最短路径分词

Elasticsearch 入门到精通-Ansj分词器的安装和使用

一、版本和对应关系pluginelasticsearch7.6.27.6.27.7.07.7.07.7.17.7.17.8.07.8.07.8.17.8.17.9.07.9.07.9.17.9.17.9.27.9.27.9.37.9.3二、安装步骤1、下载安装ES对应PluginRelease版本a.GitHub-NLPchina/elasticsearch-analysis-ansjb.解压el

王stone·2025-03-25 11:01

AI Tokenization

AITokenization人工智能分词初步了解类似现在这个，一格子+一格子，拼接出来的，一行或者一句，像不像，我们人类思考的时候组装出来的话，并用嘴说出来了呢。

spencer_tseng·2025-03-25 11:30

图论-最短路径算法总结

文章目录图论单源最短路径全源最短路径问题最小生成树Prim算法Kruskal算法图论单源最短路径边权全部为正的时候，Dijkstra算法最优秀，还可以优先队列优化。

lkcc·2025-03-25 04:42

图论--单源最短路

BELLMAN-FORD/*bellman可以处理负权的单源最短路问题基本原理：每一次遍历所有的边，在第i次遍历所有边的时候就确定了由源点经过i条边所能到达的最进点由于n个点的最短路径中最多只有n-1条边

weixin_30399821·2025-03-25 04:12

图论--最短路问题总结

往期文章：算法-图-dijkstra最短路径-CSDN博客Bellman_ford算法--带负权值的单源最短路问题，边列表存储-CSDN博客bellman_ford之判断负权回路-CSDN博客bellman_ford

微臣愚钝·2025-03-25 04:37

(建议收藏)一文多图，彻底搞懂Floyd算法(多源最短路径)

前言在图论中，在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外，还有Floyd算法也是非常经典，然而两种算法还是有区别的，Floyd主要计算多源最短路径。

程序员bigsai·2025-03-25 02:26

最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）

最短路径算法是解决图论中节点之间最短路径问题的经典算法。以下是两种常见的最短路径算法：Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。

佛渡红尘·2025-03-25 02:55

图论算法之最短路径（Dijkstra、Floyd、Bellman-ford和SPFA）

图论算法之最短路径（Dijkstra、Floyd、Bellman-ford和SPFA）1、图论最短路径概述图论算法为了求解一个顶点到另一个顶点的最短路径，即如果从图中某一顶点（称为源点）到达另一顶点（称为终点

HX_2022·2025-03-25 02:55

Elasticsearch快速上手与深度进阶：一站式实战教程

基础操作3.1创建索引3.2插入文档3.3查询文档3.4更新文档3.5删除文档4.高级查询4.1布尔查询4.2范围查询4.3通配符查询5.聚合分析5.1统计年龄分布5.2计算平均值6.自定义分析器6.1创建分词器

LCG元·2025-03-24 22:56

0 Token 间间隔 100% GPU 利用率，百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS

大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为，接收包括输入prompt和采样参数的并发请求，分词并且组装成batch输入给引擎，调度GPU执行前向推理，处理计算结果并转为词元返回给用户。

·2025-03-24 15:38

算法训练（leetcode）第四十六天 | 110. 字符串接龙、105. 有向图的完全可达性、106. 岛屿的周长

本题相当于求最短路径，因此使用广搜。如何应用广搜是一个难点，因为题目给的是字符串而非图的表示（邻接矩阵、邻接表），因此需要自行构建连接关系。

Star Patrick·2025-03-24 01:21

客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？

以下是关键策略和步骤：1.精准理解用户意图自然语言处理（NLP）技术分词与实体识别：提取关键词（如“订单号”“退货”）和实体（如时间、地点）。

玩人工智能的辣条哥·2025-03-23 09:13

自然语言处理（5）—— 中文分词

中文分词的基本原理及实现1.什么是词2.基本原理3.发展趋势：多数场景无需显式分词信息处理的目标是使用计算机能够理解和产生自然语言。而自然语言理解和产生的前提是对语言能够做出全面的解析。

隐私无忧·2025-03-23 06:11

JAVA代码实现ElasticSearch搜索（入门-进阶）(一):搜索方法、多字段查询、高亮展示

一、搜索方法对比首先存入一条数据count="ilikeeatingandkuing"默认分词器应该将内容分为“i”“like”“eating”“and”“kuing”1.QueryBuilders.matchQuery

majunssz·2025-03-23 03:46

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

jieba库词频统计_jieba分词器（应用及字典的补充）及文档高频词提取实战

jieba分词器是Python中最好的中文分词组件，本文讲解一下jieba分词器及其应用。

袁圆园建建·2025-03-21 09:16

Mac上传本地项目文件夹到远程Github个人仓库的方法及常见报错处理

最近写NER模型的同时学习参悟了一个开源的项目，做了一些Comments改了点分词规则，打算上传到个人Github仓库，上一次本地上传还是用Windows系统，换了Mac发现有一些规则不能用了，好久不用

Uzw·2025-03-21 07:29

LLM(7)：文本分词 token 化

下面讨论如何将输入文本分割成独立的token，这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语，要么是特殊字符，包括标点符号，如图2.4所示。图2.4显示了在LLM背景下文本处理步骤的视图。这里，我们将输入文本分割成独立的token，这些tokens要么是词语，要么是特殊字符，如标点符号。此处用于训练LLM的文本是伊迪斯·沃顿的短篇小说《TheVerdict》，该作品已进入公

CS创新实验室·2025-03-21 05:17

TikTokenizer 开源项目教程

tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目介绍TikTokenizer是一个基于Python的开源项目，旨在提供一个高效、灵活的文本分词工具

邱纳巧Gillian·2025-03-20 03:45

从关键词到权重：TF-IDF算法解析

拆解关键词的“价值”三、TF-IDF的应用：从搜索引擎到文本挖掘四、代码实现：从《红楼梦》中提取核心关键词1、分卷处理1.1代码功能1.2代码实现1.2.1、读取文件1.2.2逐行处理1.2.3.关闭文件2、分词与停用词过滤

多巴胺与内啡肽.·2025-03-19 23:34

Dify知识库构建流程及示例

分词/标记化：拆分文本为单词或子词单元（如使用Tokenizer）。元数据关联：附加来源、时间戳等信息，支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块：按字符或Token数切分，简单高效。

cqbelt·2025-03-19 14:54

基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现

方法上，该系统先对输入的文本进行预处理，包括分词、去除停用词等操作，然后基于关键词匹配算法从文本中提取相关信息，最后将提取的知识进行整理和存储。通过实际测试，该系统能够在平均3秒内对一篇5000

赵谨言·2025-03-18 03:03

Java面试系列-ElasticSearch面试题20道，文档，索引，搜索，聚合，分词器，集群管理，索引模版，数据备份和恢复，安全机制，集群扩展，实时搜索，索引生命周期，节点发现，批量操作，基本架构

7.Elasticsearch中的分词器是如何工作的？8.El

图苑·2025-03-17 19:59

ES的预置分词器

Elasticsearch（简称ES）提供了多种预置的分词器（Analyzer），用于对文本进行分词处理。

阿湯哥·2025-03-17 11:05

P=NP问题

例如，排序、最短路径问题等均属于P类。-**NP类（NondeterministicPolynomialTime）**：包含所有

太翌修仙笔录·2025-03-17 09:48

最短路算法

算法介绍最短路是一种在一个有权图中求任意两点间的最短路径。算法描述最短路有很多的形式：单源最短路：就是固定起点的最短路。多源最短路：就是不固定起点的最短路。其中Floyd就是求多源最短路的。

Emplace·2025-03-17 00:39

MySQL 全文搜索 (FULLTEXT) vs 合并字段模糊查询 (LIKE) 对比

分词搜索：FULLTEXT支持分词搜索（基于空格或特定字符），可以快速定位关键词。性能更好：对于大文本字段或多字段联合搜索，FULLTEXT

曹天骄·2025-03-15 23:37

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统

-对文本数据进行预处理（分词、去停用词、向量化等）。2.推荐算法设计

mosquito_lover1·2025-03-15 17:25

OSPF总结

OSPF–开放式最短路径优先协议1.选路–应为ospf是链路状态协议,收集拓扑信息之后将图形结构通过SPF算法转化为树形结构,计算出的路径不会有环路,并且以带宽作为开销的评判标准,所以OSPF选路优于rip2

nihuhui666·2025-03-15 15:39

数学建模之数学模型-3：动态规划

文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下

^ω^宇博·2025-03-15 08:13

DeepSeek面试——分词算法

DeepSeek-V3分词算法一、核心算法：字节级BPE（Byte-levelBPE，BBPE）DeepSeek-V3采用字节级BPE（BBPE）作为核心分词算法，这是对传统BPE（BytePairEncoding

mzgong·2025-03-15 00:27

ospf的内容解析

当然，以下是您提供的OSPF（开放最短路径优先）接口配置信息的翻译：---**OSPF进程1，路由器ID为12.1.1.2****接口信息**区域：0.0.0.0（未启用MPLSTE）**接口：12.1.1.2

ZHGJX-春分时节爱中分·2025-03-14 22:15

C# JIEBA.NET分词器开发指南

JIEBA.NET是Jieba分词器的.NET实现版本。Jieba是一个流行的中文分词工具，最初是用Python编写的，而JIEBA.NET将其移植到了.NET平台。

老胖闲聊·2025-03-14 15:12

代码随想录|二叉树|10二叉树的最小深度

最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。

Paper Clouds·2025-03-13 22:45

LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer

说明：文本搬运以下文章，略微调整，有需求可参考原文。paper:https://zhuanlan.zhihu.com/p/625715830code:Chatterbox/example/TrainTokenizersExample/train_tokenizers.pyatmain·enze5088/Chatterbox·GitHubHuaggingface教程：

微风❤水墨·2025-03-13 08:53

LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer 2

tokenizer_config.json分词器的配置信息，定义了分词器的版本、额外添加的标记（tokens）、结构/代码和模型参数等信息，比如

微风❤水墨·2025-03-13 08:53

2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。

以下是该过程的主要步骤：输入文本的解析：当用户输入一段文本时，大语言模型首先会通过一个称为分词器的工具（tokenizer）对输入文本进行解析。

BigSharkTech 必杀技·2025-03-12 22:14

论文摘要生成器：用TextRank算法实现文献关键信息提取

jieba：中文分词库，用于中文文本的处理。re：正则表达式模块，用于文本清理和句子分割。numpy：提供数值计算能力，如数组操作、矩阵运算等，主要用于TextRank算法的实现。

Atlas Shepherd·2025-03-12 21:10

深入理解OSPF：原理、配置与实战案例

OSPF（OpenShortestPathFirst，开放式最短路径优先）作为一种广泛使用的IGP（内部网关协议），以其快速收敛、灵活扩展和高效管理等特点，成为了许多企业网络的首选。

w2361734601·2025-03-12 18:17

算法系列之深度/广度优先搜索解决水桶分水的最优解及全部解

在算法学习中，广度优先搜索（BFS）适用于解决最短路径问题、状态转换问题等。深度优先搜索（DFS）适合路径搜索等问题。

修己xj·2025-03-12 11:39

ASP.NET站点配置以及VS2008下C#、JavaScript联合调试(Ajax) ----以最短路径Dijstra最短路问题为例

实验任务描述：用VS2008构造ASP.NET站点开发环境；用ASP.NET完成JavaScript开发调试；用Ext3.0.0完成一个简单的树显示站;WebService程序设计，Dijstra最短路Web服务；JavaScript通过Ajax技术调用WebService;一、Windows下WEB共享设置打开你的WINDOWS，鼠标点开“我的电脑”，寻找下你机器的WINDOWS版本信息，如果你

刘一哥GIS·2025-03-12 06:57

【算法】BFS(最短路径问题、拓扑排序)

blogcolumn&sharetype=blogcolumn&sharerId=12862161&sharerefer=PC&sharesource=qinjh_&sharefrom=from_link目录边权为1的最短路径问题多源

秦jh_·2025-03-11 18:44

【LLM】预训练的具体流程

分词器训练预训练模型：就像你已经学会了一些基础知识的“大脑”，我们可以在这个基础上继续学习新东西。比如，有些模型已经学会了英语，但中文学得不够好。

FOUR_A·2025-03-11 17:05

【LLM】从零开始实现 LLaMA3

分词器在这里，我们不会实现一个BPE分词器（但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现）。

FOUR_A·2025-03-11 15:21

基于transformer实现机器翻译(日译中)

含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器

小白_laughter·2025-03-11 15:46

java ik分词器

org.apache.lucenelucene-core7.4.0org.apache.lucenelucene-analyzers-common7.4.0com.github.mageseik-analyzer8.5.0publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Stringtext="今天是个好日子";//创建一个StringReader

大波V5·2025-03-11 11:49

Elasticsearch在Linux环境下部署(单机版)

2.2修改内存参数2.3创建ES专属用户2.4修改ES核心配置信息3.配置Elasticsearch的用户名密码3.1编辑配置文件3.2重启es服务3.3设置用户名密码3.4验证是否生效4.安装ik中文分词器

Handsome Mr.Li·2025-03-11 06:11

PTA L2-001 紧急救援 (25分)

这个题之所以记录是因为这是我写过考察图论知识最全面的一道算法题，题意不是很难读懂，考察到了图论中最短路径–Dijstkra算法，拓展到最短路径条数、最大权值、最短路径等。

蔚蓝不远·2025-03-10 15:14

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