一.访问修饰符
1.private：控制可见性（可调用性）最小的限定符，用来修饰类、属性、方法
修饰方法：则该方法只能有类的内部的方法或构造器使用（一般很少使用）
修饰属性：该属性只能被类内部的方法使用
在类继承时，父类中发private方法不能被子类继承
private关键字有时会加在构造器前面，即不希望其他人创建某类的对象
一般情
# Python多个关键词命中
在Python编程中，我们经常需要根据一组关键词来进行条件判断或筛选操作。本文将介绍如何使用Python对多个关键词进行命中判断，并提供相关代码示例。
## 什么是关键词命中？
关键词命中是指在一组给定的关键词中，判断某个输入是否包含其中的一个或多个关键词。在文本处理、数据筛选等应用场景中，关键词命中经常被用来进行条件判断，以实现不同的逻辑分支。
## Py
原则一：范围要适中 切忌好高骛远，我的一个客户，做了个二手手机的网站，硬要把关键词“手机”做上去。我不推荐这样做，因为“手机”这个关键词的范围太广，用户搜索这个关键词的时候，可能要找的是手机游戏，或者手机铃声，或者手机电影，或者某一款手机等，真正要找二手手机的用户非常少。当然范围也不能太窄，就拿上述“二手手机网站”来说，你也不能把“武汉二手诺基亚手机交易”这样的关键词设为主关键词。范围应该适中，你
## Python计算关键词命中率算法
关键词命中率是指在一个给定的文本中，某个关键词出现的频率。计算关键词命中率可以帮助我们了解一个文本中关键信息的重要程度。在文本分析、搜索引擎优化以及情感分析等领域，计算关键词命中率是一个重要的指标，可以帮助我们更好地理解和处理文本数据。本文将介绍如何使用Python计算关键词的命中率，并给出代码示例。
### 计算关键词命中率的算法
计算关键词命中率的
JDK8关键字有50个,是编程语言里事先定义好并赋予了特殊含义的单词，也称为保留字，关键字全部都是小写1.abstract java中的抽象类，只能修饰类和方法，不能修饰变量2.assertassert后面跟一个表达式，表达式为真，程序继续执行，表达式为假，则抛出异常3.booleanJava的基本类型之一，Java中不能用0、1表示真假，而且boolean不
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2023-08-29 20:49:16
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一.this调用构造方法构造方法之间的相互调用需要使用this关键词1.构造方法调用格式this(参数列表); 2.构造方法的调用 class Person {
// Person的成员属性
private int age;
private String name;
// 无参数的构造方法
Person() {
}
// 给姓名初始化的构造方法
Person(String n)
前言文本匹配一直是自然语言处理（NLP）领域一个基础且重要的方向，一般研究两段文本之间的关系。文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，都可以看作针对不同数据和场景的文本匹配应用。比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，复述问题可以归结为两个同义句的匹配，这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题。而文本匹配整体流程基本上都可以
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2023-08-23 20:45:58
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前期回顾：TF-IDF算法介绍及实现
仅仅从词的统计信息出发，而没有充分考虑词之间的语义信息。现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系、基于图排序的关键词提取算法TextRank。简述：用TextRank提取来提取关键词，用PageRank的思想来解释它：如果一个单词出现在很多单词后面的话，那么说明这个单词比较重要一个TextRank值很高的单词后面跟着的一个单词，那么这个单词的TextRan
1.TF-IDF2.基于语义的统计语言模型文章关键词提取基础件能够在全面把握文章的中心思想的基础上，提取出若干个代表文章语义内容的词汇或短语，相关结果可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。采用基于语义的统计语言模型，所处理的文档不受行业领域限制，且能够识别出最新出现的新词语，所输出的词语可以配以权重。3.TF-IWF文档关键词自动提取算法针对现有TF-IWF的领域文档关键词快速提取算法.该算法使用
final,static,this,super 关键字总结final 关键字static 关键字this 关键字super 关键字参考static 关键字详解static 关键字主要有以下四种使用场景修饰成员变量和成员方法(常用)静态代码块静态内部类静态导包补充内容静态方法与非静态方法static{}静态代码块与{}非静态代码块(构造代码块)参考final,static,this,super 关键
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2023-07-18 17:07:33
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希望通过《学JAVA，看这篇就足够了》系列，能让读者们深刻理解JAVA相关知识。从小白到大牛，需要一步一步走，一点一点学！ 文章目录希望通过《学JAVA，看这篇就足够了》系列，能让读者们深刻理解JAVA相关知识。从小白到大牛，需要一步一步走，一点一点学！this关键字this关键字的使用：1.this可以用来修饰、调用：属性、方法、构造器2.this修饰属性和方法：3. this调用构造器（下文
# 关键词匹配算法Java实现
## 简介
在本文中，我将教会你如何实现关键词匹配算法的Java版本。关键词匹配算法主要用于从文本中快速查找和匹配关键词，以实现搜索、过滤和敏感词检测等功能。我们将按照下面的步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取关键词列表 |
| 2 | 将关键词列表构建为一个数据结构 |
| 3 | 读取待匹配的文本 |
|
文章目录一、关键词提取概述二、TF-IDF关键词提取算法及实现三、TextRank关键词提取算法实现四、LDA主题模型关键词提取算法及实现五、Word2Vec词聚类的关键词提取算法及实现六、信息增益关键词提取算法及实现七、互信息关键词提取算法及实现八、卡方检验关键词提取算法及实现九、基于树模型的关键词提取算法及实现十、总结 一、关键词提取概述关键词是能够表达文档中心内容的词语，常用于计算机系统标
第2篇：三分钟热情学NLP-关键词提取TF-IDF一篇文章或1个文档中，哪些词对文章更重要？哪些词可以作为关键词？自动提取关键词可以快速地从海量的信息中提取和获取信息，下面简述下关键词提取技术。1、关键词提取的机器学习方法有监督的机器学习方法：构建1个丰富的词表，判断每个文档与词表中每个次的匹配程度，这种方法是准确高；缺点是维护词表和标注的成本高； 无监督的机器学习方法：2个常见算法是TF-IDF
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2023-09-02 06:17:08
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昨天给大家演示简单的文本聚类，但要给每个聚类再提取一两个关键词用于表示该聚类。我们还是用TFIDF算法来做，因为这是比较简单的提取特征算法，不过这里的TF是指某词在本聚类内所有文章的词频，而不是本文章内出现的次数，IDF还是在所有文章里出现的倒文档频率。 原理：1、先给本聚类内的所有文档进行分词，然后用一个字典保存每个词出现的次数 2、遍历每个词，得到每个词在所有文档里的IDF值，和在本聚类内出现的次数（TF）相乘的值 3、用一个字典(key是词，value是TF*IDF权重)来保存所有的词信息，然后按value对字典排序，最后取权重排名靠前的几个词作为关键词 测试输入如下 =====.
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2013-09-02 19:14:00
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人工智能 – NLP 关键词提取：TF-IDF算法 和 TextRank算法
1.基于TF-IDF算法进行关键词抽取 ---- analyse.extract_tags() 解压标签from jieba import analyse
# 引入TF-IDF关键词抽取接口
tfidf = analyse.extract_tags
# 原始文本
text = "\u3000\u30
前言在之前讲解构造方法的时候，我给大家提到过一个this关键字，但之前讲解得并不很细致。所以今天我们再利用一篇文章，专门讲解这个this关键字，我们好好探究一下它到底有哪些细节。全文大约【2400】字，不说废话，只讲可以让你学到技术、明白原理的纯干货！本文带有丰富的案例及配图，让你更好地理解和运用文中的技术概念，并可以给你带来具有足够启迪的思考一. this关键字1. 简介我们知道，this是”这
百度关键词算法之分词算法，利用分词算法来分析关键词，这样做可以让我们的关键词确定的更 为准确，让我们的seo优化工作更快见效。 理解分词技术对SEO工作具有极大意义，可以从科学的角度来分析关键词，并构想关键词部署策略;如果正向最大匹配算法的结论是正确的，那基本上可以断定， 切词后的分词的权重是按照正向排序的。 &
随着互联网的快速发展，越来越多的企业意识到网站优化的重要性，而关键词研究是网站优化中的重要一环。选择和使用正确的关键词，可以帮助企业吸引目标受众、提高网站排名和流量，从而实现商业目标。本文将探讨网站优化中关键词研究的方法和技巧，帮助您更好地选择和使用关键词。
一、什么是关键词关键词是指用户在搜索引擎上输入的词语，也是网站优化中用于描述网站内容和吸引目标受众的重要元素。一个好的关键词能够准确描述网站
1.常用关键字汇总访问权限修饰符Publicdefault(并无该修饰符，默认啥也不写)protectedprivate异常处理关键词trycatchfinalllythrowthrows包的关键词packageimport有关实例的关键词newthissuperinstanceof类之间关系的关键词implementsextends定义类,函数,变量的关键词abstractfinalstatic
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2023-07-22 20:09:40
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