1.定义稀疏数组可以看做是普通二位数组的压缩，但是这里说的普通数组是值无效数据量远大于有效数据量的数组，关于稀疏数组的运用有五子棋盘,地图等..*当一个数组中大部分元素为０，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组如图 2.好处* 原数组中存在大量的无效数据，占据了大量的存储空间，真正有用的数据却少之又少*把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规
# 如何实现“结巴分词 java 计算多个关键字向量值”
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用结巴分词工具来计算多个关键字的向量值。结巴分词是一款优秀的中文分词工具，可以帮助我们将文本进行分词处理，得到关键字的向量表示。在这个过程中，我们将使用Java语言来实现这一功能。
## 整体流程
下面是实现“结巴分词 java 计算多个关键字向量值”的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-05-24 04:48:32
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# NLP 分词与词向量的科普
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向，而分词和词向量是NLP中关键的基本技术。本文将介绍什么是分词和词向量，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解这些概念。
## 什么是分词？
分词是将一段连续的文字切分为单独的词语，也叫词条。不同的语言有不同的分词规则。例如，在英语中，空格通常用于分隔单词，而在中文中，句子没有明显的分隔符，因此需
索引对于一个有序序列，可以通过索引的方法来访问对应位置的值。字符串便是一个有序序列的例子，Python使用 [] 来对有序序列进行索引。s = "hello world"
s[0]
s = "hello world"
s[0]'h'Python中索引是从 0 开始的，所以索引 0 对应与序列的第 1 个元素。为了得到第 5 个元素，需要使用索引值 4 。s[4]
s[4]'o'除了正向索引，Pyt
中文分词简介在汉语中，词是以字为单位的，但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来作为划分的。因此，在处理中文文本时，需要进行分词处理，将句子转化成为词的表示。这个切片过程就是中文分词，通过计算机自动识别出句子的词。规则分词通过构建字典，在切分语句时，将语句中的每个字符串与字典中的词逐一比较，找到则切分，找不到则不切分。正向最大匹配法假定分词字典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前
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2023-10-01 10:00:35
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文章目录Java Vector 类 Java Vector 类Vector 该类和ArrayList非常相似，但是该类是同步的，可以用在多线程的情况，该类允许设置默认的增长长度==，默认扩容方式为原来的2倍==。Vector 类实现了一个动态数组。和 ArrayList 很相似，但是两者是不同的：Vector 是同步访问的。Vector 包含了许多传统的方法，这些方法不属于集合框架。Vector
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2023-08-19 22:28:58
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# Python英文分词与向量化
在现代自然语言处理（NLP）领域，分词和向量化是两个至关重要的步骤。为了让计算机能够理解和处理文本，首先需要将文本分解为单个词语（分词），然后将这些词语转换为数值形式（向量化）。本文将介绍Python中如何实现英文分词与向量化，并提供相关的代码示例。
## 一、分词
### 1.1 什么是分词？
分词是将文本字符串拆分成单独词语的过程。在英文中，分词通常是
原创
2024-10-23 05:44:28
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# 自然语言处理（NLP）中的分词和词向量
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一项重要研究领域，致力于让计算机能够理解、处理和生成自然语言。在NLP中，分词和词向量是两个基础且重要的概念。
## 1. 分词
分词是将一个句子或一段文本切分成一个个词语的过程。在中文NLP中，分词是一个非常重要的任务，因为中文语言中并没有空格来区分词语。常见的中文分词工具包括jieba、pkuseg等。
原创
2024-03-23 05:30:25
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1、Vector简介（1）Vector也是基于数组实现的，是一个动态数组，其容量能自动增长。（2）Vector是JDK1.0引入了，它的很多实现方法都加入了同步语句，因此是线程安全的（其实也只是相对安全，有些时候还是要加入同步语句来保证线程的安全），可以用于多线程环境。（3）Vector实现了Serializable接口，因此它支持序列化，实现了Cloneable接口，能被克隆，实现了Random
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2024-05-18 20:16:24
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向量v(用粗体字母表示向量）也叫矢量，是一个有大小有方向的量。长度为1的向量称为单位向量,也叫幺矢，这里记为E。长度为0的向量叫做零向量，记为0，零向量没有确定方向，换句话说，它的方向是任意的。一、向量的基本运算 1、向量加法：a+b等于使b的始点与a的终点重合时，以a的始点为始点，以b的终点为终点的向量。2、向量减法:a-b等于使b的始点与a的始点重合时，以b的终点为始点，以a的终点为终点的向量
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2024-01-18 14:35:26
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介绍一个好用多功能的Python中文分词工具SnowNLP，全称Simplified Chinese Text Processing。在实现分词的同时，提供转换成拼音（Trie树实现的最大匹配）及繁体转简体（Trie树实现的最大匹配）等功能。操作简单，功能强大。Install$ pip install snownlpUseageSnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，
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2023-10-20 19:16:04
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不同分词工具原理解析对各种分词工具的介绍，具体参考：1） jieba具体参考：jieba分词原理解析采用的是Unigram + HMM，Unigram假设每个词相互独立具体参考：先总结一下jieba的分词方法先加载词典（包括自定义词典和自带的词典）生成字典树，对于待分词的句子先通过查字典树，对于那些在字典中出现了的词以此为基础构成一个DAG（有向无环图），具体是通过python中的字典表
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2024-03-14 11:46:33
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在本博文中，我将深入探讨“java ik分词器训练向量化”的解决过程。随着自然语言处理（NLP）和信息检索技术的发展，逐渐展现出对优秀分词器的需求，尤其是中文处理，Java IK分词器逐渐成为重要的工具。如何进行高效的训练与向量化，成为了众多开发者面临的技术挑战。
## 背景定位
在项目初期，我们面临着以下技术痛点：
- 现有分词器的性能制约，导致无法满足大规模文本处理需求。
- 模型训练的
Java位向量的实现原理与巧妙应用1、博文介绍本篇博文将会介绍几本的位运算含义、位向量介绍、BitSet实现原理、Java位向量的应用、拓展介绍Bloom Filter等。 2、位运算介绍 1) 位运算符java中位运算操作符主要包括：
&: 与
|: 或
^: 异或
~: 非
前三种可以和 = 结合使用，比如 &=、|=、^=；但是~是单目运算符，
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2023-07-03 23:08:51
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# 向量Cos计算Java
在计算机科学中，向量夹角余弦相似度（Cosine Similarity）是一种用于衡量两个向量之间相似性的方法。在自然语言处理、信息检索和推荐系统等领域，向量Cos计算被广泛应用。本文将介绍如何在Java中实现向量Cos计算，并提供代码示例。
## 什么是向量Cos计算？
向量夹角余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们之间的相似性。具体而言，两个向
原创
2024-04-29 05:04:10
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# Java计算向量夹角
## 简介
在Java中，计算向量夹角可以使用向量的点积和模长来实现。点积是指两个向量对应分量的乘积之和，而模长是指向量的长度。通过计算点积和模长，我们可以得到向量之间的夹角。
## 流程图示
```mermaid
flowchart TD
A[输入向量1的分量] --> B[输入向量2的分量]
B --> C[计算点积]
C --> D[计算
原创
2023-10-20 04:13:14
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行向量在 Java 中的计算是许多数据处理和机器学习任务中的基本需求。然而，在实际操作中，我们可能会面临一些挑战。以下是这个问题的详细分析和解决过程。
## 问题背景
在进行数据分析时，我们经常需要对行向量（matrix row vector）进行计算。行向量的运算主要包括加法、减法、点积等基本操作。这些操作在机器学习、数据转化和科学计算中都起着重要作用。一个常见的场景是，将一个二维数组视为行
哈希表也称为散列表，是用来存储群体对象的集合类结构。什么是哈希表数组和向量都可以存储对象，但对象的存储位置是随机的，也就是说对象本身与其存储位置之间没有必然的联系。当要查找一个对象时，只能以某种顺序（如顺序查找或二分查找）与各个元素进行比较，当数组或向量中的元素数量很多时，查找的效率会明显的降低。一种有效的存储方式，是不与其他元素进行比较，一次存取便能得到所需要的记录。这就需要在对象的存储位置和对
类的加载过程Java源代码被编译成class字节码，JVM把描述类数据的字节码.Class文件加载到内存，并对数据进行校验、转换解析和初始化，最终形成可以被虚拟机直接使用的java类型，这就是虚拟机的类加载机制。类从被加载到虚拟机内存中开始，到卸载出内存为止，它的生命周期包括了：加载(Loading)、验证(Verification)、准备(Preparation)、解析(Resolution)、
这是用 TensorFlow 来识别手写数字的官方经典入门例子，数据都是已经处理过准备好了的，但是只到计算准确度概率那就停了，缺少拿实际图片运用的例子，初学者看完之后难免发蒙。于是，本文第二段用一些实际图片来验证我们的模型。文中例子基于 TensorFlow 1.0.0，看过官方文档的直接跳到后面吧。第一部分，介绍了一些处理数据的基本知识，然后采用一个简单的模型，用一堆准确的数据去训练它，训练完之
