本篇文章图片截取自刘伟老师UML教程视频中。关联关系:简单来说就是一个类的对象到另一个类中做属性,我们称之为关联。实例:单向关联: UML中用带箭头的实线表示。 双向关联:值得注意的是这边用了数组,同时双向关联中只是一条实线,没有箭头。  自关联:常见于链表。 多重性关联:聚合关系:整体与部分的关系,成员对象可以脱离整体对象独立存在,UML中用带空
转载 2023-10-04 13:38:15
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小伙伴们大家好,我们又见面了今天给大家分享下如何来使用输入法的各种词库。目前搜狗输入法是有很多词库的呢,比如系统词库、个人词库、细胞词库、通讯录词库等等。今天小编就给大家简单介绍下,请小伙伴们向下看。一、系统词库:系统词库顾名思义就是输入法自己下载安装后就存在的。很多小伙伴要问了那系统词库能够删除吗?小编可以告诉大家目前系统词库是不支持删除的呢。二、用户词库:用户词库就是各位小伙伴们的输入习惯,比
在美国有这样一家奇怪的超市,它将啤酒与尿布这样两个奇怪的东西放在一起进行销售,并且最终让啤酒与尿布这两个看起来没有关联的东西的销量双双增加。这家超市的名字叫做沃尔玛。你会不会觉得有些不可思议?虽然事后证明这个案例确实有根据,美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。但这毕竟是事后分析,我们更应该关注的,是在这样的场景下,如何找出物品之间的关联规则
一、比较结构的关联(一)1、It is not that .. but that 这并不是说...而是说  类似 “ It is + 真实主语 that + 谓语 ” 强调句型 这里也有强调的意思,区别是,这里强调的是 与另一种观点不同 。2、nothing else than ... 完全是,实在是....'It is nothing else than
转载 2023-11-10 06:06:16
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1 solr数据查询在solr管理页面选择core后点击“Query”进入网页查询页面,可以直接点击“Execute Query”查找所以文档,或者根据搜索需要定义各个参数。 查询表单各个参数的含义:参数含义qt搜索使用的请求处理器,这里选择默认q主查询关键,*:*表示查找所有文档,这里指定关键“直线滚珠”fq过滤查询关键,需要同时指定字段和关键,这里过滤品牌为“THK”的商品sort搜索
标题和摘要        通过标题可以看出,本文所解决的问题属于语义相关度。和上一篇相同的是方法上依然基于维基百科,不同的是,相对于ESA更加注重文本内容的处理,本文的方法着眼于维基百科中在宏观上形成的逻辑结构,分类体系是一种树形结构,链接结构是一种图形结构。解决什么问题        在引言中,作者提出要解决的问题是
说实话,该博客排版太零乱,但是不影响关键查找。 1.内置运算符 1.1关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败,因为无效的语法。 SQL使用”=”,不使用”==”。 A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE。如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”。 A
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在Android开发中,汉语输入法的关联问题是常见的挑战之一。这个问题通常影响用户输入的流畅度与准确性,解决它不仅能够提升用户体验,还能增强应用的智能化水平。接下来,我将详细记录解决“Android 汉语 输入法关联”问题的过程,涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和故障排查等方面。 ### 环境预检 我们首先需要了解我们的系统要求,以确保我们拥有适合的开发和测试环境。以下
原创 6月前
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个人回顾: 当多个线程都需要访问(读取或修改)同一个共享变量时,该共享变量需要加volatile关键字。1.volatile 要真正搞懂volatile关键字,需要从CPU高速缓存说起。 当程序运行的时候,数据保存在内存中,但是执行程序这个工作却是由CPU完成的。当CPU正在执行着任务,突然需要用到某个数据,它就会从内存中去读取这个数据,得到数据之后再继续向下执行任务。这是理论上理想的工作方式,但
一、背景谓词,是指用来描述或判断客体性质、特征或客体之间关系的项。在SQL中即返回值为布尔值的函数。谓词下推,在Hive中叫Predicate Pushdown,含义是指在不影响结果的前提下,尽量将过滤条件提前执行,使得最后参与join的表的数据量更小。谓词下推后,过滤条件将在map端提前执行,减少map端输出,降低了数据传输IO,节约资源,提升性能。在Hive中通过配置hive.optimiz
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今天北京大学举行的“争做数一数二的保安员”评选会中,20名来自各岗位的保安员进行了现场汇报。其中,保安小哥许文龙单词量达到一万五,能用英文与留学生对话;焦森则自学Python编程,大幅提高了工作效率……外表是其貌不扬的保安小哥,然其内里藏着文化,叫很多学生都自愧不如。在钦佩之余,我们不得不回到现实。根据《大学英语教学大纲》的要求,大学英语词汇的学习大致可以分为三个重要阶段:即四级,六级,六级后阶段
一、Why!之前做了基于python的青少年沉迷网络调查报告,最后用的是jieba分词和wordcloud进行可视化分析,但是结果图由于爬取的内容不精确,有一些不相关也被放入可视化中,所以此次想把那个内容再重新可视化云分析,剔除参杂其中的无用词!二、What!原源码如下:# 导入云制作库wordcloud和中文分词库jieba import jieba import wordcloud #
TextRank4ZHTextRank算法可以用来从文本中提取关键和摘要(重要的句子)。TextRank4ZH是针对中文文本的TextRank算法的python算法实现。安装 方式1: $ python setup.py install --user 方式2: $ sudo python setup.py install 方式3: $ pip install ChineseTone --user
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python云图1、修改路径首先修改路径为自己存放数据的地方,比如我就放在 D:/Program Files (x86)/jupyter/。route = os.getcwd() print(route) os.chdir(r'D:/Program Files (x86)/jupyter/') route = os.getcwd() print(route)2、读取数据然后是读取数据,自己创
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简介当我们想快速了解书籍、小说、电影剧本中的内容时,可以绘制 WordCloud 云图,显示主要的关键(高频),可以非常直观地看到结果。一般的云图可以利用在线的云图制作工具就可以满足,例如:TAG UL 、图悦 、Tagxedo 、Tocloud 等。如果我们想要有一个好的云图展示,就需要进行 分词 ,比较好的分词工具有:Pullword 、jieba 等。云制作现在,我们就利用pytho
  MyBatis学习总结(五)——实现关联表查询一、一对一关联 1.1、提出需求  根据班级id查询班级信息(带老师的信息)1.2、创建表和数据  创建一张教师表和班级表,这里我们假设一个老师只负责教一个班,那么老师和班级之间的关系就是一种一对一的关系。 1 CREATE TABLE teacher( 2 t_id INT PRIMAR
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Internet网络通信技术和大容量存储技术的发展,加速了信息流通的速度,形成了大规模真实文本库。这些信息具有规模大、实时性强、内容分布广和格式灵活多样等特点,从而迫使人们考虑语言信息处理的新理论和新技术。传统的语言信息处理方法目前已发生了明显的变化。主要表现在:处理对象由少量例句到大规模的真实文本;处理方法由完全语法分析到部分语法分析;处理范围由典型领域到开放的实用领域等。  &nbs
在《 Elasticsearch 父子关系维护和检索案例分享》一文中介绍了Elasticsearch 父子关系维护和检索的基本功能,本文接着上篇文档,分享同时返回父子数据Elasticsearch 关联查询案例。 本文涉及到的技术点: inner_hits的使用,通过inner_hits来同时返回父表数据和子表数据 父子双向数据检索及结果绑定和遍历 1.准备工作 参考文档《
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挖掘建模④—关联规则及python实现关联规则常用关联算法Apriori算法关联规则和频繁项集Apriori算法实现Apriori算法的思想Apriori算法的性质Apriori算法的实现的两个过程算法案例及python实现 关联规则关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一,目的是在一个数据集中找出各项之间的关联关系,而这种关系并没有在数据中直接表示出来。常用关联算法Apriori算法Apri
之前提到可以使用excel的内置函数vlookup实现数据表之间的关联合并,但这毕竟需要人力介入太多,数据量大的话整理起来还是很费力的,所以就开始研究如何自动化进行数据关联合并。 解决思路Step1因为pyspider默认是把爬取到的数据结果存入sqlite里的,而存入的信息是一股脑全放在一个字段里的,这样直接取库信息就还要格式化数据,而pyspider是可以直接通过webgui下载数据的,
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