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目录概述环境准备什么是分词分词目的分词器彩蛋
概述 关于elasticsearch教程写了关于安装和安装踩坑记两篇博文, 现在就来写点项目中使用中文分词器的历程。本文旨在分局项目es中使用中文分词器的心得,对es分词器做初步讲解,如有错误和不当之处,欢迎批评指正。
环境准备全新最小化安装的centos 7.5elasticsearch 6.4
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2024-09-19 08:27:48
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一、霍夫变换Hough Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。二、霍夫空间在一个xOy 的坐标系空间里，经过（x1,y1）的直线有无数条，我们可
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2024-03-17 22:49:34
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霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54]，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变
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2023-08-19 16:50:49
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霍夫变换-直线检测 Hough Line Transform 对图像上每一个像素点x,y，变换到霍夫空间，根据不同的角度θ可以绘制出一条曲线，不同位置的x,y可以绘制出多条曲线，通过这些曲线的交点所对应的r和θ可以还原出直线的位置。 对于任意一条直线上的所有点来说变换到极坐标中，从[0~360]空间，可以得到r的大小属于同一条直线上
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2023-07-04 20:28:18
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【OpenCV（C++）】图像变换：霍夫变换霍夫变换概述霍夫线变换标准霍夫变换：HoughLines()函数累计概率霍夫变换：HoughLinesP()函数霍夫圆变换霍夫圆变换：HoughCircles()函数 在图像处理与计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫变换，其为
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2024-08-20 19:54:38
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卡在hdu 1402 的高精度乘法了，要用FFT(快速傅里叶变换)，然后看到了这个霍纳法则，顺便就写下来了。霍纳法则：求多项式值的一个快速算法。简单介绍:假设有n+2个数 , a0,a1,a2,a3,……an 和x组成的一个多项式，形式如下: a0*x^0+a1*x^1+a2*x^2+a3*x^3+……an*x^n ，通常都是一项一项的求和然后累加，这样的话要进行n* (
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2023-06-08 15:48:57
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霍夫变换（一）线性霍夫变换概述：霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫线变换和霍夫圆变换两种。霍夫线变换：OpenCv中的霍夫线变换：<1>标准霍夫变换（StandardHough Transform，SHT），由HoughLines函数调用。<
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2023-07-02 16:08:33
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HoughCircles 霍夫圆变换原理及圆检测霍夫圆变换的基本原理与霍夫线变换大体类似对直线来说，一条直线能由极径极角（r，θ）表示，而对于圆来说，我们需要三个参数：圆心（a，b），半径 r笛卡尔坐标系中圆的方程为：(x-a)2 + (y-b)2 = r2化简便可得到： a = x - r·cosθ b = y - r·sinθ对于（x
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2023-09-18 08:32:50
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一 霍夫直线变换 1 点斜式 直线方程可表示为：y = kx + b， 当k, b确定时，在xy平面上确定一条唯一直线；考虑同样的变形 b = -xk + y，当x, y确定时，可以看做在kb平面上确定的一条唯一直线；若x, y表示xy平面上一个已知坐标点，则经过该坐标点(x, y)可形成多条直线，
原创
2022-01-13 15:53:59
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一、直线检测：1.直角坐标参数空间： 一条直线可以用数学表达式y = mx + c 或者 = x cos θ + y sinθ 表示。ρ是从原点到直线的垂直距离，θ 是直线的垂线与横轴顺时针方向的夹角（如果你使用的坐标系不同方向也可能不同，我是按OpenCV 使用的坐标系描述的）。如下图所示： 所以如果一条线在原点下方经过，θ的值就应该大于0，角度小于180。但是如果从原点上方经过的话，角度不是大
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2023-09-27 15:48:40
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在图片处理中，霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状，包括直线、圆、椭圆等。在skimage中，霍夫变换是放在tranform模块内，本篇主要讲解霍夫线变换。对于平面中的一条直线，在笛卡尔坐标系中，可用y=mx+b来表示，其中m为斜率，b为截距。但是如果直线是一条垂直线，则m为无穷大，所有通常我们在另一坐标系中表示直线，即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta)。即可用（r,
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2024-07-04 08:00:43
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尼姆博奕尼姆博弈模型，大致上是这样的：有3堆各若干个物品，两个人轮流从某一堆取任意多的物品，规定每次至少取1个，多者不限，最后取光者得胜。分析1、首先自己想一下，就会发现只要最后剩两堆物品一样多(不为零)，第三堆为零，那面对这种局势的一方就必败那我们用(a,b,c)表示某种局势，首先(0,0,0)显然是必败态，无论谁面对(0,0,0) ，都必然失败；第二种必败态是(0,n,n)，自己在某一堆拿走k
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2023-10-29 06:09:57
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好吧，博弈是博大精深的，现在只是稍微了解一下基础，以后总有一天来搞搞~~！！~！~网上的讲解：尼姆博奕（Nimm
Game）：有三堆各若干个物品，两个人轮流从某一堆取任意多的
物品，规定每次至少取一个，多者不限，最后取光者得胜。
这种情况最有意思，它与二进制有密切关系，我们用（a，b，c）表示某种局势，首
先（0，0，0）显然是奇异局势，无论谁面对奇异局势，都必然失败
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2023-10-02 16:42:33
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实操1：使用JVisualVM分析内存溢出OOMOOM后系统已挂，使用JVisualVM分析内存溢出OOM注：本文以 PDF 持续更新，最新尼恩 架构笔记、面试题 的PDF文件，请从下面的链接获取：语雀 或者 码云前置条件：oom时导出了堆的dump文件-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=分析路径：查看占用 内存多的对象找到GCRoot
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2024-01-29 15:21:58
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在前面我们学习了KNN是一种基本的分类和回归方法。今天我们继续来学习另一个也能进行分类和回归的方法——决策树（Decision Tree）。那么对此，决策树到底是如何做出决策的呢？请接下来往下看——思维导图（内容概览） 衡量标准对于一个统计学习方法，我们需要从模型+决策+算法逐步入手。但是在认识模型之前，特征的选取又是显得特别重要，在决策树法中，存在一些比较重要的概念，即
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2024-01-30 01:22:35
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从前，有一个寡妇，膝下有两个女儿，一个既漂亮又勤劳，而另一个则又丑又懒。寡妇却格外疼爱又丑又懒的那一个，因为是她的亲生女儿；另一个呢，不得不什么活儿都干，成了家里名副其实的灰姑娘。可怜的姑娘每天必须坐到大路旁的水井边纺线，不停地纺啊纺，一直纺到手指磨破了血。
有一天，纺锤全让血给染红了，姑娘打算用井水把它洗
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2008-03-13 07:23:56
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投票法确定某直线对应的r 和 θ通过每个点的梯度画梯度方向的直线，确定圆心在用投票法由圆心确定半径import cv2 as c
原创
2021-02-04 17:40:07
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霍尼韦尔（纳斯达克代码：HON）智能建筑科技集团今日宣布与腾讯云计算（北京）有限责任公司（以下简称"腾讯云"）达成战略合作，携手打造"霍尼韦尔—腾讯云微瓴智慧空间联合解决方案"，为共同创建智慧建筑领域数字化转型标杆项目奠定基础，推动建筑行业智慧化发展和数字化升级转型。本次战略合作将充分利用双方优势资源，全方位、深层次地把霍尼韦尔在智慧建筑科技领域的软硬件产品和服务与腾讯云微瓴物联网平台、云计算、大
https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/3805594.html将笛卡尔坐标系的坐标x，y转化为参数方程，在同一直线的点转换为参数方程的参数曲线会相交，相交一次加一次。
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2019-05-06 19:08:50
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