Time of Update: 2018-12-07
就象自己在演電影似的,感覺很好的,我自己都能做出一些不可思議的動作,憨厚而討人喜愛!.....夢裡它要回家了,我不知道怎麼知道的,去送它了......它帶了很多東西.....接下來的動作都是戲劇性的,後來我知道它再騙我,它不是今天回,而是明天....害我那麼認真的準備了一場結果它投入了我的懷...結局就象《碟中碟2》中最後的鏡頭so romatic,so lovely~~my ..where?!...searching....no result!will be for a long time
Time of Update: 2018-12-07
.... //for(its=StopWordL.begin();its!=StopWordL.end();its++){ //if(TermToDic.compare(*its)==0) { // cout<<"## stop word"<<*its<<endl; //return false; // }//is a stop word // else return true; //acout
Time of Update: 2018-12-07
XDSE系統平台運行平台搭建完畢,卻發現以前能夠在RedHat上跑的服務到RedFlag上卻成了亂碼.網上看了很多解決方案都沒有很好的解決!最後按照下面方法解決了~~修改httpd.conf (在RedFlag中放置的位置為/etc/httpd/conf/) 尋找: AddDefaultCharset UTF改成: #AddDefaultCharset UTFAddDefaultCharset off
Time of Update: 2018-12-07
由於當程式的運行,詞典的數量將大大增大,剛開始詞典小時速度還挺快的,可是當達到10W以上的資料量是明顯速度下降,到達12w的時候已經不能忍受,之前一位是記憶體等的問題建立了終端現場保護機制。但從新啟動現場發現意義不大。經過幾番尋找到深夜2點多發現原因:詞典太大,頻繁的對詞典的尋找速度太慢!!解決:散列演算法的設計!解決中.......具體請看下次日誌記錄~~至於是什麼時候~~我也不知道咬~~~
Time of Update: 2018-12-07
C++string類常用函數轉string類的建構函式:string(const char *s); //用c字串s初始化string(int n,char c); //用n個字元c初始化此外,string類還支援預設建構函式和複製建構函式,如string s1;string s2="hello";都是正確的寫法。當構造的string太長而無法表達時會拋出length_error異常 string類的字元操作:const char &operator[](int
Time of Update: 2018-12-07
1#include "time.h" 2 3// 時間變數與時間函數 4clock_t tstart = 0; 5 6 7void Settime() 8 { 9 tstart = clock(); 10}11 1213double Gettime()14 {15 return (double)((double)clock() - (double)tstart)/(double)CLOCKS_PER_SEC; 16}17 18 19 20int main()21{22
Time of Update: 2018-12-07
Linux的時間表示和計算函數 時間的表示 時間的測量 計時器的使用 1。時間表示 在程式當中,我們經常要輸出系統當前的時間,比如我們使用date命令的輸出結果.這個時候我們可以使用下面兩個函數 #include <time.h> time_t time(time_t *tloc); char *ctime(const time_t *clock);
Time of Update: 2018-12-07
這幾天吧片語建立環節的代碼重寫了!用的是一個非常好的雜湊演算法,可以對20多萬變長詞進行散列,碰撞率極低,幾乎沒有!因為其中用到對不同頻率位元組的片語散列到不同位上去的方法。很好的解決了詞庫建立這一過程,時間從以前的7小時沒有提取完只提取到6萬片語左右----->現在20多分鐘就可以提取16多萬詞的高效結果!!真是值得欣喜!不過現在詞頻矩陣等的計算還得想寫好辦法!大規模矩陣運算~~改進中....
Time of Update: 2018-12-07
SE系統前期資料擷取和處理工作基本完成,幾分鐘後將進行第二次大規模資料擷取! 期待成功!! ********************************************* XDSE RAW data Crawling.... Begin at:Wed, 02 May 2007 23:34:11 GMT closed all threads Finished to Crawling WebRawData! : ) End at:Thu, 03 May 2007 01:44:54
Time of Update: 2018-12-07
將指定的String 中的每個格式項替換為相應對象的值的文本等效項。 string str1 = String.Format("{0:N1}",56789); //result: 56,789.0 string str2 = String.Format("{0:N2}",56789); //result: 56,789.00 string str3 = String.Format("{0:N3}",56789);
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^[0-9]+(.[0-9]{1,2})?$[0-9]*.[0-9][0-9]首先,讓我們看看兩個特別的字元:’^’ 和 ‘$’ 他們是分別用來匹配字串的開始和結束,一下分別舉例說明: "^The": 匹配以 "The"開頭的字串; "of despair$": 匹配以 "of despair" 結尾的字串; "^abc$": 匹配以abc開頭和以abc結尾的字串,實際上是只有abc與之匹配; "notice":
Time of Update: 2018-12-07
詞法分析器採取的操作當詞法分析器與說明檔案規則部分中的一個擴充Regex匹配時,它執行與擴充Regex相對應的操作。沒有足夠的規則匹配輸入資料流中的所有字串,詞法分析器則將輸入複製到標準輸出。因此,不要建立僅將輸入複製到輸出的規則。預設的輸出能夠協助在規則中尋找間隔。當使用 lex 命令處理由 yacc 命令產生的解析器的輸入時,請提供與所有輸入字串匹配的規則。那些規則必鬚生成 yacc 命令能夠解釋的輸出。空操作要忽略與擴充Regex關聯的輸入,請使用 ;(C
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我在大學學習線性代數時,實在想不出它除了告訴我們如何解線性方程外,還能有什麼別的用途。關於矩陣的許多概念,比如特徵值等等,更是脫離日常生活。後來在數值分析中又學了很多矩陣的近似演算法,還是看不到可以應用的地方。當時選這些課,完全是為了混學分的學位。我想,很多同學都多多少少有過類似的經曆。直到後來長期做自然語言處理的研究,我才發現數學家們提出那些矩陣的概念和演算法,是有實際應用的意義的。在自然語言處理中,最常見的兩類的分類問題分別是,將文本按主題歸類(比如將所有介紹亞運會的新聞歸到體育類)和將詞彙
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安裝配置一個proftpd的執行個體 安裝配置一個proftpd的執行個體 http://www.chinaunix.net 目的: 安裝配置一個proftpd,達到以下要求 1 不允許匿名訪問。 2 開放一個帳號,只有在upload目錄有上傳許可權,可以續傳,不能改名和刪除。 操作: 0 切換到root帳戶 [code:1:de92f96787] su root //輸入root的密碼。 [/code:1:de92f96787] 1 下載proftpd
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設 a =(a1,a2,a3), b =(b1,b2,b3), A(x1,y1,z1),B(x2,y2,z2), 則 a+b =(a1+b1,a2+b2,a3+b3); a-b =(a1-b1,a2-b2,a3-b3); λa =(λa1,λa2,λa3)(λ∈ R); a·b =a1b1+a2b2+a3b3; a∥b a1=λb1,a2=λb2,a3=λb3(λ∈ R); a⊥b a1b1+a2b2+a3b3=0; =(x2-x1,y2-y1,z2-z1).
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包轉寄率標誌了交換器轉寄資料包能力的大小。單位一般位pps(包每秒),一般交換器的包轉寄率在幾十kpps到幾百mpps不等。包轉寄速率是指交換器每秒可以轉寄多少百萬個資料包(mpps),即交換器能同時轉寄的資料包的數量。包轉寄率以資料包為單位體現了交換器的交換能力。
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Lex允許直接使用I/O常式。它們是:input(),返回下一個輸入字元; output(c),將字元c寫入輸出 unput(c),將字元c壓回輸入資料流,下次input()時被讀出。
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偉大的Bill Gates 曾經失言: 640K ought to be enough for everybody — Bill Gates 1981 程式員們經常編寫記憶體管理程式,往往提心弔膽。如果不想觸雷,唯一的解決辦法就是發現所有潛伏的地雷並且排除它們,躲是躲不了的。本文的內容比一般教科書的要深入得多,讀者需細心閱讀,做到真正地通曉記憶體管理。
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餘弦定理和新聞的分類似乎是兩件八杆子打不著的事,但是它們確有緊密的聯絡。具體說,新聞的分類很大程度上依靠餘弦定理。Google 的新聞是自動分類和整理的。所謂新聞的分類無非是要把相似的新聞放到一類中。電腦其實讀不懂新聞,它只能快速計算。這就要求我們設計一個演算法來算出任意兩篇新聞的相似性。為了做到這一點,我們需要想辦法用一組數字來描述一篇新聞。我們來看看怎樣找一組數字,或者說一個向量來描述一篇新聞。回憶一下我們在“如何度量網頁相關性”一文中介紹的TF/IDF
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*********************************************XDSE RAW data Crawling....Begin at:Tue, 08 May 2007 00:18:27 GMTclosed all threadsFinished to Crawling WebRawData! : )End at:Tue, 08 May 2007 02:33:03