文章目录一.什么是分页执行二.拆分List为多个子List三.使用函数接口Consumer-无返回值四.使用函数接口Function-有返回值五.使用Executors+分页 一.什么是分页执行分页执行方法，即分批执行，主要采用java8新增的stream来进行分批处理本人总结的如下几种方法List 分成多个子list使用函数接口Consumer，执行统一方法-无返回值，使用函数接口Functi
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2024-03-02 08:40:21
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一、摘要很多NLP相关的任务都需要分词，而当文本语料比较多时，用python处理分词任务的过程会比较消耗时间。本文测试了对pandas百万级中文语料分词的多种实现方案和相应的执行时间，希望读者可以根据本次实验的结果选择适合自己的实现方式，节约分词任务带来的时间损耗。尤其是在没有集群环境下，需要在单机上处理大量文本分词任务时，可以有所参考。我们测试的多种方案中，最好的方案比最差的方案速度提
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2023-08-29 22:46:01
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基于Python的中英文分词基础：正则表达式和jieba分词器前言介绍英文字符串处理Python中的str正则表达式Python中的正则表达式模块 re小练习字符串中出现频次最多的字母统计字符出现的频率中文字符串处理：jieba分词器jieba可以做关键词抽取基于 TF-IDF 算法的关键词抽取（term frequency–inverse document frequency）基于 TextR
# 解决Java查询MongoDB太慢的方法
在开发过程中，我们经常会遇到Java查询MongoDB太慢的情况，这可能是由于数据库表设计不合理、索引未正确使用、查询语句性能差等原因导致的。本文将介绍一些解决Java查询MongoDB太慢的方法，并通过代码示例来演示。
## 为什么查询MongoDB太慢
1. **数据库表设计不合理**：如果数据库表的设计不合理，例如没有正确的索引、字段冗余过
原创
2024-06-19 05:33:42
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elasticseach默认所有分词解析器对中文都不友好，我们开发建议用Ik分词；IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IK Analyzer 3.0则发展为面向Java的公用分词
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2024-02-07 11:12:59
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有时我们需要查询大文本而不是数据库，这时就需要流式读入文件并实现查询算法，还要进行并行处理以提高性能。但JAVA本身缺少相应的类库，需要硬编码才能实现结构化文件计算，代码复杂且可读性差，难以实现高效的并行处理。集算器用作Java计算类库的应用结构。 下面举例说明集算器协助JAVA查询大文本的过程。 源数据sOrder.txt如下： 
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2023-09-06 14:43:11
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面向校园新闻的信息检索系统开发基本功能使用开源的中文分词程序来把中文句子转换成 terms。本系统使用的开源中文分词工具为：ANSJ，一款纯 Java 的、主要应用于自然语言处理的、高精度的中文分词工具。本程序主要用 Java 来写，用这个工具的 jar 包直接导入便可使用，直接方便。分词的代码如下：简简单单一行代码，十分简单。效果示例如下：（图 1-1-1 原文）支持基本的用户交互，如输入中英文
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2024-02-01 19:55:20
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本期目录一，二分法检索算法介绍二，二分法检索算法思路三，二分法检索算法代码实现四，以算法时间复杂度和空间复杂度总结算法。 一，二分法检索算法介绍二分法检索（binary search）又称折半检索，二分法检索的基本思想是设字典中的元素从小到大有序地存放在数组（array）中。是最常用的搜索算法之一，这主要是由于其搜索时间短。二，二分法检索算法思路这种搜索使用分而治之方法，并且需要事先对数
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2023-11-06 15:02:20
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[ 基本说明 ]
这是以 mysql-5.1.30 为环境开发制作的 mysql 全文检索分词插件。原则上应该适用整个 5.1.x 系列。
mysql 内置的全文检索仅支持 myisam 类型的表，默认的不支持中文分词。本插件依托 scws-1.0.1 分词系统，
scws 是由我开发的免费开源的中文分词系统，纯 C 开发的函
# Java ElasticSearch 分词查询教程
在处理海量数据时，ElasticSearch经常被用作高效的搜索引擎，而分词查询是进行全文搜索的关键步骤。本文将教会你如何在Java中实现ElasticSearch的分词查询。我们将分步骤具体讲解整个过程，下面是我们将要遵循的流程。
## 流程概述
```mermaid
flowchart TD
A[准备开发环境] --> B[
原创
2024-10-21 06:29:01
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系统程序文件列表系统的选题背景和意义选题背景： 随着城市化进程的加快和人口的增长，垃圾问题日益突出。垃圾分类是解决垃圾问题的有效途径之一，可以最大限度地减少对环境的污染，提高资源的利用率。然而，目前垃圾分类工作还存在一些问题，如分类标准不统一、分类意识不强等。因此，设计并实现一个基于Java的垃圾分类管理系统具有重要的现实意义。选题意义： 首先，基于Java的垃圾分类管理系统可以提高垃圾分类的准确
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2024-10-09 15:24:36
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# Java MongoDB 分页查询性能优化
在进行数据展示时，分页查询是一种常用的手段，能够有效减少用户每次请求的数据量。然而，当数据量巨大时，简单的分页查询可能会导致性能问题，尤其是在使用 Java 和 MongoDB 的情况下。本文将探讨如何优化 MongoDB 的分页查询性能，并提供一些代码示例来加深理解。
## MongoDB 分页查询的基本原理
一般来说，分页查询可以通过 `s
原创
2024-09-16 06:53:17
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# Java MySQL分词查询实现指南
## 概述
本文将指导你如何使用Java语言实现MySQL的分词查询功能。分词查询是一种通过将搜索词拆分为关键词，然后与数据库中的内容进行匹配的技术。这种技术可以提高搜索结果的准确性和相关性。下面是实现分词查询的详细步骤。
## 步骤
步骤 | 操作
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1. 创建数据库表 | 首先，我们需要在MySQL中创建一个用于存储内容的表。在
原创
2023-10-14 08:48:41
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在处理“java mysql 分词查询”问题时，以下将详细记录解决该问题的过程。
### 环境准备
在开始之前，需要确保软件和硬件环境支持我们的分词查询实现，具体要求如下：
| 软件 | 版本 |
|------|-------|
| Java | 11 |
| MySQL | 8.0 |
| Maven | 3.6 |
| Spring Boot | 2.5 |
| 硬件 |
## MongoDB查询太慢解决方案
在使用MongoDB时，有时候会遇到查询速度变慢的情况，这可能会影响到系统的性能和用户体验。为了解决这个问题，我们可以采取一些措施来优化查询性能。
### 索引优化
索引是提高查询性能的关键。通过在字段上创建索引，可以加快查询速度。如果查询的字段没有索引，MongoDB将会进行全表扫描，导致查询变慢。因此，在设计数据模型时，需要根据查询的字段选择合适的索
原创
2024-02-24 06:45:01
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前面详细介绍了 Java 中各集合的使用，像 Set 集合和 List 集合等，另外，还结合泛型讲解了一些高级应用。在实际开发中，泛型集合是较常用的，一般定义集合都会使用泛型的形式来定义。本节将使用泛型集合来模拟实现某图书管理系统的查询功能。 在图书管理系统中为了方便管理图书，将图书划分为几个类别。每个类别下有很多图书，每本图书都有相对应的类别，这就具备了一对多的关系映射，即一个类别对应多本图书。
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2023-08-27 10:24:51
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对于分词系统的实现来说，主要应集中在两方面的考虑上：一是对语料库的组织，二是分词策略的制订。1. Tire树Tire树，即字典树，是通过字串的公共前缀来对字串进行统计、排序及存储的一种树形结构。其具有如下三个性质：1) 根节点不包含字符(或汉字)，除根节点以外的每个节点只能包含一个字符(汉字)2
对于分词系统的实现来说，主要应集中在两方面的考虑上：一是对语料库的组织，二是分词策略的制订。1. Tire树Tire树，即字典树，是通过字串的公共前缀来对字串进行统计、排序及存储的一种树形结构。其具有如下三个性质：1) 根节点不包含字符(或汉字)，除根节点以外的每个节点只能包含一个字符(汉字)2
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2024-06-13 14:56:58
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分词搜索引擎的核心是倒排索引（这里不展开讲），而倒排索引的基础就是分词。所谓分词可以简单理解为将一个完整的句子切割为一个个单词的过程。在 es 中单词对应英文为 term。我们简单看个例子：ES 的倒排索引即是根据分词后的单词创建，即 我、爱、北京、天安门这4个单词。这也意味着你在搜索的时候也只能搜索这4个单词才能命中该文档。实际上 ES 的分词不仅仅发生在文档创建的时候，也发生在搜索的时候，如下
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2023-10-26 22:06:17
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分片(sharding)是指将数据拆分，将其分散存在不同的机器上的过程。有时也用分区(partitioning)来表示这个概念。将数据分散到不同的机器上，不需要功能强大的大型计算机就可以储存更多的数据，处理更多的负载。MongoDB分片的基本思想就是将集合切分成小块。这些块分散到若干片里面，每个片只负责总数据的一部分。应用程序不必知道哪片对应哪些数据，甚至不需要知道数据已经被拆分了，所以在分片之前
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2023-09-18 08:37:25
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