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长脖鹿Johnny
数学算法3d游戏游戏引擎算法几何学
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- Fréchet Inception Distance(FID)原理
代维7
生成式模型计算机视觉
原理概述:FID的核心思想是通过比较真实图像和生成图像在Inception模型特征空间中的分布差异,来评估生成模型的性能。它假设从真实数据和生成数据中提取的特征都近似服从高斯分布。具体步骤:特征提取:使用预训练的Inception模型分别对真实图像和生成图像进行处理,得到各自的特征向量。计算均值和协方差:对于真实图像的特征向量集合,计算其均值向量μreal\mu_{real}μreal和协方差矩阵
- 计算机视觉之 GSoP 注意力模块
Midsummer-逐梦
计算机视觉(CV)深度学习机器学习人工智能
计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块,主要用于实现GSoP(GlobalSecond-orderPooling)注意力机制。GSoP注意力机制通过计算输入特征的协方差矩阵,捕捉全局二阶统计信息,从而增强模型的表达能力。原论文:《GlobalSecond-orderPoolingConvolutionalNetworks(arxiv.org)》二、语法和
- PCL 点云ISS关键点提取算法
自动驾驶探索站
C++点云处理基础教程PCL特征提取关键点提取
目录一、概述二、代码示例三、运行结果结果预览接上篇Python点云ISS关键点提取算法一、概述点云ISS关键点(IntrinsicShapeSignatures):利用点云中每个点的局部邻域的协方差矩阵来分析局部几何结构。协方差矩阵的特征值可以揭示局部几何形状的显著性。通过筛选出特征值之间具有显著差异的点,ISS算法能够识别出关键点。参考文献:《IntrinsicShapeSignatures:A
- python绘制二维正态分布概率密度图(2d,3d)
马鹿91
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importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal#定义均值和协方差矩阵mean=np.array([0,0])covariance=np.array([[1,0.5],[0.5,1]])#创建一个网格x,y=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.
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亚图跨际
交叉知识Python神经网络量化特征关联汽车性价比矩阵热图流行病和资产价格城镇化交通量非线性捕捉量化图像相似性神经模型
要点量化变量和特征关联绘图对比皮尔逊相关系数、斯皮尔曼氏秩和肯德尔秩汽车性价比相关性矩阵热图大流行病与资产波动城镇化模型预测交通量宝可梦类别特征非线性依赖性捕捉向量加权皮尔逊相关系数量化图像相似性Python皮尔逊-斯皮尔曼-肯德尔皮尔逊相关系数在统计学中,皮尔逊相关系数是一种用于测量两组数据之间线性相关性的相关系数。它是两个变量的协方差与其标准差乘积的比率;因此,它本质上是协方差的标准化测量,其
- 每天一个数据分析题(四百九十)- 主成分分析与因子分析
跟着紫枫学姐学CDA
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在主成分分析中,主成分的选择通常是按照()的大小排序来进行的。A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
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1.Q、P、R关系P的迭代为P=QTPQ;R为观测的协方差;状态延时高,说明收敛速度慢。估计参数P越大,收敛的越快。测量误差R越小,收敛的越快。调整这两个参数即可,从状态更新上说,测量误差越小,估计参数误差越大,说明我们越相信测量值,自然收敛的快。缺点就是会让系统变化过快,如果测量值更加不准,则精度会下降,系统不够稳定。2.K与Q、R关系k~Q/(R+Q)P0/(Q+R),收敛的快慢程度。总结下自
- 基于图特征混合学习的功能网络组织动力学
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文章来源于微信公众号(茗创科技),欢迎有兴趣的朋友搜索关注。导读在系统水平上理解人脑活动的组织原则仍然是网络神经科学的主要挑战之一。在这里,作者介绍了一种基于图学习的完全数据驱动的方法,以从区域平均时间轴中提取有意义的重复网络模式。作者使用了图拉普拉斯混合模型(GLMM),这是一个生成模型,将功能数据视为在多个基础图形上表达的信号集合。通过利用脑区活动之间的协方差,可以在不利用结构信息的情况下进行
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导读结构方程模型(StructuralEquationModeling,SEM)是一种能基于变量之间的协方差矩阵分析多变量之间结构关系的多元统计分析方法,也被称为协方差结构模型。该方法是因子分析和多元回归分析的结合,可用于分析被测变量与潜在变量之间的结构关系,替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等分析方法。结构方程模型能在一次分析中估计多个相互关联的变量之间的依赖关系而受到研究者的青睐。早
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C1符号含义x\boldxx:向量,曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt:向量,曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww:向量,曲线拟合问题中的待估计的参数,即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ:标量,协方差的倒数,表示样本的精度。α\alphaα:标量,同上,曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t
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小井正在努力中
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本期省流版:成为数据分析师,这些数理统计知识必不可少!大样本,小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布,和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理,大数定理内容很多,创作不易,请多多支持~大样本/小样本大样本:样本量趋于无穷小样本:样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义:两个变量总体的误差,反映两个变量之间的变化趋势(eg.一个上升,
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要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下:Pearson相关系数公式如下:由公式可知,Pearson相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的,虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度(协方差大于0的时候表示两者正相关,小于0的
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- 随机过程学习笔记——概论
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随机过程学习笔记——概论1.随机过程1.1基本概念1.2描述随机过程的方法2.随机过程的分类和举例3.随机过程的数字特征3.1均值(数学期望)3.2方差(二阶中心矩)3.3自相关函数(简称:相关函数)3.4自协方差函数(简称:协方差函数)4.两个或两个以上随机过程的联合分布和数字特征参考教材:陆大jin《随机过程及其应用》1.随机过程1.1基本概念随机过程是这样一个过程,它不能用一个时间t的确定性
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随机过程论就是研究随时间变化的动态系统中随机现象的统计规律的一门数学学科。目录前言一、随机过程的定义及分类1、定义2、分类二、随机过程的分布及其数字特征1、分布函数2、数字特征均值函数和方差函数协方差函数和相关函数3、互协方差函数与互相关函数三、复随机过程总结前言随机过程理论产生于本世纪初,起源于统计物理学领域。布朗运动和热噪声是随机过程的最早例子。随机过程理论在社会科学、自然科学和工程技术的各个
- r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化|附代码数据
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原文链接:http://tecdat.cn/?p=23825最近我们被客户要求撰写关于有限正态混合模型EM算法的研究报告,包括一些图形和统计输出。简介本文介绍了基于有限正态混合模型在r软件中的实现,用于基于模型的聚类、分类和密度估计。提供了通过EM算法对具有各种协方差结构的正态混合模型进行参数估计的函数,以及根据这些模型进行模拟的函数。此外,还包括将基于模型的分层聚类、混合分布估计的EM和贝叶斯信
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ARMA是一种平稳时间序列模型,即均值和协方差不随时间的平移而改变。ARMA有三种类型AR序列MA序列ARMA序列但是由于ARMA只能处理平稳序列,而现实中的问题往往有趋势性或周期性等。为了得到平稳序列,我们对数据进行差分运算,使得新序列成为平稳序列,就能够进行ARMA分析,因此ARIMA模型,是在ARMA的基础上多了差分运算,使得其能够处理的序列范围增加了。ARIMA序列例题1:clc,clea
- 【点云、图像】学习中 常见的数学知识及其中的关系与python实战[更新中]
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文章目录前言一、平均值、方差、协方差平均值(mean)np.mean()方差(variance)np.var()总体方差np.var(a,ddof=0)无偏样本方差np.var(a,ddof=1)有偏样本方差标准差(standarddeviation)np.std(a,ddof=1)默认是有偏估计,所以务必加上ddof=1,以下均使用无偏估计(ddof=1)协方差(covariance)np.co
- python毕设选题 - 基于时间序列的股票预测于分析
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- 正定矩阵与半正定矩阵
方天一
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目录1.基本定义2.正定矩阵和半正定矩阵的直观理解3.协方差矩阵是半正定矩阵3.1分量形式证明:3.2整体形式证明:4.写在最后1.基本定义正定和半正定这两个词的英文分别为positivedefinite和positivesemi-definite。在考虑矩阵由实数构成的前提下,正定矩阵和半正定矩阵的定义如下:【定义1】给定一个大小为n×n的实对称矩阵A,若对于任意长度为n的非零行向量x,有恒成立
- 期货软件TB系统源代码解读系列46-COVAR
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COVAR即协方差指标,我没在百度里找到相关分析,这可能是TB人员自己从哪国外网站上看到的吧,具体算法我也不了解,咱只能一步步分析源代码了。如下解读:ParamsNumericLength(10);//声明数值参数Length,初值10.//VarsNumericCORValue(0);//声明数值变量CORValue,初值0.//BeginCORValue=Covar(Close,Data1.C
- 内积为什么能表达向量之间的相关(似)性
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引子在使用向量内积代表相关性时,有一个前提:向量归一化到单位向量,本质是余弦距离。论证粗糙地想一下概率空间上的例子:协方差的本质是内积。标准差的本质是模长。相关系数的本质是夹角余弦。你感受一下内积是不是能描述相关性
- ransac拟合直线和平面(matlab版本)
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参考资料:[1]RANSAC介绍(Matlab版直线拟合+平面拟合)主要思想:迭代100次,找出内点内点最多的参数模型。修改的问题:原作者ransac拟合直线的参数以及ransac拟合平面的参数我认为有误,在这个基础上进行了修正。1ransac拟合直线clc;clearall;closeall;%%%二维直线拟合%%%生成随机数据%内点mu=[00];%均值S=[12.5;2.58];%协方差da
- matlab归一化方法,数据归一化的基本方法
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matlab归一化方法
1.线性归一化简单公式表达:y=(x-minValue)/(maxValue-minValue)其中,x是归一化之前的数据,y是归一化之后的数据,maxValue和minValue分别对应这一组数据中的最大值和最小值。范围:[0,1]。适用于:把原来数据等比例缩放限定在某一范围内,在不涉及距离度量和协方差计算的时候使用。2.标准差归一化简单公式表达:y=(x-μ)/σ其中,x,y分别对应归一化前后
- MATLAB常用命令总结
WW、forever
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1基础函数1.1统计相关基础函数1、求和:sum函数b=sum(a,dim);a表示矩阵;dim等于1或者2,1表示每一列进行求和,2表示每一行进行求和;表示每列求和还是每行求和;b表示求得的行向量。2、求均值:mean函数3、求方差:var函数4、求均方差:std函数5、求协方差:cov函数1.2其它基础技巧确保输入向量为行向量:X=X(:)';确保输入向量为列向量:X=X(:);矩阵循环移动:
- 学习:StatQuest-协方差与相关系数
小潤澤
协方差:对于要描述两组data的相关性,求平方和并不是个好方法进一步说,我们引入cross-productdeviations这个概念,即一组data的方差和另一组data的离差和同号(同为正或负),那它们乘积的结果为正;若两组data异号,则它们乘积的结果为负。我们就可以用正负号及数值大小来描述两组data之间的关系image.png如图,两个变量呈现正相关image.png如图,两个变量呈现负
- 【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting
UnderTurrets
图形渲染计算机视觉3d
文章目录引言:什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化损失函数和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl)新的问题3DGS的渲染:快速可微光栅化3DGS的限制引言:什么是新视角合成任务定义新视角合成(NovelViewSynthesis),属于计算机视觉领域,
- 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
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- 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