Elasticsearch 实战项目中势必会用到中文分词，而中文分词器的选型包含但不限于如下开源分词器：
随着人工智能技术越来越多的应用到我们的工作和日常生活中，人们对与计算机交互提出了更高的要求。人们显然已不满足于只是简单的人机对话，而是畅想可以达到人与人交流那样的酣畅淋漓，就像科幻片像人们所展现的那样。
之前我们通过程序整理过一份 Python 及编程相关的英语高频词汇表：我们用程序整理出了一份Python英语高频词汇表，拿走不谢！（回复 单词 查看代码及单词本），希望能给同时学习编程和英语的同学一点帮助。
很多人学完《Java基础教程》后，接着一般都会用GUI来做一下课程设计，多数同学通常选择用插件WindowBuilder来设计程序的界面，认为用插件做会更快更高效率，但是，这样做出来的界面是不是和XP
本文对清华大学、华为诺亚方舟合作的论文《Multi-channel Reverse Dictionary Model》进行解读。该论文已经被AAAI-20录用。
文本挖掘（Text Mining，从文字中获取信息）是一个比较宽泛的概念，这一技术在如今每天都有海量文本数据生成的时代越来越受到关注。目前，在机器学习模型的帮助下，包括情绪分析，文件分类，话题分类，文本总结，机器翻译等在内的诸多文本挖掘应用都已经实现了自动化。 在这些应用中，垃圾邮件过滤算是初学者实践文件分类的一个很不错的开始，例如 Gmail 账户里的“垃圾邮箱”就是一个垃圾邮件过滤的现实应用。下面我们将基于一份公开的邮件数据集 Ling-spam，编写一个垃圾邮件的过滤器。Ling-spam 数据集的下
系统说明 集成了文本过滤、去重及邮件实时通知的功能 集成了文本关键词提取的功能 集成了文本分类即打标签的功能 集成了文本推荐即热点评价的功能 支持中英文 本文完整源码 获取方式： 关注微信公众号 da
五一假期之后毕业论文终于算是暂时告一段落，重新投入到学习和阅读文献当中，但对我这种处于“开荒期”气象菜鸟来说，专业英语乃至中文的专业大气科学词汇可以说是十分头疼了。每次信心满满的开始读文章，尤其是读英文文献，几个回合下来，具体内容还没理透，生词倒是多了一大堆。倘若是搜索引擎能搜到还算好，搜不到就真的直接欲哭无泪了。
讲真，本来标题想用“神级”程序员的工具箱，但一想，我这么普通，凭什么这么自信😁，于是就默默地把标题换成了程序员的神级工具箱。 千万不要白嫖，真香警告⚠️ 工欲善其事必先利其器，工具对于程序员来说，简直就是神兵利器。 开发工具 Intellij IDEA 我妹最近在家上网课，于是我就勉为其难地偷偷听了几节课。我发现，他们学校的老师仍然比较喜欢用 Eclipse，也推荐了 Intellij IDEA，只不过教材上一直用的是 Eclipse，所以也就没办法切换，估计这种情况还会持续很长时间。 我也是从 Eclip
优点： 1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 2.Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 3.处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。 4.Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 5.各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点：
在IM客户端的使用场景中，基于本地数据的全文检索功能扮演着重要的角色，最常用的比如：查找聊天记录、联系人，就像下图这样。
ElasticSearch（简称ES）是什么？按照 ElasticSearch官网 的定义，Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
AI 科技评论按：本文由美国莱斯大学博士后牛力为 AI 科技评论提供的独家稿件，未经许可不得转载。
在IM客户端的使用场景中，基于本地数据的全文检索功能扮演着重要的角色，最常用的比如：查找聊天记录、联系人等。
2．索引技术 索引是关系型数据库里的重要概念。总的来说，索引就是拿空间换时间。数据库技术和大数据技术会有一个融合的过程，除了前面讲到的B数索引、Hash索引等，还有倒排索引、MinMax索引、BitSet索引、MDK索引等。 大数据的核心是“大”，大数据索引和传统索引最主要的不同考虑点也是数据量的级别增大后索引本身也会变得很大。传统的B树索引是一个全局索引，数据量增大后，可能一台物理机的内存根本无法装下索引本身，每次插入之后，索引更新的代价会大到无法接受。索引本身的分布式需要充分考虑。 另外一个变化就是很多
AI 研习社按：本文由美国莱斯大学博士后牛力为 AI 科技评论提供的独家稿件，未经许可不得转载。
在我们平常的生活工作中，百度、谷歌这些搜索网站已经成为了我们受教解惑的学校，俗话说得好，“有问题找度娘”。那么百度是如何在海量数据中找到自己需要的数据呢？为什么它搜索的速度如此之快？我们都知道是因为百度的搜索引擎，那么搜索引擎到底是个什么东西呢？可能有的程序员会想到es，但是es并不能代表搜索引擎，它只是其中的一种工具，不过这种工具确实好用，效率很高。
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
1. 下载MongoDB http://downloads.mongodb.org/win32/mongodb-win32-i386-3.2.12.zip
实体：“能够独立存在的，作为一切属性的基础和万物本原的东西”。实体是属性赖以存在的基础，必须是自在的，也就是独立的、不依附于其他东西而存在的。
ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合，类比传统关系型数据库的一个数据库（database），或者一个数据存储方案（schema）。索引由其名称（必须全小写字符）进行标识，并通过引用此名称完成文档的创建、搜索、更新及删除操作。
本文都是基于elasticsearch安装教程 中的elasticsearch安装目录(/opt/environment/elasticsearch-6.4.0)为范例
ElasticSearch 中可以进行全文索引，而且可以快速的将数据从海量的数据中提取出来， 其中倒排索引是ElasticSearch 中比较核心的处理数据的概念。那么理解倒排序是理解ElasticSearch 快速处理数据的一个关键.
solr是一个全局检索引擎，能够快速地从大量的文本数据中选出你所需要的数据，而你只需要提供相应的关键词进行检索。solr的高效率查询靠的是底层强大的索引库，所以solr最关键的技术也是其底层的索引设计。solr工作的时候可以归结成两个过程：1.创建索引，2.搜索索引。
词干提取是英文语料预处理的一个步骤（中文并不需要），而语料预处理是 NLP 的第一步，下面这张图将让大家知道词干提取在这个知识结构中的位置。
倒排索引是一种建立索引的方法。是全文检索系统中常用的数据结构。通过倒排索引，就是根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引通常由两个部分组成：单词词典、文档。
Lucene是apache下的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网地址：https://lucene.apache.org/
还没开始的同学，建议先读一下系列攻略目录：Springboot2.x整合ElasticSearch7.x实战目录
阅读《基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用》一文后，对其中日志聚类算法有了些思考。
搜索服务广泛地存在于我们身边，例如我们生活中用的百度，工作中用的wiki搜索，淘宝时用的商品搜索等，这些场景的数据具有数据量大、结构化、读多写少等特点，而传统的数据库的事务特性在搜索场景并没有很好的使用空间，并且在全文检索方面速度慢（如like语句）。因此，Elasticsearch应运而生。
作者：伏草惟存 来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html 1 Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger)，N元搜索(n-gram search)，情感分析(senti
大多数搜索引擎应用都必须具有某种搜索功能，问题是搜索功能往往是巨大的资源消耗并且它们由于沉重的数据库加载而拖垮你的应用的性能。
数据资源DataRes导读：《数据资源概论》数据资源类型和数据产品类型概述，从数据和信息的专业领域常识，到常见的几十种数据资源相关概念和类型，全面总结数据产学研用多个方面相关概念的内涵及差异、标准和应用。
多参数智能监测数据库（ＭＩＭＩＣ－ＩＩＩ）是一个免费开放的、公共资源的重症监护室研究数据库。该数据库于２００６年由美国麻省理工学院计算生理学实验室以及贝斯以色列迪康医学中心（ＢＩＤＭＣ）和飞利浦医疗共同发布，吸引了越来越多的学术界和工业界的研究人员采用该医疗数据库从事医疗研究。
【导读】基于深度学习的机器翻译往往需要数量非常庞大的平行语料，这一前提使得当前最先进的技术无法被有效地用于那些平行语料比较匮乏的语言之间。为了解决这一问题，Facebook提出了一种不需要任何平行语料的机器翻译模型。该模型的基本思想是, 通过将来自不同语言的句子映射到同一个隐空间下来进行句子翻译。近日，Facebook开源了这一翻译模型MUSE: Multilingual Unsupervised and Supervised Embeddings，并提供预训练好的30种语言的词向量和110个大规模双语词典
但是在实际开发应用中对于词库的灵活度的要求是远远不够的,IK分词器虽然配置文件中能添加扩展词库,但是需要重启ES
PostgreSQL 被称为是“最高级的开源数据库”，它的数据类型非常丰富，用它来解决一些比较偏门的需求非常适合。
百度、360搜索、谷歌、搜狗 2. 站内搜索 论坛搜索、微博、文章搜索 3. 电商搜索 淘宝搜索，京东搜索 4. 只要是有搜索的地方就可以使用全文检索技术。
其实拿传统关系型数据库和 Elasticsearch 直接来对比有些牵强，毕竟一个是数据库，一个是搜索引擎。
1.效率提升神器Alfred 可以搜索文件、应用、web搜索、词典等等 链接:https://pan.baidu.com/s/1igv4tuXkuMFOPT9E6Cc5Jg 密码:3o51 软件解压密码：xclient.info 2.开发文档阅读软件Dash Mac 上阅读开发文档的软件：支持java、spring、springBoot等。百度网盘下载链接和密码如下。 链接:https://pan.baidu.com/s/1RWMkVP0ID_EB6wASeoiSGQ 密码:ajcy 3.更改
直播行业已经火热几年了，几个大平台也有了各自独特的“弹幕文化”，不过现在很多平台直播比赛时的弹幕都基本没法看的，主要是因为网络上的喷子还是挺多的，尤其是在观看比赛的时候，很多弹幕不是喷选手就是喷战队，如果看了这种弹幕，真是让比赛减分不少。
在自然语言处理中，分词，词性标注，命名实体识别和句法情感分析是非常关键的分支，因为最近需要对此有一些应用，便去了解了一下特定领域目前使用的方法以及一些困难，特此进行总结。
Elasticsearch（以下称之为ES）是一款基于Lucene的分布式全文搜索引擎，擅长海量数据存储、数据分析以及全文检索查询，它是一款非常优秀的数据存储与数据分析中间件，广泛应用于日志分析以及全文检索等领域，目前很多大厂都基于Elasticsearch开发了自己的存储中间件以及数据分析平台。
我们对数据库进行操作时，一方面要使用户可以在程序界面上对需要的数据进行访问；另一方面可以对数据库中的数据进行各种操作，最终的操作结果还要反馈给用户。
数据库是应用开发中常用的技术，在Android应用中也不例外。Android默认使用了SQLite数据库，在应用程序开发中，我们使用最多的无外乎增删改查。纵使操作简单，也有可能出现查找数据缓慢，插入数据耗时等情况，如果出现了这种问题，我们就需要考虑对数据库操作进行优化了。本文将介绍一些实用的数据库优化操作，希望可以帮助大家更好地在开发过程中使用数据库。
由于距离2022年系统架构师考试还有几天，我紧急把本次重点押题的内容准备一份，希望可以帮助到需要的同学，希望本次考试可以成功上岸
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