到丰富多样的实际应用示例,全方位地呈现它们在大数据处理领域的卓越魅力。一、版本回溯与知识宝库指引
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在处理数量庞大的数据集或者大批量的循环操作时,程序如果单一运行往往会十分缓慢。假如硬件设备内存足够,CPU性能够好,同时每次循环内的任务都独立(如访问一个文件夹内大量文件)。这种时间复杂度的问题可以尝试使用多线程来处理加速。下面记录使用Python标准库中的高级接口——concurrent.futures.ThreadPoolExecutor来实现多线程加速。以一个写入txt文件的操作为例,假如有
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笔记Javajava面试题mavenmaven生命周期
Maven有以下三个标准的生命周期:clean:项目清理的处理default(或build):项目部署的处理site:项目站点文档创建的处理每个生命周期都有这个特点:不管用户要求执行的命令对应生命周期中的哪一个阶段,Maven都会自动从当前生命周期的最初位置开始执行,直到完成用户下达的指令一个完整的项目构建过程通常包括清理、编译、测试、打包、集成测试、验证、部署等步骤,Maven从中抽取了一套完善
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搜索算法
引言在信息爆炸的时代,搜索技术作为连接用户与海量信息的桥梁,其重要性不言而喻。从召回相关信息到对结果进行排序,再到处理一系列衍生问题,搜索技术涵盖了多个关键环节。本文将深入剖析搜索技术中常见的召回、排序以及其他相关重要问题,旨在为该领域的研究与实践提供一个整体的Framework视角~一、常见召回通路及其作用在搜索场景中,召回通路是从海量数据中筛选出与用户查询相关信息的重要途径。不同的召回通路各有
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Java中的ByteArrayInputStream类是一个字节数组输入流,它允许我们以字节的形式读取字节数组。本文将详细介绍ByteArrayInputStream的用法、特点以及代码示例,并展示运行结果。一、ByteArrayInputStream概述定义:ByteArrayInputStream类位于java.io包中,是InputStream类的子类。它使用字节数组作为输入源,可以方便地对
- 频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现
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背景与动机在深度学习领域,如何有效处理时间序列数据一直是一个重要的研究方向。近年来,频域分析技术在时间序列处理中展现出了巨大潜力,特别是离散余弦变换(DCT)因其能够高效捕捉低频信息并避免高频噪声干扰而受到广泛关注。FECAM模型的开发正是基于这一背景,旨在结合频域分析和通道注意力机制,以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法,FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特
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用shell脚本写的一个简单的俄罗斯方块代码代码测试下载链接代码代码#!/bin/bash#version1.2,若非正常退出,请使用附带的killel.sh脚本杀死进程#定义用于显示的地图map和背景全地图mapbackmap=(00000000000000000000)#游戏共有20行,16列,此处定义行数,而每行是否有方块由数组中的元素决定(二进制的0为没有方块,1为有方块)mapback=
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TypeScript是JavaScript的超集,通过在代码中添加静态类型检查来提升代码的安全性和开发效率。在使用TypeScript时,理解和利用类型推断机制是至关重要的。类型推断可以减少显式类型注解的需求,从而提高代码的可读性和开发效率。本文将深入探讨TypeScript中的类型推断机制,常见的推断场景,以及如何在实际项目中有效利用这一特性。什么是类型推断?类型推断是指编译器自动推断出变量或表
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亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据安全:权限管理体系的深度解读(上)(15/ 30)
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大数据新视界#Hive之道大数据Hive集成大数据工具集成模式优化策略未来趋势数据一致性
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:融合人工智能预测的资源预分配秘籍(上)(29 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala人工智能预测资源预分配数据收集模型构建查询性能优化
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- 风险防不胜防?看YashanDB如何守护你的数据库安全(下)
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前言上一篇文章,咱们主要讲了数据库安全机制中的访问管理~今天继续深入聊聊威胁监测以及数据保护。(二)威胁监测•安全审计YashanDB语法上支持权限审计、行为审计和角色审计,逻辑上包括了系统级、语句级、对象级进行审计,支持对指定用户或所有用户进行审计,并支持对系统权限进行审计。审计记录保存在物理表中,拥有AUDIT_ADMIN或AUDIT_VIEWER角色权限的用户可以通过审计视图UNIFIED_
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升:高级执行计划优化实战案例(下)(18/30)
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- 大数据新视界 --大数据大厂之数据脱敏技术在大数据中的应用与挑战
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大数据新视界大数据数据脱敏发展现状应用场景挑战解决方案未来趋势
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Apache Beam:统一批流处理的大数据新贵
青云交
大数据新视界大数据ApacheBeam批流统一性能优化案例展示数据分区容错机制
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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
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- 【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
mysql
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