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Studying 开龙wu
conda
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疑样
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智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用,它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询,显著提升客户服务效率和响应速度。基于Python的实现方案因其丰富的生态系统(如NLTK、spaCy、Transformers等库)、跨平台兼容性以及易于集成的特点,成为开发智能客服系统的首选。系统架构系统核心包括两个主要功能模块:1.API集成模块负责连接各类外部服务,
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模式识别与机器学习课程笔记(1):数学基础特征矢量和特征空间随机矢量的描述随机矢量的分布函数随机矢量的数字特征随机变量、随机矢量间的统计关系随机矢量的变换正态分布正态分布的定义正态分布随机矢量的性质离散随机矢量及其分布信息论矩阵微分法基本知识矢量或矩阵对于数量变量的微分二、数量函数对于矢量的微分三、矢量函数对于矢量的微分特征矢量和特征空间特征量的类型:物理量、次序量、名义量物理量:直接反映特征的实
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影响因子:6.147本文从投稿到接收仅一个多月关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,机器学习,分子分型等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友欢迎交流!研究概述:脑卒中是世界上死亡和残疾的主要原因之一,缺血性中风占80
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- 养老院管理系统基于SpringBoot的养老院管理系统系统设计与实现(源码+论文+部署讲解等)
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- AI产品经理成长记《零号列车》第一集 邂逅0XAI列车
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《零号列车》绝非传统意义上的AI产品经理教程——它是我沉淀二十多年跨行业数字化转型与工业4.0实战经验后,首创的100集大型小说体培养指南。那些曾在千行百业验证过的知识与经验,不再是枯燥的文字堆砌,而是化作一场沉浸式的学习旅程。这里没有生硬的理论灌输,而是用跌宕起伏的故事情节,串联起AI技术的底层逻辑。你会跟着角色的脚步推进剧情,在不知不觉中吃透机器学习、大模型应用等专业概念;更有深入浅出的技术拆
- 人工智能时代下的数据新职业:新兴工作岗位版图研究
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目录摘要第一章:AI驱动的数据价值链重构1.1从“沉睡金矿”到“流动的血液”:数据作为核心经济资产的激活1.2知识的新经济学:零边际成本革命1.3AI作为新的“操作系统”:重塑产业竞争格局第二章:基石层:数据准备与质量保障中的角色2.1数据标注与标签领导力:数据标注经理/主管2.2“地面真实”的守护者:AI数据质量专家第三章:技术核心层:构建AI与机器学习全生命周期的工程角色3.1AI生产线架构师
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Python在制造业中的应用:从自动化到智能制造关键词:Python、制造业、工业自动化、数据分析、机器学习、物联网、智能制造摘要:本文深入探讨Python编程语言在制造业中的广泛应用。从基础的自动化脚本到复杂的智能制造系统,Python凭借其丰富的库生态系统和易用性,正在重塑现代制造业。我们将分析Python在制造业中的核心应用场景,包括设备监控、质量控制、预测性维护和供应链优化等,并通过实际案
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前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/north文章目录1.**人工智能的基本概念**1.1什么是人工智能?1.2人工智能的分类2.**人工智能的核心技术**2.1机器学习(MachineLearning)2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习流程2.2深度学习(DeepLearni
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- 大模型算法工程师技术路线全解析:从基础到资深的能力跃迁
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文章目录大模型算法工程师技术路线全解析:从基础到资深的能力跃迁一、基础阶段(0-2年经验):构建核心知识体系与工程入门数学与机器学习基础编程与深度学习框架NLP与Transformer入门二、进阶阶段(2-4年经验):深化模型技术与工程落地能力大模型预训练与微调技术预训练原理:数据与任务的协同设计微调工具:参数高效适配与工程优化对齐实践:价值观优化与实证效果分布式训练与框架工具并行策略:多维度协同
- Go与Python在数据管道与分析项目中的抉择:性能与灵活性的较量
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你正在设计一个全新数据管道或启动一个分析项目,此时你或许正在思考该选择Python还是Go。五年前,这甚至不是个值得讨论的问题——你会毫不犹豫地选择Python,故事到此为止。然而,近年来Go在数据领域,尤其是在数据基础设施和实时处理方面,正逐渐被更多人采用。实际上,这两种语言都已在现代数据技术栈中找到了各自的定位。Python依然非常适合机器学习和数据分析,而Go则逐步成为高性能数据基础设施的首
- Python爬虫实战:从新浪财经爬取股票新闻的完整实现
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第一部分:爬虫概述1.1什么是爬虫?爬虫是指通过程序模拟浏览器的行为,自动化地抓取网络上的数据。通过爬虫技术,能够从各种网站上提取信息,广泛应用于数据采集、数据分析、机器学习等领域。1.2新浪财经简介新浪财经是中国最大的财经信息平台之一,提供股票、基金、债券、外汇等多方面的财经新闻和数据。在股票领域,新浪财经提供了大量的股票行情、实时数据、新闻报道等信息,因此爬取新浪财经的股票新闻对于投资分析和决
- AI 智能运维,重塑大型企业软件运维:从自动化到智能化的进阶实践
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人工智能运维自动化
一、引言:企业软件运维的智能化转型浪潮在数字化转型加速的背景下,大型企业软件架构日益复杂,微服务、多云环境、分布式系统的普及导致传统运维模式面临效率瓶颈。AI技术的渗透催生了智能运维(AIOps)的落地,通过机器学习、大模型、智能Agent等技术,实现从"人工救火"到"智能预防"的范式转变。本文结合头部企业实践,解析AI在运维领域的核心应用场景、技术架构及未来趋势,特别针对基础运维中流程重构、技术
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SpringAI是一个由Spring团队开发的开源框架,旨在为人工智能(AI)和机器学习(ML)提供一个成熟且高效的开发平台。它将Spring生态系统的设计理念应用于AI开发,尤其强调模块化、可移植性以及简洁的集成。SpringAI提供了丰富的功能,涵盖从AI模型的调用到与数据库的集成等多个方面,帮助开发者构建和管理AI驱动的应用程序。1.SpringAI背景SpringAI的背景源于Spring
- 在二分类任务中如何处理包含中文的类别特征
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在机器学习中,处理类别特征(CategoricalFeatures)是常见的任务,特别是在中文数据中,很多类别特征如省份、城市等都是字符串类型。如何将这些类别变量转换为模型可以理解的数值格式,是每个数据科学家都必须面对的挑战。在这篇文章中,我们将探讨两种常见的类别特征编码方法:astype('category')和LabelEncoder,并比较它们在二分类任务中的效果。我们以“省份”这一类别特征
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随着人工智能和大数据技术的进步,产品推荐系统成为了现代广告与电商平台中不可或缺的部分。通过深度挖掘用户的行为数据,能够为广告主提供精准的用户画像,从而更高效地推荐相关产品,提升购买转化率。本项目基于科大讯飞AI营销云大赛的赛题,目的是利用用户画像进行产品推荐,预测用户是否会购买相应商品。我们使用了机器学习的二分类模型,通过分析用户的性别、年龄、常驻地、机型等信息,来判断用户的付费行为。项目目标:本
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AI原生应用领域多租户技术架构深度剖析元数据框架标题:AI原生应用多租户技术架构:从隔离性到智能化的分层设计与实践关键词:AI原生应用、多租户架构、数据隔离、模型共享、云原生租户管理摘要:本文系统解析AI原生应用场景下多租户技术架构的核心设计逻辑,覆盖从数据层到模型层的全栈隔离与共享机制。通过第一性原理推导,结合云原生、机器学习生命周期管理(MLOps)等技术范式,提出包含租户上下文管理、动态资源
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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分析与投资策略制定中的应用
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大数据新视界Java大视界java大数据机器学习情绪分析智能投资多源数据
Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用)引言:正文:一、金融情绪数据的立体化采集与治理1.1多模态数据采集架构1.2数据治理与特征工程二、Java机器学习模型的工程化实践2.1情感分析模型的深度优化2.2强化学习驱动的动态投资策略三、顶级机构实战:Java系统的金融炼金术四、技术前沿:Java与金融科技的未来融合4.1量子机器学习集成4.2联邦学习在合
- 【机器学习【9】】评估算法:数据集划分与算法泛化能力评估
roman_日积跬步-终至千里
#机器学习机器学习
文章目录一、数据集划分:训练集与评估集二、K折交叉验证:提升评估可靠性1.基本原理1.1.K折交叉验证基本原理1.2.逻辑回归算法与L22.基于K折交叉验证L2算法三、弃一交叉验证(Leave-One-Out)1、基本原理2、代码实现四、ShuffleSplit交叉验证1、基本原理2、为什么能降低方差3、代码测试五、选择建议在机器学习中,评估算法的核心目标是衡量模型在“未知数据”上的表现,而不是仅
- Python day15
@浙大疏锦行Pythonday15.内容:复习日本周主要的内容是一些常见的机器学习流程以及其中的部分内容标签编码以及连续特征的处理:归一化和正态化等。图像的绘制:热力图、Shap图等的绘制超参数优化算法:网格搜索、贝叶斯以及启发式算法模拟退火、遗传算法等不平衡数据集的处理:过采样以及欠采样。
- Lecture 5:Training versus Testing
薛家掌柜的
回顾一下前四个Lecture,Lecture1讲的是找一个使得(也就是),Lecture2讲的是使得,Lecture3讲的是机器学习的分类,Lecture4讲的是让。那么,我们就有两个核心问题需要解决了。我们如何保证尽可能地靠近?我们如何使得足够小?而在这两个问题里面,假设集大小又扮演着什么样的角色?应该多大呢?如果是一个很小的,能够满足,但是可选的假设又太少了。如果是一个很大的,可选的假设很多,
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绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/9694cf42f7d741c69225ff1cf52b0efe译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:生物信息学中的机器学习机器学习在许多不同的领域中都有应用,计算生物学也不例外。机器学习在该领域有着无数的应用,最古老且最为人熟知的应用之一就是使用主成分分析(PCA)通过基因组学研究种群结构。随着该领域的蓬勃发展,还有许多其他潜在的应
- 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
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