#mysql全文索引与停止词
/*
1.全文索引(FULLTEXT INDEX) FULLTEXT索引仅可用于MyISAM表,不可用于INNODB表
2.全文索引在mysql的默认情况下，对于中文意义不大
因为英文有空格,标点符号来拆成单词，进而对单词进行索引
而对于中文，没有空格来隔开单词，mysql无法识别每个中文词
中文分词并不是一件很简单的事情，真正能把中文分词这件事
情做好的公
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2024-04-05 12:39:57
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# Java更新SQLServer金额精度缺失解决方案
## 前言
在Java开发中，使用SQLServer数据库时，有时候会遇到金额精度缺失的问题。这意味着在处理大金额时，小数点后的位数可能会丢失。这篇文章将教会你如何解决这个问题。
## 解决方案概览
下面的表格展示了整个解决方案的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 修改数据库表结构 |
| 步骤2
原创
2024-01-09 12:42:44
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在工作中遇到，一个多表联合查询的情况，查询出来的有些字段精度太高，小数点后达到8个0，现在客户要求报表只要精确到0.01 ，就是只要小数点后面只要保存两位，另外还需要四舍五入 在网上找了点资料，自己测试了下，下面给大家分享下：---创建一个测试表USE testCREATE TABLE studentscore(id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY ,Scor
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2023-06-01 14:41:08
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JDBC（Java DataBase Connectivity），即Java数据库连接。简而言之，就是通过Java语言来操作数据库。我们可以把JDBC理解成是官方定义的一套操作所有关系型数据库的规则，规则即接口。也就是说，官方定义了一套操作所有关系型数据库的接口，然后让各个数据厂商（Mysql、Oracle等）用实现类去实现这套接口，再把这些实现类打包（数据驱动jar包），并提供数据驱动jar包给
Java与SQL Server结合使用时，可能会出现精度丢失的问题。这个问题主要是由于Java中的`double`和`float`类型的数据精度限制导致的。在处理需要保持精度的数据时，可以采用以下几种方法来解决。
一、使用BigDecimal类
`BigDecimal`类是Java中用于处理高精度数值计算的类，可以避免精度丢失。在将Java中的数据存储到SQL Server数据库中时，可以将数据
原创
2023-07-26 21:45:46
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注意我说的常见查询，可不是简单到一个表得增删改查，做过实际开发得人都知道，在实际开发中，真正牵扯到一个表得增删改查只能说占很小得一部分,大多都是好几个表的关联操作的。 下面我就说一下我在实际开发中经常用到得一些增删改查方式。（首先我还要说一下，就是我虽然能写，但是我不知道这种查询方式叫什么类型查询，毕竟数据库这块以前都没干过，做.
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
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2024-03-14 11:49:56
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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
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2024-04-03 13:59:50
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背景：近日进行大型数据表的迁移处理，遭遇创建 主键时 索引键值重复的错误。仔细检查原始表，并未有任何问题。分析后发现是迁移数据的算法中，根据datetime类型的字段 使用 between and 逐渐获取每日的数据记录 进行迁移的。故而造成迁移后的表中出现重复记录。
where datetime_field between '2010-11-01 00:00:00.000' and '2
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2010-11-18 17:14:00
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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
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2024-06-28 23:12:55
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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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# 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
原创
2024-05-07 03:46:08
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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
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2024-02-05 18:17:13
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一、jieba介绍 jieba库是一个简单实用的中文自然语言处理分词库。jieba分词属于概率语言模型分词。概率语言模型分词的任务是：在全切分所得的所有结果中求某个切分方案S，使得P(S)最大。jieba支持三种分词模式：全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切
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2024-01-17 09:25:07
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CRF：条件随机场，一种机器学习技术。给定一组输入随机变量条件下，另一组输出随机变量的条件概率分布模型。以一组词性标注为例，给定输入X={我，喜欢，学习}，那么输出为Y={名词，动词，名词}的概率应该为最大。输入序列X又称为观测序列，输出序列Y又称为状态序列。这个状态序列构成马尔可夫随机场，所以根据观测序列，得出状态序列的概率就包括，前一个状态转化为后一状态的概率（即转移概率）和状态变量到观测变量
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2023-08-29 16:08:20
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概况介绍中文分词与词性标注是自然语言处理的第一个阶段，是上层处理的基础。分词的主要研究内容是歧义切分和未登录词识别。歧义切分是指对同一个文字片断具有不同的切分方式，如“结合成分子”这句话就有好几种切分方法，但是正确的只有一种，能正确的进行歧义切分是分词的一个难点。分词的另一个难点是未登录词识别，未登录词指的是在词表中没有收录的词，主要包括时间词、数词、人名、地名、机构名等。词性标注的主要研究内容是
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2024-03-03 21:29:46
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Insert into ALU_KINGDEE_POWDER_STORE(org_code,verify_date,material_code,m
原创
2022-09-02 15:20:14
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单精度，双精度浮点存储表示基础知识：十进制转十六进制；十六进制转二进制；了解：目前C/C++ 编译器标准都遵照IEEE 制定的浮点数表示法来进行float,double 运算。这种结构是一种科学计数法，用符号、指数和尾数来表示，底数定为2—— 即把一个浮点数表示为尾数乘以2 的指数次方再添上符号。下面是具体的规格：例二：
已知：整数3490593(
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2024-08-25 21:10:41
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分词的方法：
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精选
2013-12-05 21:16:28
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