常常在想,自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情?到目前为止,我所接触到的NLP其实都是在做一件事情,即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样,因而不同的任务难度、处理方式存在差异。
纳税服务系统总结 纳税服务系统是我第一个做得比较大的项目(不同于javaWeb小项目),该项目系统来源于传智Java32期,十天的视频课程(想要视频的同学关注我的公众号就可以直接获取了) 我跟着练习一步一步完成需求,才发觉原来Java是这样用来做网站的,Java有那么多的类库,页面的效果(图表、日期选择器等等)是通过JavaScript组件来显示,调用后端代码来获取数据从而显示出来的。 通过这次的项目开阔了我的视野,也解决了我当初学习Java时很多的疑问,自己练习完我将项目的代码放到了GitHub中:htt
DEX 整体加壳 就是将 完整的 DEX 文件 , 进行加密 , 只保留一个壳应用 , 应用执行时 , 壳应用解密 DEX 文件 , 然后执行解密后的 DEX 文件 ;
Spiderman Spiderman 是一个Java开源Web数据抽取工具。它能够收集指定的Web页面并从这些页面中提取有用的数据。 Spiderman主要是运用了像XPath、正则、表达式引擎等这
学过JavaSE的都知道java类在初始化的时候,如果存在直接父类,是先初始化父类,然后才初始化子类。 子类拥有父类所有的非私有化成员,非私有的成员不仅仅包括public修饰的成员,protected修饰的(protected修饰的可以访问其他包中子父类),不写访问修饰符是默认default修饰(只能访问同一个包中的类)。 由类的加载机制可以得知,类的加载包括 加载,验证,准备,解析,初始化这几个阶段。 其中:类静态变量初始化是在虚拟机的方法区中初始化的,类的实例变量会
对于数据仓库,大数据集成类应用,通常会采用ETL工具辅助完成。ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、交互转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多,以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
实现数据仓库和OLAP(联机分析处理)操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作,并提供一些示例代码和最佳实践。
BlockETL软件包用于比特币区块链数据分析中的数据抽取/转换/加载(ETL),可以从原始的比特币区块文件中抽取区块与交易数据并加载入通用SQL数据库,以便于后续的数据分析处理,非常适合区块链数据分析相关的毕业设计或课题研究项目。BlockETL官方下载地址:http://sc.hubwiz.com/codebag/blocketl-java/。
ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程,是数据仓库的生命线。
ETL绝不是三个单词直译这么简单,三个数据环节紧密连接构成体系庞大、技术复杂度的数据生态系统。
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中,较为详细地讲解了如何利用Hadoop(Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop,CDH)生态圈组件构建传统数据仓库。例如,使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统,使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶,书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的,其中有些SQL语句逻辑复杂,可读性也不是很好。
面向对象把功能逻辑封装到类本身,用对象去调用功能 持有数据,结构更加自然,也更符合人们的思维习惯
做 文本分析 【文本数据挖掘快速入门】时候经常遇到同意多形词,如 BigApple/NewYork/NN 都可能代指纽约市,当我们统计纽约市出现的次数的时候我们需要分别统计这三个词的数目并进行加总。
Inmon将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合,用于支持管理者的决策过程。
注意:千万不要为了获取其他类的功能,简化代码而继承。 必须是类与类之间有所属关系才可以继承,所属关系 is a。
ETL(Extract-Transform-Load)技术是数据集成领域的核心组成部分,广泛应用于数据仓库、大数据处理以及现代数据分析体系中。它涉及将数据从不同的源头抽取出来,经过必要的转换处理,最后加载到目标系统(如数据仓库、数据湖或其他分析平台)的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍:
自动识别句子中实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取(两个实体)和多元关系抽取(三个及以上实体)。
面向切面编程(Aspect-oriented Programming,俗称AOP)提供了一种面向对象编程(Object-oriented Programming,俗称OOP)的补充,面向对象编程最核心的单元是类(class),然而面向切面编程最核心的单元是切面(Aspects)。与面向对象的顺序流程不同,AOP采用的是横向切面的方式,注入与主业务流程无关的功能,例如事务管理和日志管理。
今天看到一个用python写的抽取正文的东东,美滋滋的用Java实现了一番,放到了webmagic里,然后发现Jsoup里已经有了…觉得自己各种不靠谱啊!算了,静下心来学学好东西吧!
if...else 是所有高级编程语言都有的必备功能。但现实中的代码往往存在着过多的 if...else。虽然 if...else 是必须的,但滥用 if...else 会对代码的可读性、可维护性造成很大伤害,进而危害到整个软件系统。现在软件开发领域出现了很多新技术、新概念,但 if...else 这种基本的程序形式并没有发生太大变化。使用好 if...else 不仅对于现在,而且对于将来,都是十分有意义的。今天我们就来看看如何“干掉”代码中的 if...else,还代码以清爽。
谁拔得头筹?谁又落于人后?我们分析了 GitHub 中 47,251 条依赖关系,得出最受欢迎的100个 Java 库。
NLP技术最有用的应用之一是从非结构化文本(合同、财务文档、医疗记录等)中提取信息,这使得自动数据查询能够有用武之地。
本文为 Flink SQL 系列文章的第二篇,前面对 Flink 1.9 Table 新架构及 Planner 的使用进行了详细说明,本文详细讲解 5 个 TableEnvironment 及其适用场景,并介绍 Flink 社区对 TableEnvironment 的未来规划。主要内容如下:
面向对象提供的基本机制,对于提高开发、沟通等各方面效率至关重要。考察面向对象也是面试中的常见一环,下面我来聊聊面向对象设计基础。
当编写一个类时,我们往往会为该类定义一些方法,这些方法是用来描述该类的功能具体实现方式,那么这些方法都有具体的方法体。 但是有的时候,某个父类只是知道子类应该包含怎么样的方法,但是无法准确知道子类如何实现这些方法。比如一个图形类应该有一个求周长的方法,但是不同的图形求周长的算法不一样。那该怎么办呢? 分析事物时,发现了共性内容,就出现向上抽取。会有这样一种特殊情况,就是方法功能声明相同,但方法功能主体不同。那么这时也可以抽取,但只抽取方法声明,不抽取方法主体。那么此方法就是一个抽象方法。
最近,在做低质量账户挖掘项目。收集了一些资料,分享给大家。本案例是,挖掘wikikedia的关系链。代码是java编写,包括:wikipedia数据库的数据抽取解析、关系的提取、节点数据&关系数据导入neo4j的流程。
顺序结构以及平衡树中,元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系,因此在查找一个元素时,必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N),平衡树中为树的高度,即O(log N),搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
前言 上一篇已经讲解了Spring IOC知识点一网打尽!,这篇主要是讲解Spring的AOP模块~ 之前我已经写过一篇关于AOP的文章了,那篇把比较重要的知识点都讲解过了一篇啦:Spring【AOP模块】就这么简单,很荣幸被开源中国推荐过~~ 如果没有AOP的基础,建议先看看上面那篇文章~ 如果没有代理模式基础,建议先看看:给女朋友讲解什么是代理模式这篇文章 如果都看过了,这篇就放心食用吧! 这篇文章主要是补充和强化一些比较重要的知识点,并会把上面的两本书关于AOP的知识点整理出来并画成一个思维导图来全
主要整理了一下,pig里面的一些关键词的含义和用法,pig虽然是一种以数据流处理为核心的框架,但数据库的大部分关键词和操作,在pig里面基本上都能找到对应的函数,非常灵活与简洁,春节前的最后一篇文章了,祝大家春节快乐! 1,pig里所有的保留关键字: -- A assert, and, any, all, arrange, as, asc, AVG -- B bag, BinStorage, by, bytearray, BIGINTEGER, BIGDECIMAL -- C cache, CAS
首先介绍原理与概念 TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法(其原理在本文在下面), 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。 TextRank 一般模型可以表示为一个有向有权图 G =(V, E), 由点集合 V和边集合 E
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法(其原理在本文在下面), 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。
o Constructor 类:代表类的构造方法 o Field 类:代表类的成员变量(属性) o Method类:代表类的成员方法
方法(英语单词:method)是可以完成某个特定功能的并且可以被重复利用的代码片段。
在多变的数据服务场景中,应用中常见如下的业务需求,通过对多种数据结构的灵活组合,快速实现业务模型构建,整体示意图如下:
接口是对行为的抽象,它是抽象方法的集合,利用接口可以达到 API 定义和实现分离的目的。
概述 Hibernate ORM 5.2.6 发布了,Hibernate是一种Java语言下的对象关系映射解决方案。 它是使用GNU宽通用公共许可证发行的自由、开源的软件。它为面向对象的领域模型到传统
ETL简介ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写。用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。它能够对各种分布的、异构的源数据(如关系数据)进行抽取。按照预先设计的规则将不完整数据、重复数据以及错误数据等“脏"数据内容进行清洗。得到符合要求的“干净”数据,并加载到数据仓库中进行存储。这些“干净”数据就成为了数据分析、数据挖掘的基石。ETL重要性ETL是实现商务智能(Business Intelligence,BI)的核心
信息抽取(information extraction),简称IE,即从自然语言文本中,抽取出特定的事件或事实信息,帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。这些信息通常包括实体(entity)、关系(relation)、事件(event)。例如从新闻中抽取时间、地点、关键人物,或者从技术文档中抽取产品名称、开发时间、性能指标等。能从自然语言中抽取用户感兴趣的事实信息,无论是在知识图谱、信息检索、问答系统还是在情感分析、文本挖掘中,信息抽取都有广泛应用。
本文介绍hive的数据类型,数据模型以及文件存储格式。这些知识大家可以类比关系数据库的相关知识。
(1)设计模式:解决某类问题行之有效的方法,是一种思想,是规律的总结 (2)用来保证某个类在内存中只有一个对象 (3)保证唯一性的思想及步骤:
关系抽取(Relation Extraction, RE)是自然语言处理(NLP)领域的一个重要任务,其主要目的是从文本中识别实体(entities)之间的预定义语义关系。这一任务对于构建知识图谱、信息检索、问答系统等应用至关重要,因为它能够帮助机器理解和利用文本中的结构化知识。
最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球,在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下,深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向,极大推动了自然语言处理的发展。
湫湫系列故事——植树节 Time Limit: 1000/500 MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 958 Accepted Submission(s): 565 Problem Description 今天是一年一度的植树节,腾讯幼儿园要求每个老师在班里选出几个小朋友一起去野外种植小树苗,根据学校的整体安排,湫湫老师的班里要选出3个小朋友。 已知湫湫的班里共
本文介绍了如何使用Flume从关系型数据库中抽取数据,并将其写入到HDFS上。主要涉及到Flume的Source、Channel和Sink组件,以及如何使用HBase和Hive作为存储媒介。最后,给出了一个使用该方案进行数据抽取的示例。
本文对清华大学孙茂松、刘知远团队完成、被 AAAI-20 录用的论文《Neural Snowball for Few-Shot Relation Learning》进行解读。目前的关系抽取,面临着开放式的关系增长问题,目前已有有监督、半监督、少次学习和自启动关系抽取,这些方法涉及到了三种类型的数据:在已有关系类型上的大规模监督数据,对于新关系的少量标注数据,以及大规模的无监督数据。高天宇等人提出Neural Snowball,充分利用了这三种数据,进行关系抽取。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云