Lucene分词器之庖丁解牛留意:这儿配置环境变量要重新启动体系后收效 我如今测验用的Lucene版本是lucene-2.4.0,它现已可以支撑中文号码大全分词,但它是关键词挖掘工具选用一元分词(逐字拆分)的方法,即把每一个汉字当作是一个词,这样会使树立的索引非常巨大,会影响查询功率.所以大多运用lucene的兄弟,都会思考使用其它的中文分词包,这儿我就介绍最为常用的"厨子解牛"分词包,
原创
2014-08-10 10:36:18
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注意:这里配置环境变量要重新启动系统后生效
我现在测试用的Lucene版本是lucene-2.4.0,它已经能够支持中文分词,但它是采用一元分词(逐字拆分)的方法,即把每一个汉字当作是一个词,这样会使建立的索引非常庞大,会影响查询效率.所以大多运用lucene的朋友,都会考虑使用其它的中文分词包,这里我就介绍最为常用的"庖丁解牛"分词包,当然它也是一个值得推荐的中文分词包. &n
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精选
2009-05-06 16:40:30
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原创
2023-04-07 10:04:19
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庖丁解牛分词器，分词器和Lucene的版本需要注意，有可能有冲突，报错，我最开始是1.8.5的mmseg4j和一个lucene有冲突，后来，换了Mmseg4j版本后，就好了
原创
2023-05-11 09:54:54
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顺应自然,集中注意力, “依乎天理，批大郤，道大窾，因其固然”,避开矛盾,像保护刀刃一样保护自己,这是庄子的世界观和哲学观.
这故事给我的启示是：解牛,要掌握牛的结构,处理事情,要掌握事物的固有规律.掌握了规律,依乎天理,就能适应这种规律,进而把事情办好.庖丁解牛之所以动作那么快,那么美,是长期实践的结果. 一切事物都有它的客观规律，只要反复实践，不断积累经验，就能像庖丁一样，认识和掌握事物的规
原创
2008-11-10 16:16:55
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现在，自己已经拿到了驾驶执照。想一想我们做任何事，首先心态要好，也就是了解自己。然后就是坚持，只有坚持，才能达到庖丁解牛的境界。
原创
2007-02-02 16:50:42
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LevelDB是Google传奇工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat开源的KV存储引擎，无论从设计还是代码上都可以用精致优雅来形容，非常值得细细品味。接下来就将用几篇博客来由表及里的介绍LevelDB的设计和代码细节。本文将从设计思路、整体结构、读写流程、压缩流程几个方面来进行介绍，从而能够对LevelDB有一个整体的感知。设计思路LevelDB的数据是存储在磁盘上的，...
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2021-06-11 14:14:06
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生产环境的 bug 开发环境无法复现怎么办？关键位置没有打印日志信息不足怎么办？莫慌，骚年。让强大的 Arthas法师来 carry，带你去生产环境“遨游”闯关。
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2020-06-12 17:45:00
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《数据库故障恢复机制的前世今生》中介绍了，磁盘数据库为了在保证数据库的原子性(A, Atomic) 和持久性(D, Durability)的同时，还能以灵活的刷盘策略来充分利用磁盘顺序写的性能，会记录REDO和UNDO日志，即ARIES方法。本文将重点介绍REDO LOG的作用，记录的内容，组织结构，写入方式等内容，希望读者能够更全面准确的理解REDO LOG在InnoDB中的位置。本文基于MyS
原创
2021-03-04 23:42:12
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庖丁解Puppet之
初级入门篇
系统环境：
软件包:
环境安装：
Puppet 是用ruby语言写的，所以要安装ruby环境，服务器端与客户端都要安装，我这的环境没有装ruby，所以用yum安装一下。要精细化安装的话，需要安装4个包。
[root@testsns ~]# yum –y install ruby*
精细化安装Ruby环境
1.pu
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原创
2012-02-21 17:50:18
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参考知乎文章：傅里叶分析之掐死教程（完整版）更新于2014.06.06频域分析时域函数的多个不同的数学变换被称为“频域”方法
原创
2022-11-08 21:24:44
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目录中文分词简介什么是分词分词算法有哪些什么是一个好的分词算法基于匹配规则方法前向最大匹配（forward-max matching）后向最大匹配（backward-max matching）双向匹配（Bi-direction Matching）基于概率统计语言模型HMM/CRF讲个段子日/ 照香炉/ 生/ 紫烟
日照/ 香炉/ 生/ 紫烟下面我们一起来学习分词算法吧中文分词简介什么是分词借用百度
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2023-08-12 21:35:48
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倒排索引与分词索引索引介绍倒排索引组成分词分词器Analyze API预定义的分词器中文分词自定义分词分词使用说明分词使用建议更多分词使用可查看官方文档 索引索引介绍正排索引 ：文档 Id 到文档内容、单词的关联关系倒排索引：单词到文档 Id 的关联关系倒排索引组成倒排索引是搜索引擎的核心，主要包含两部分：单词词典（Term Dictionary） 单词词典是倒排索引的重要组成部分，记录所有文档
上一篇我们讲了N一最短路径方法、基于词的n元文法模型，本节将主要介绍由字构词方法、基于词感知机算法的汉语分词方法、基于字的生成模型和区分式模型相结合的汉语分词方法，下面我们就开始讲解由字构词的方法：由字构词方法由字构词方法的由来其实这个方法我们在前面讲解HMM和CRF时就一直在不停的在使用它，下面我们就详细的讲讲他的实现：第一篇由字构词(Character一basedTaggingZ)的分词论文发
bert编码方法：概括起来，就分词和id映射，我们先看一下分词的两个方法：一、BasicTokenizer大致流程：转成 unicode -> 去除各种奇怪字符 -> 处理中文 -> 空格分词 -> 去除多余字符和标点分词 -> 再次空格分词1.转成unicode:如果是字符串直接返回字符串，如果是字节数组就转成utf-8的格式def convert_to_unico
# 实现“nlp分词 ik分词”教程
## 摘要
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用ik分词器来进行nlp分词。我将详细描述整个流程，并提供每一步需要做的事情以及相应的代码示例。希望这篇教程能够帮助你快速入门并掌握这一技能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现“nlp分词 ik分词”的整体流程。我们可以用下面的表格展示步骤：
```mermaid
flowchart TD
一、安装官方链接：http://pynlpir.readthedocs.org/en/latest/installation.html官方网页中介绍了几种安装方法，大家根据个人需要，自行参考！我采用的是：Install PyNLPIR using easy_install:
$ easy_install pynlpir二、使用NLPIR进行分词注：此处主要使用pynlpir.nlpir模块，该模块
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2023-09-02 16:12:09
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Github：结巴分词地址 https://github.com/fxsjy/jieba
几种分词方法的简单使用：
一 . jieba
安装、示例
pip install jieba，jieba分词的语料
