贪心算法(Greedy Algorithm)的基本思想是,在每一步中都选择局部最优的解,最终得到全局最优解。也就是说,贪心算法是在一定的约束条件下,逐步地构建问题的解,通过每一步选择局部最优的策略来达到全局最优的解。贪心算法的求解过程非常高效,但有时可能会得到次优解或者无解。因此,在应用贪心算法时,需要注意问题的约束条件和性质,以及选取合适的贪心策略。
中文分词 就是将一句话分解成一个词一个词,英文中可以用空格来做,而中文需要用一些技术来处理。 三类分词算法: 1. 基于字符串匹配: 将汉字串与词典中的词进行匹配,如果在词典中找到某个字符串,则识别出一个词。 优点,速度快,都是O(n)时间复杂度,实现简单。 缺点,对歧义和未登录词处理不好。 此类型中常用的几种分词方法有: 1. 正向最大匹配法: 假设词典中最大词条所含的汉字个数为n个,取待处理字符串的前n个字作为匹配字段。若词典中含有该词,则匹配成功,分出该词,然后从被比较字符串的n+1处开始再取n个
动态规划是一种比较难以理解的算法思想,本文结合自己的理解采用通俗易懂的方式来讲解下动态规划,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当然,我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。
分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词,比如“我习惯记笔记学习”会被分为:
转自https://blog.csdn.net/qq_16000815/article/details/80954039
现有分词介绍 自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是一个信息时代最重要的技术之一,简单来讲,就是让计算机能够理解人类语言的一种技术。在其中,分词技术是一种比较基础的模块。对于英文等拉丁语系的语言而言,由于词之间有空格作为词边际表示,词语一般情况下都能简单且准确的提取出来。而中文日文等文字,除了标点符号之外,字之间紧密相连,没有明显的词边界,因此很难将词提取出来。 分词的意义非常大,在中文中,单字作为最基本的语义单位,虽然也有自己的意义,但表意能力较差,意义较分散,而
文本相似度度量就是衡量两个文本相似度的算法。主要包括两个步骤:将文本表示为向量(文本表示);衡量两个向量的相似度(相似度度量)。
Elasticsearch搜索中比较重要的就是分词了,通过分词将内容拆分成不同的关键词,然后通过关键词的匹配度来打分排序选择结果,Elasticsearch默认是支持分词的,但是对中文的分词就可想而知了,所以中文分词需要自行安装差件,推荐IK分词插件。
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块,不同于英文的是,中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词,分词效果将直接影响词性,句法树等模块的效果,当然分词只是一个工具,场景不同,要求也不同。在人机自然语言交互中,成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果,帮助计算机理解复杂的中文语言。
在elasticsearch 中查询数据,使用了默认的分词器,分词效果不太理想。会把字段分成一个一个汉字,搜索时会把搜索到的句子进行分词,非常不智能,所以本次引入更为智能的IK分词器。
CART全称为Classification and Regression Tree。
ik分词器出现的背景: 分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作, 默认的中文分词是将每个字看成一个词,比如"中国的花"会被分为"中","国","的","花",这显然是不符合要求的,所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。
由于现实中的很多问题是非线性的,当处理这类复杂的数据的回归问题时,特征之间的关系并不是简单的线性关系,此时,不可能利用全局的线性回归模型拟合这类数据。在上一篇文章"分类树算法原理及实现"中,分类树算法可以解决现实中非线性的分类问题,那么本文要讲的就是可以解决现实中非线性回归问题的回归树算法。
專 欄 ❈楼宇,Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程,后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer,现暂时弃坑。兴趣不定,从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎:https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub:https://github.com/LouYu2015❈ 用 Python 分析《红楼梦》(1) 6 词频统
elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库),每个索引中可以包含多个类型(表),每个类型下又包 含多 个文档(行),每个文档中又包含多个字段(列)。
中文分词技术是中文自然语言处理技术的基础,与以英语为代表的拉丁语系语言相比,中文由于基本文法和书写习惯上的特殊性,在中文信息处理中第一步要做的就是分词。具体来说,分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的就是将一个汉字序列切分成一个一个有意义的词序列。
所谓的定时任务切分,是指通过定时任务(比如crontab),发送信号给nginx,让其重新打开文件。该方法也是nginx官网上面比较推荐的,原文说明比较清楚,这里在说明下:
哦,不!你不小心把一个长篇文章中的空格、标点都删掉了,并且大写也弄成了小写。像句子"I reset the computer. It still didn’t boot!"已经变成了"iresetthecomputeritstilldidntboot"。在处理标点符号和大小写之前,你得先把它断成词语。当然了,你有一本厚厚的词典 dictionary,不过,有些词没在词典里。假设文章用 sentence 表示,设计一个算法,把文章断开,要求未识别的字符最少,返回未识别的字符数。
说明:本文是阅读XGBoost有关的论文和一些博客后的入门笔记。有什么不足之处还望大家多多赐教,欢迎交流,转载。
假设要把长度为 n 厘米的木棒切分为 1 厘米长的小段,但是 1 根木棒只能由 1 人切分,当木棒被切分为 3 段后,可以同时由 3 个人分别切分木棒(图 2)。
MapReduce(分治算法的应用) 是 Google 大数据处理的三驾马车之一,另外两个是 GFS 和 Bigtable。它在倒排索引、PageRank 计算、网页分析等搜索引擎相关的技术中都有大量的应用。
题目链接 题目大意: 给出整数n、a、b,询问是否存在由数字1到n组成的排列p和q,满足下面条件: 排列p和q的最长公共前缀长度是a; 排列p和q的最长公共后缀长度是b;
对于人而言,在我们学会阅读之前,仍然可以理解语言。比如当你开始上学时,即使你不知道名词和动词之间的区别,但是你已经可以和你的同学交谈了,比如“我喜欢吃香蕉”,孩子对于这些虽然不清楚,但是知道是什么意思的。在此刻,我们学会了把语音/语言变成一种书面语言,这样你就可以读写了。一旦你学会了将文本转换为声音,你就可以回忆使用之前学过的词义库。
从 2000 年开始学习和使用 Mathematica,《Mathematica 演示项目笔记》作者,发表Wolfram Demonstrations Projects 50 余篇。
设 f[i]表示字符串的前缀 s[0..i]的最少分割次数。要想得出 f[i]的值,我们可以考虑枚举 s[0..i] 分割出的最后一个回文串,这样我们就可以写出状态转移方程:
【dp函数含义】:剩余k个鸡蛋,有n层楼时,最坏情况下最少扔鸡蛋的次数为dp(k, n)
决策树在很多公司都实际运用于风险控制,之前阐述了决策树-ID3算法和C4.5算法和Python中应用决策树算法预测客户等级。
导读:在人类社会中,语言扮演着重要的角色,语言是人类区别于其他动物的根本标志,没有语言,人类的思维无从谈起,沟通交流更是无源之水。
如果直接使用Elasticsearch的朋友在处理中文内容的搜索时,肯定会遇到很尴尬的问题——中文词语被分成了一个一个的汉字,当用Kibana作图的时候,按照term来分组,结果一个汉字被分成了一组。 这是因为使用了Elasticsearch中默认的标准分词器,这个分词器在处理中文的时候会把中文单词切分成一个一个的汉字,因此引入中文的分词器就能解决这个问题。 本篇文章按照下面的内容进行描述: 分词器的作用 安装IK 简单的测试 模拟测试 安装elasticsearch-analysis-pinyin
线性回归模型需要拟合全部的样本点(局部加权线性回归除外)。当数据拥有众多特征并且特征之间的关系十分复杂时,构建全局模型的想法就不切实际。一种可行的方法是将数据集切分成很多份容易建模的数据,然后再用线性回归技术来建模。如果切分后任然难以用线性模型拟合就继续切分。在这种切分方式下,递归和树结构就相当有用。
这篇博客主要阐述我们在分词任务中常用的分词库结巴jieba分词的实现原理,以及之前博客中讲到的HMM在分词中的应用,算是复习与加深理解一下HMM的知识。jieba分词作为一个十年前的分词库,更新到现在依然还是非常好用而且也很经典适合学习。
2016年第一次接触分布式微服务项目后,我在简历上写了我使用了微服务、分库分表技术,那么问题来了,面试官说接下来我们就聊聊分库分表,我信心满满,垂直切分,水平切分,事务问题,都准备好了。
分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词器是将每个字看成一个词,比如"我爱技术"会被分为"我","爱","技","术",这显然不符合要求,所以我们需要安装中文分词器IK来解决这个问题
在CentOS8下搭建PXC集群一文中,演示了如何从零开始搭建一个三节点的PXC集群。但是光搭建了PXC集群还不够,因为在实际的企业应用中,可能会存在多个PXC集群,每个集群作为一个数据分片存在。因此,在完整的架构下我们还需要为集群引入数据库中间件,以实现数据分片和负载均衡等功能。
面试记录 头条 - 一面 - 自我介绍 - 连续子数组的最大和 - 二叉树任意两个节点之间路径的最大长度 - 二叉树的深度 - 一面上个周只记得这么多了 - 二面 - 自我介绍 - mysql的引擎,区别 - 联合索引的顺序和写的sql语句的where顺序是否必须一致 - 为什么用B+树 - 为什么不用B树 - linux内核存储方式 - 什么事页式存储 - lfu(好像是这个) 给定一个结构,好像是cache,然后操作,比如set(a,1),set(b,2),set(c,3),get(a) ,这四个操作后
在数据切分处理中,特别是水平切分中,中间件最终要的两个处理过程就是数据的切分、数据的聚合。选择合适的切分规则,至关重要,因为它决定了后续数据聚合的难易程度,甚至可以避免跨库的数据聚合处理。
github下载:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
关于负载均衡的一切
什么是负载均衡 负载均衡(Load Balance)是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,将请求/数据【均匀】分摊到多个操作单元上执行,负载均衡的关键在于【均匀】。 常见的负载均衡方案
不知道是不是错觉,双周赛感觉是要比周赛多少简单一点,这一次的题目又是全部搞定了,总共耗时52分钟,不过错了两次,因此最终的成绩在1h,很可惜的刚好跑出了全国前100(102名),全球的成绩则为268名,除了上上周那次前两百的成绩,这次算是最好的一次战绩了。
哦,不!你不小心把一个长篇文章中的空格、标点都删掉了,并且大写也弄成了小写。 像句子"I reset the computer. It still didn’t boot!"已经变成了"iresetthecomputeritstilldidntboot"。 在处理标点符号和大小写之前,你得先把它断成词语。 当然了,你有一本厚厚的词典dictionary,不过,有些词没在词典里。 假设文章用sentence表示,设计一个算法,把文章断开,要求未识别的字符最少,返回未识别的字符数。
题目链接 题目大意: 有一个由数字0、1组成的字符串,长度为n; 现在需要将其切分成若干段,要求每一段0和1的数量是不相同的。 比如说1, 101, 0000是不一样的,01, 1001, 111000是相同的。
纵观整个开源领域,陆陆续续做中文分词的也有不少,不过目前仍在维护的且质量较高的并不多。下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库,以供大家参考使用。
推荐导读:本篇为树模型系列第三篇,旨在从最简单的决策树开始学习,循序渐进,最后理解并掌握复杂模型GBDT,Xgboost,为要想要深入了解机器学习算法和参加数据挖掘竞赛的朋友提供帮助。
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词,与英文以空格作为天然的分隔符不同,中文字符在语义识别时,需要把数个字符组合成词,才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础,通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类: 第一类是基于字符串匹配,即扫描字符串,如果发现字符串的子串和词典中的词相同,就算匹配,比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则,比如“正向/反向最大匹配”,“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法,
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