把数组中存储的数据构建成二叉树。根节点循环 for (int parentIndex = 0; parentIndex < array.length / 2 - 1; parentIndex++)最有一个根节点即parentIndex =array.length / 2 - 1，最后单独处理，因为最后一个根节点可能没有有孩子，如果总数为奇数才有有孩子java代码如下：public
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2023-05-31 22:55:40
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1.堆内存相关-Xms 与 -Xmx-Xms用于指定Java应用使用的最小堆内存，如-Xms1024m表示将Java应用最小堆设置为1024M。-Xmx用于指定Java应用使用的最大堆内存，如-Xmx1024m表示将Java应用最大堆设置为1024m。过小的堆内存可能会造成程序抛出OOM异常，所以正常发布的应用应该明确指定这两个参数。并且，一般会选择将-Xms与-Xmx设置成一样大小，防
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2024-04-02 20:39:45
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## 实现"java gensim"的流程
为了实现"java gensim"，我们需要按照以下步骤进行操作。下面的表格展示了整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------| ------- |
| 1 | 安装Java开发环境 |
| 2 | 下载gensim库 |
| 3 | 导入gensim库 |
| 4 | 准备数据集 |
| 5 | 数据预处理 |
| 6 | 创建词袋模型 |
原创
2023-10-17 11:27:37
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## Java 调用gensim简介
在自然语言处理领域，gensim是一个非常流行的库，用于进行文本语料库的向量化和建模。它提供了训练Word2Vec、Doc2Vec和LSA等模型的功能，可以用于文档相似性分析、主题建模等任务。如果你想在Java项目中使用gensim，可以通过调用Python的gensim库来实现。
## Java调用Python的gensim库
为了在Java项目中调用
原创
2024-06-01 06:00:52
117阅读
Gensim（generate similarity）是一个简单高效的自然语言处理Python库，用于抽取文档的语义主题（semantic topics）。Gensim的输入是原始的、无结构的数字文本（纯文本），内置的算法包括Word2Vec，FastText，潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA），潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Alloca
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2023-12-31 13:49:21
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word2vec的基础知识介绍参考上一篇博客和列举的参考资料。首先利用安装gensim模块，相关依赖如下，注意版本要一致： Python >= 2.7 (tested with versions 2.7, 3.5 and 3.6) NumPy >= 1.11.3 SciPy &g
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2023-10-07 16:14:31
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## 用gensim计算相似度：Python实现
在自然语言处理领域，计算文本之间的相似度是一个非常重要的任务。而gensim是一个用于文本处理和建模的Python库，其中有很多强大的功能可以帮助我们计算文本之间的相似度。本文将介绍如何使用gensim来计算文本之间的相似度，并给出相应的Python实现代码。
### gensim简介
gensim是一个用于自然语言处理的Python库，提供
原创
2024-05-05 03:55:16
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Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。1、实现类class gensim.models.Word2Vec(sentences=None, size=100, alp
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2024-03-24 14:46:01
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Gensim是一个免费的Python库，它可以用来从文档中自动提取语义主题，并且尽可能地做到轻松(对人)高效(对电脑)。Gensim致力于处理原始的、非结构化的数字文本(普通文本)。Gensim中用到的算法，如潜在语义分析(LatentSemantic Analysis，LSA)、隐含狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation，LDA)或随机预测(RandomProjec
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2023-07-17 10:30:48
98阅读
安装 !pip install gensim 训练 from gensim.models import word2vec import logging # 主程序 logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message) ...
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2021-08-25 17:06:00
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当遇到大规模逻辑回归LR时，原生spark是解决不了问题的项目场景：本项目需要使用LR模型作为排序模型，输入矩阵为独热编码后的稀疏矩阵。不考虑PMML存储方式的实现很简单，使用的是官方API（我用的是spark2.4.0版本）通过独热编码One-hotCode产生高维稀疏矩阵时，此时还想通过JPMML-spark工具和pipelineModel方式生成PMML文件是不可行。问题描述：一开始我也以为
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2024-09-28 09:50:54
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一、前言这片博客从信息论的角度解读信息熵、交叉熵和困惑度。有助于帮助在机器学习之路上理解相应的损失函数和评价指标。要了解交叉熵和困惑度是怎么计算的，以及为什么这样计算是有效的，我们需要从基础的信息量谈起。 另外，在谈及信息量和信息熵的时候，会从数据编码和数据压缩的角度解释，所以阅读本文需具备数据结构中哈夫曼编码的先验知识,并大致了解逻辑回归。二、信息量什么是信息量呢？首先我们先用一句话概括，后面再
在Linux操作系统中，Python是一种非常流行的编程语言，而Gensim是一个用于文档相似性分析和主题建模的Python库。红帽（Red Hat）是一家提供Linux发行版的公司。在本篇文章中，我们将探讨红帽、Linux、Python和Gensim之间的关系。
首先，让我们谈谈Linux操作系统和红帽。Linux是一种自由和开放源代码的操作系统，其内核最初由芬兰程序员Linus Torval
原创
2024-04-18 10:51:30
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文章目录前言一、MKL库的下载二、MKL库的安装与配置1.MKL库的安装与配置2.代码测试总结 前言在用C/C++编写模型预测控制算法(MPC)的代码时候，由于预测步长和控制步长的设置较大，导致在利用eigen库进行矩阵计算的时候，矩阵n次幂计算时间过长，导致MPC算法难以落地。因此，如何减少MPC的计算时间就显得尤为重要。在我的实践过程中，我对MPC算法进行了两次速度上的提升，当时的预测步长是
gensim简介作为自然语言处理爱好者，大家都应该听说过或使用过大名鼎鼎的Gensim吧，这是一款具备多种功能的神器。Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口基本概念语
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2024-04-30 13:40:22
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泛型 Generic 不指定泛型的容器，可以存放任何类型的元素 指定了泛型的容器，只能存放指定类型的元素以及其子类public class TestCollection1 {
public static void main(String[] args) {
//未引入泛型
List h=new ArrayList();
//往集合中添加元素
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2024-03-27 11:43:20
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# 使用Python下载并使用Gensim库的指南
## 引言
Gensim是一个为自然语言处理（NLP）而设计的开源Python库，特别适合文档相似性、主题建模和向量空间建模。该库在处理大规模文本数据时非常高效且方便，广泛应用于学术研究和工业界。本文将带您了解如何安装Gensim，并通过简单的代码示例说明其基本用法。同时，我们还将展示一些序列图和类图，以便更好地理解该库的结构和工作原理。
原创
2024-10-01 05:47:37
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# 使用 Gensim 进行自然语言处理
自然语言处理 (NLP) 是人工智能的重要分支，旨在使计算机能够理解和生成自然语言。在众多的 NLP 工具和库中，Gensim 是一个以其高效性和易用性而著称的库。本文将介绍如何使用 Gensim 进行文本处理，包括基本用法、主题建模和词向量生成等。
## 什么是 Gensim？
Gensim 是一个开源的 Python 库，用于主题建模和文档相似性
# Gensim Python 安装
Gensim 是一个用于主题建模、文档相似性分析和其他自然语言处理任务的开源 Python 库。它提供了一系列简单易用的工具和算法，帮助开发者在处理大规模文本语料库时，进行语义建模和信息检索。
本文将介绍如何安装 Gensim Python 库，并提供一些代码示例，帮助读者快速开始使用它。
## 安装 Gensim
要安装 Gensim，首先需要确保已
原创
2023-07-21 20:19:12
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基于百度自研模型ERNIE进行事件抽取任务信息抽取旨在从非结构化自然语言文本中提取结构化知识，如实体、关系、事件等。事件抽取是信息抽取的一种，其目标是对于给定的自然语言句子，根据预先指定的事件类型和论元角色，识别句子中所有目标事件类型的事件，并根据相应的论元角色集合抽取事件所对应的论元。其中目标事件类型 (event_type) 和论元角色 (role) 限定了抽取的范围。图1展示了一个关于事件抽
