- Task5 基于深度学习的文本分类2
listentorain_W
Task5基于深度学习的文本分类2在上一章节,我们通过FastText快速实现了基于深度学习的文本分类模型,但是这个模型并不是最优的。在本章我们将继续深入。基于深度学习的文本分类本章将继续学习基于深度学习的文本分类。学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习
- task5
d3e9b062ad1d
1.类和对象:1.1类(class):用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。实例变量:在类的声明中,属性是用变量来表示的。这种变量就称为实例变量,是在类声明的内部但是在类的其他成员方法之外声明的。在类的内部可以用def()方法定义
- Datawhale Task5:模型训练篇
AIzealot无
AIGC人工智能
本章学习模型训练第6章模型训练模型训练主要由目标函数和优化算法组成6.1目标函数有三类语言模型的目标函数:只包含解码器的模型(如,GPT-3):计算单向上下文嵌入(contextualembeddings),一次生成一个token只包含编码器的模型(如,BERT):计算双向上下文嵌入编码器解码器模型(如,T5):编码输入,解码输出我们可以使用任何模型将token序列映射到上下文嵌入中(例如,LST
- task5 模型融合
1598903c9dd7
三种融合方式:1.简单加权2.stacking/blending:多层模型-前一层训练结果作为训练集3.bagging/boosting:各模型之间无关/后一模型依赖前一模型stacking核心代码:
- 贷款违约预测-Task5 模型融合
致Great
Task5模型融合Tip:此部分为零基础入门金融风控的Task5模型融合部分,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约预测项目地址:https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl比赛地址:https://tianchi.ali
- Task5样式色彩秀芳华
weixin_47759089
matplotlibpython随机森林机器学习
DW5的个人总结:一、常见的样式方法有4种,分别是预定义样式,自定义样式,rcparams和matplotlibrc文件。二、常见的颜色方法有两种,分别是5种单色颜色,colormap多色。本章介绍matplotlib中样式和颜色的使用。常见的样式方法有4种,分别是预定义样式,自定义样式,rcparams和matplotlibrc文件。常见的颜色方法有两种,分别是5种单色颜色,colormap多色
- Task5:第五回:样式色彩秀芳华
北海虽赊,扶摇可接
matplotlibpython开发语言
样式色彩秀芳华1、matplotlib的绘图样式(style)1.1、matplotlib预先定义样式1.2、用户自定义stylesheet1.3、设置rcparams1.4、修改matplotlibrc2、matplotlib的色彩设置(color)2.1、RGB或RGBA2.2、HEXRGB或RGBA2.3、灰度色阶2.4、单字符基本颜色2.5、颜色名称2.6、使用colormap设置一组颜色
- 我的人生目标
Rainie陈_6bb8
我,想要变成我想要的样子Task1:减肥到85Task2:通过一个对英语口语要求高的证书考试Task3:通过在职研究生考试Task4:独立生活(独立租房)Task5:养一只宠物Task6:认真交接当下工作、平常心接受新的挑战,人生需要不断的尝试Rainie2019/6/3
- [深度学习]动手学深度学习笔记-10
田纳尔多
深度学习深度学习卷积
Task5——卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶10.1卷积神经网络(CNN)基础卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构,被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域,因为图像数据具有显著的局部与整体关系,其在图像识别领域的应用获得了巨大的成功。10.1.1卷积神经网络的组成层图10.1卷积神经网络示意图以图像分类任务为例,在表10.1所示卷积神经网络中,一般包含
- Task5 作者信息关联-知识图谱
ShowMeCoding
5.1任务说明学习主题:作者关联(数据建模任务),对论文作者关系进行建模,统计最常出现的作者关系;学习内容:构建作者关系图,挖掘作者关系学习成果:论文作者知识图谱、图关系挖掘5.2数据处理步骤将论文第一作者与其他作者(论文非第一作者)构建图;使用图算法统计图中作者与其他作者的联系;5.3社交网络分析图是复杂网络研究中的一个重要概念。Graph是用点和线来刻画离散事物集合中的每对事物间以某种方式相联
- 【数据分析进阶】DCIC竞赛-task5&6 订单调度分析
一一张xi
【数据分析进阶】DCIC竞赛-task5&6订单调度分析task5订单调度分析经纬度转换相关知识经纬度编码订单调度分析思考task06分析报告撰写分析报告撰写报告撰写建议学习资源task5订单调度分析经纬度转换相关知识简单的城市名转换成经纬度:https://www.cnblogs.com/zle1992/p/7209932.html批量获取经纬度:https://www.cnblogs.com/
- Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成
顾子豪
集成学习集成学习只能在一定程度上提高精度,并需要耗费较大的训练时间,因此建议先使用提高单个模型的精度,再考虑集成学习过程。具体的集成学习方法需要与验证集划分方法结合,Dropout和TTA是应用较为广泛的方法。DropoutDropout是一种深度学习的一种技巧,他会随机让某些节点不参与训练,而在预测时,所有节点又参与训练,这样训练时就不会出现该模型对于某一点极其依赖,所以也是一种缓解过拟合的的有
- Task5
请叫我东方不二
1.类和对象类(Class):用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例类的定义类的对象类对象支持两种操作:属性引用和实例化。属性引用使用和Python中所有的属性引用一样的标准语法:obj.name。类对象创建后,类命名空间中所有的命名都是有效属性名。所以如果类定义是这样2.正则表达式正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一
- Hack The Box Starting Point 渗透测试入门靶场 TIER 1 - Crocodile
D4vid
web安全安全网络安全
这一台靶机是关于PHP和FTP的。TAKS1,nmap扫描使用默认脚本,-sC。nmap扫描vsftpd3.0.3TASK3,“允许匿名FTP登录”消息返回给我们的FTP代码是什么?上面nmap扫描的报告单里显示,AnonymousFTPloginallowed(FTPcode230),所以是230。TASK3,我们可以使用什么命令来下载我们在FTP服务器上找到的文件?get下载文件。TASK5,
- task5 模型建立和评估
趁着年轻去旅游
经过前面的两章的知识点的学习,我可以对数数据的本身进行处理,比如数据本身的增删查补,还可以做必要的清洗工作。那么下面我们就要开始使用我们前面处理好的数据了。这一章我们要做的就是使用数据,我们做数据分析的目的也就是,运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。那么分析的第一步就是建模,搭建一个预测模型或者其他模型;我们从这个模型的到结果之后,我们要分析我的模型是不是足够的可靠,那我就
- 数据可视化笔记 Task5 - Matplotlib样式色彩
xyc_undermoon
数据可视化pythonmatplotlib数据可视化
在论文、报告、PPT等的撰写制作中,图表的美观对呈现结果具有很大的影响。绘图样式和颜色是丰富可视化图表的重要手段,熟练掌握本章可以让可视化图表变得更美观。绘图样式(style)Matplotlib提供了许多内置的样式,用户可以简单地调用style模块去实现。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpplt.style.use('ggplot')plt.p
- datawhale-python基础-task5
努力的小的的
1.类和对象类是抽象的模板,比如Student类,而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”,每个对象都拥有相同的方法,但各自的数据可能不同。2.正则表达式正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。Python自1.5版本起增加了re模块,它提供Perl风格的正则表达式模式。re模块使Python语言拥有全部的正则表达式功能。compile函数根据一个模式
- Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成
北洋军
最后一章,将会学习如何使用集成学习提高预测精度,通过学习知道集成学习方法以及交叉验证情况下的模型集成,最终学会使用深度学习模型的集成学习。在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度,常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting,同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。由于深度学习模型一般需要较长的训练周期,如果硬件设备不允许建议选取留出法,如果需要追求精度可
- Task5 模型融合
沫2021
1.模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。2.Stacking相关理论介绍stacking是用初始训练数据学习出若干个基学习器后,将这几个学习器的预测结果作为新的训练集,来学习一个新的学习器。将个体学习器结合在一起的时候使用的方法叫做结合策略。对于分类问题,可以使用投票法来选择输出最多的类。对于回归问题,可以将分类器输出的结果求平均值。投票法和平均法都是很有效的结合策略,Stacking
- (202308)科研论文配图 task5 安装LaTex + 书籍第二章SciencePlots部
早上真好
参与dw开源学习plotlypython编辑器
SciencePlots序言阅读笔记绘图包介绍Windows下安装Windows下的安装MikTexWindows下的安装ghostscript加入系统环境变量安装scienceplots序言有幸在这次的组队学习活动中,拜读宁海涛先生的《科研论文配图绘制指南——基于python》一书,这本书文辞亲切,排版友好,色彩丰富,内容实用,实在是一本学习如何使用python进行科研论文配图绘制的好书!科研论
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【科研论文配图绘制】task5SciencePlots绘图包入门task5主要学习了SciencePlots拓展包的出图样式,掌握SciencePlots的安装及具体使用。SciencePlots作为一个专门用于科研论文绘图的第三方拓展工具包,提供了主流英文科技期刊(如Nature、Science和IEEE等)的Matplotlib图样式(MatplotlibStyles)。
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文章目录【Django】Task5DefaultRouter路由组件和自定义函数1.路由组件1.1路由组件介绍1.2SimpleRouter1.3DefaultRouter1.4DefaultRouter示例1.5查看访问服务接口url2.自定义函数【Django】Task5DefaultRouter路由组件和自定义函数Task5主要了解了DefaultRouter路由组件,DjangoRESTf
- Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task5 模型融合
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Datawhale零基础入门数据挖掘-Task5模型融合融合是提分和提升模型鲁棒性的一种重要方法,主要有:1)结果层面的融合,这种是最常见的融合方法,其可行的融合方法也有很多,比如根据结果的得分进行加权融合,还可以做Log,exp处理等。在做结果融合的时候,有一个很重要的条件是模型结果的得分要比较近似,然后结果的差异要比较大,这样的结果融合往往有比较好的效果提升。2)特征层面的融合,这个层面其实感
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AutoSAR系列讲解(实践篇)7.7-实验:配置SWC&RTE(下)实验:配置SWC&RTE(下)三、步骤二:配置Runnable及其Tasks映射1、添加及配置Runnable2、打开Cfg并同步工程3、导入DBC文件4、创建Task5、Runnable到映射Task6、定义Position四、步骤三:配置OS实验:配置SWC&RTE(下)->返回总目录<-阅读建议:实验篇是重点,有条件的同学
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托福未改版前的Task,新版可以找到相对应的题目。Task3:讲阅读:Theuniversityplansto…because…and…Thelettersuggeststhat…because…and…讲听力:Theman/womanintheconversationagrees/disagreestheproposal/plan讲原因:First…Secondly…Task5:客观陈述30秒:
- 天池龙珠数据挖掘训练营 Task3 学习笔记(特征工程)
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- 数据挖掘实践(金融风控-贷款违约预测)Task1&2
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- Task5 朴素贝叶斯、SVM、LDA主题模型
_一杯凉白开
任务朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理利用朴素贝叶斯模型进行文本分类SVM模型SVM的原理利用SVM模型进行文本分类LDA主题模型pLSA、共轭先验分布LDA使用LDA生成主题特征,在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理朴素贝叶斯被称为朴素是因为引入了几个假设:贝叶斯公式如下:换成分类任务的表达式:1.每个词都是独立的特征2.假设所有词相互条件独立朴素贝叶斯公式为:朴素贝叶斯
- NLP赛事:Task5 基于深度学习的⽂本分类
外星球的地球人是外星人吗?
Word2Vecword2vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。对于每一条输入文本,选取一个上下文窗口和一个中心词,并基于这个中心词去预测窗口里其他词出现的概率。因此,word2vec模型可以方便地从新增语料中学习到新增词的向量表达,是一种高效的在线学习算法(onlinelearning)。word2vec的主要思路:通过单词和上下文彼此预测,对应的两个算法分别为:Skip-
- 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