的特征矩阵，从而为后续的文本相似度计算，主题模型(如LSI)，文本搜索排序等一系列应用奠定基础。...: 14, '吞': 5, '了': 2, '日来': 10, '一切': 0, '的': 15, '星球': 11, '全宇宙': 4, '便是': 3} token_pattern这个参数使用正则表达式来分词...tfidf_model4 = TfidfVectorizer(token_pattern=r"(?...': 4, '月': 8, '来': 9, '日来': 6, '一切': 0, '星球': 7, '全宇宙': 3, '便是': 2} 3.vocabulary: dict类型 只使用特定的词汇...这一参数的使用有时能帮助我们专注于一些词语，比如我对本诗中表达感情的一些特定词语（甚至标点符号）感兴趣，就可以设定这一参数，只考虑他们： tfidf_model5 = TfidfVectorizer
女神喜欢) = P(产品 | 女神喜欢) * P(很高 | 女神喜欢)* P( 匀称 | 女神喜欢 ) 1/27 = (1/3)*(1/3)*(1/3) 朴素贝叶斯公式: W为文章的特征组(特定文章中各词组出现的频率...)，C为特定的类别 公式右侧 P(F1, F2, ... | C) = P(F1 | C) * P(F2 | C) * (F... | C),表示 特定类别下,特定词组出现的概率 的乘积 P(C...), 表示 特定类别的文章, 在所有文章中出现的概率 P(F1, F2, F...) = P(F1) * P(F2) * P(F...) , 表示 特定词组在所有文章中出现的概率 的乘积 案例:为文章进行分类...20newsgroups from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer...y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25) # 进行tfidf特征抽取 tf = TfidfVectorizer
在上面的模型中，选取的标记词都是一个单字，如果标记词中包含词组（比如包含两个、三个或者n个单字），那么这样的模型就可以在一定程度上弥补丢失的词的顺序这个缺点，这种方法我们成为n-grams。...image.png 如图，标记词中加入了两个单词组成的词组，这样重新得到一个矩阵，同样每一行代表一条文本信息。 缺点：当文本过大时会导致过多的特征。...值来替代词袋模型简单的计数值 对每个向量进行标准化 image.png 最后是python 代码举例： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer...text = {"good movie", "not a good movie", "did not like", "i like it", "good one"} tfidf = TfidfVectorizer
准确搜索 排除关键字 用 Either OR或进行搜索 同义词搜索 站内搜索 星号的用处 在两个数值之间进行搜索 在网页标题链接和主体内容中搜索关键词 搜索相关网站 组合使用上述搜索技巧 1....准确搜索会排除常见但相关度偏低的信息，会提高搜索的精确性。 2. 排除关键字 如果准确搜索不能得到想要的结果，你可以通过使用减号的方式来排除特定词汇。...在不确定哪个哪个关键字对搜索结果起决定作用时，OR 搜索是很有用的。 4. 同义词搜索 有时使用不确定的关键词进行搜索反而更有用。如果你不确定使用哪个关键词，可以试试使用同义词搜索。...在两个数值之间进行搜索 在一定范围内使用限定词来搜索某些东西是一个不错的方法。...组合使用(上述)搜索技巧 你可以组合使用上述的搜索技巧来缩小或扩大搜索范围。尽管一些搜索技巧不常使用，但是准确搜索和站内搜索的使用范围是很广的。
image.png 目录 searchView searchView是搜索框.提供搜索框的图形界面....使用方式: <SearchView android:id="@+id/searchview" android:layout_width="wrap_content
导入所需要的软件包 import pandas as pd from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer...一段文字 ---> 一个向量） # @知识点定位：特征工程 #========================================================== vectorizer = TfidfVectorizer...(ngram_range=(1, 2), min_df=3, max_df=0.9) ''' ngram_range=(1, 2) : 词组长度为1和2 min_df : 忽略出现频率小于
结合grep搜索: find ./ -name "*.php" -exec grep "system" {} \; 执行,返回的是文件内容,需要返回文件名则需要对grep命令使用-l参数: find .
使用vim可以方便的搜索多个文件，这个时侯需要使用的命令是：vimgrep。vimgrep的命令格式是： :vim[grep][!]...是在你要放弃当前文件的修改时使用。 {pattern}是需要搜索的内容。 {file}是需要搜索的文件。...比如命令： :vimgrep /an error/ *.c 就是在所有的.c文件中搜索an error。 vimgrep会产生一个error list，其实就是搜索结果列表。...使用命令： cnext可以看下一个符合的位置。 clist可以浏览符合的位置列表。 cc [nr]可以查看第nr个位置。 cp可以查看上一个符合的位置。...可以使用vim的help查看相关的命令格式： help vimgrep，help cnext ,help clist, help cc，help cp 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
lasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。...Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。...在做搜索的时候想到了 ElasticSearch ，而且其也支持 PHP，所以就做了一个简单的例子做测试，感觉还不错，做下记录。.../bin/elasticsearch // 启动 安装 PHP 扩展 我这里使用的是 composer 安装 elasticsearch-php。... $params['body']['settings']['number_of_replicas'] = 0; $client->indices()->create($params); 搜索
集成X-Pack高级特性，适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ---- Regular Expressions 搜索也即正则搜索是非常耗时的。...在今天的文章中，我们来简单介绍如何正确使用 regexp 搜索。 正则表达式语法中使用了许多符号和运算符来表示通配符和字符范围： 句号 “.” 用于代表任何字符。...net 为开头的文档，那么我们可以使用 regexp 来进行如下写的搜索： GET my_example/_search{ "query": { "regexp": { "content...虽然在上面我们得到我们想要的结果，但是在实际使用 regexp 搜索时，我们必须记住如下的事项： 避免通配符在前面，比如上面的 .*work。...可能以避免使用前导通配符的方式对数据建立索引 通常，正则表达式可能会很昂贵 那么什么是正确的解决方案呢？ 如果您确实需要匹配 token 的末尾，只需使用 reverse 过滤器为它们建立索引。
Python中Tf-idf文本特征的提取 说明 1、TF-IDF是如果词或词组出现在文章中的概率较高，而在其他文章中很少出现，那么它就被认为具有很好的类别区分能力，适合进行分类。...data: data_new.append(cut_word(sent)) # print(data_new) # 2.实例化一个转换器类 transfer = TfidfVectorizer
2.1 One-hot One-hot方法将每一个单词使用一个离散的向量表示，将每个字/词编码成一个索引，然后根据索引进行赋值。...海：[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1] 2.2 Bags of Words Bags of Words，也称为Count Vectors，每个文档的字/词可以使用其出现次数来进行表示...1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1]] 2.3 N-gram N-gram与Count Vectors类似，不过加入了相邻单词组合为新的单词...五、考虑其他分类模型 特征提取使用TF-IDF，与第三节中TF-IDF + RidgeClassifier的特征提取保持一致，再来看下其他几种分类算法的效果。...label'].values[10000:], val_pred, average='macro')) 输出为0.846470490043. 5.2 SGDClassifier SGDClassifier使用
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8、输入关键字可以搜索了。 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/155611.html原文链接：https://javaforall.cn
微信是我们日常使用的一款软件，集聊天、支付、社交于一体，在微信中也有搜索功能，比如可以搜索聊天记录、朋友圈等，和网页的搜索功能很相似，那么微信搜索有哪些具体的功能呢？...下面为大家介绍微信搜索的相关知识。 image.png 微信搜索有哪些功能 1、可以查找聊天记录。...微信群里经常会有重要的信息出现，但是如果发现不及时，会淹没在众多消息中，这个时候可以使用微信搜索查找想要的聊天记录或者是通过搜索某个人的聊天记录来获取自己想要的信息。 2、可以查找指定内容。...在微信最上方有一个搜索按钮，通过这个按钮即可搜索想要的内容，无需通过浏览器。 3、可以搜索朋友圈。...怎样使用微信搜索 打开微信，找到“设置”，进入界面后，再选择“插件”，就可以看到“搜一搜”，直接点击“搜一搜”，即可看到“启用搜一搜”开关，然后即可打开“搜一搜”。
（5）包含任意一个关键词（|） 希望查询结果中只要包含任意一个关键词，就查询出来，使用符号|。...示例：在搜索框中输入北京|冬奥会，只要包含“北京”或“冬奥会”中任意一个关键词的网页就会被查询到。 （6）不包括某些关键词（-） 有时我们不希望查询结果中出现某些关键词，可以使用符号-(xxx)。...示例：在搜索框中输入"冬奥会北京"，这样搜索到的结果就包含了完整的关键词。...此外，如果嫌上述语法规则记起来太费劲，可以在高级搜索界面进行检索操作。 在百度的首页，选择设置→高级搜索，进入高级搜索的界面。 百度高级搜索的界面与前面介绍的高级搜索语法有对应的关系。...如果不知道对应功能的语法是什么，可以在高级搜索界面，输入相应的关键词，然后点击高级检索。这样，在百度的搜索框内就会出现相应的高级搜索语法。
二、grep递归搜索文件内容 如果需要在一个目录及其子目录下面搜索某个字符串，可以使用grep命令中的“-r”选项。...例如，搜索目录"/home"下面所有包含字符串"hello"的文件，可以使用以下命令： grep -r "hello" /home 这个命令会递归地搜索/home目录及其所有子目录下面的文件，然后在匹配到的文件中查找包含...三、grep递归搜索文件内容时忽略指定文件 在进行递归搜索文件内容时，有时候需要忽略某些文件，比如某些二进制文件或者临时文件。这时可以使用grep命令中的"--exclude"选项。...四、递归搜索文件内容时显示匹配的行数 如果需要统计搜索到的每个文件包含匹配的行数，可以使用grep命令中的"-c"选项。...-E：使用扩展正则表达式。 七、总结 grep命令是一款非常强大的文本搜索工具，可以在Linux和Unix操作系统上完成各种文本搜索任务。
Google Dorking技术 Google Dorking是一种攻击技术，它使用了Google搜索引擎来搜索目标网站配置以及计算机代码中存在的安全漏洞。...Google Dorking涉及使用Google搜索引擎中的高级操作来定位搜索结果中的特定文本字符串，例如查找易受攻击Web应用程序的特定版本。...除此之外，研究人员也可以使用命令来获取其他特定的搜索结果。...Dorkify功能 执行Google/URL搜索； 使用关键词在URL/标题/网站中寻找特定链接； 搜索电子书籍； 提取mp3/mp4下载链接； 针对特定的信息执行深度扫描； 获取有关股票/地图/天气的详细信息...接下来，使用下列命令将该项目源码克隆至本地，然后安装好该工具所需的依赖组件： git clone https://github.com/hhhrrrttt222111/Dorkify.git cd Dorkify
之前在没学精angular的时候,想实现搜索功能的时候,总是想着从数据库里获取搜索的结果,可殊不知,原来在angular中只需要简单的几行代码就实现了最常用的搜索功能....使用ng指令 ng g pipe pipe/searchPipe 代码如下 import { Pipe, PipeTransform } from '@angular/core'; @Pipe({...filterField] console.log(val); return val >=keyword }); } } 这个过滤需要两个参数,第一个参数:是依据哪个参数来搜索
$match$match函数用于对文本进行匹配搜索，例如：db.articles.aggregate([ { $match: { $text: { $search: "database" } } }..., { $group: { _id: "$author", count: { $sum: 1 } } }])这个命令将在articles集合中搜索包含关键词“database”的文章，然后按照作者进行分组...$project$project函数用于将搜索结果中的字段进行投影，例如：db.articles.aggregate([ { $match: { $text: { $search: "database...$text$text函数用于指定需要搜索的文本字段和搜索条件，例如：db.articles.aggregate([ { $match: { $text: { $search: "database"...“database”的文章，然后按照作者进行分组，并按照文章数量进行排序，最后投影出作者和文章数量字段，然后再在搜索结果中搜索包含关键词“relational”的文章。
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