你知道一个对象的唯一标志不能仅仅通过写一个漂亮的equals来实现 太棒了，不过现在你也必须实现hashCode方法。 让我们看看为什么和怎么做才是正确的。...HashCode 准则 引用自官方文档 hashCode通用约定: * 调用运行Java应用程序中的同一对象,hashCode方法必须始终返回相同的整数。...这个整数不需要在不同的Java应用程序中保持一致。 * 根据equals(Object)的方法来比较，如果两个对象是相等的,两个对象调用hashCode方法必须产生相同的结果。...当我们处理f(x) = -x线上的点时，线上的点都满足：x + y == 0，将会有大量的碰撞。 但是:我们可以使用一个通用的算法，只到分析表明并不正确，才需要对哈希算法进行修改。...这就意味着如果重写了equals方法，那么就必须重写hashCode方法 当实现hashCode 使用与equals中使用的相同的字段(或者equals中使用字段的子集) 最好不要包含可变的字段。
在日常的编程开发中，我们经常需要读取文件并对其进行处理。在Java中，常用的文件读取类之一是FileInputStream。...然而，使用FileInputStream时需要注意一个重要问题：及时关闭文件流。否则，可能导致文件句柄占用，进而影响文件的删除等操作。最近我在完成一项任务时遇到了这样的问题。...经过排查，最终发现了问题所在：没有正确关闭FileInputStream导致文件句柄未被释放。...在Java中，使用FileInputStream读取文件时，如果没有在读取完成后手动关闭流，就会导致文件句柄一直被占用。...即使在读取过程中发生了异常，也会在最终释放文件句柄。这样可以确保文件在不再需要时能够被正确地释放，从而避免文件句柄被占用的问题。
Java中的Date类为我们提供了一个方便的方式来处理时间。本文将为大家介绍Java中的Date类，包括其应用场景、优缺点、类代码方法介绍以及测试用例。摘要本文将带领大家了解Java中的Date类。...下面是一些使用Date类的应用场景：计算两个日期之间的天数将日期格式化为指定格式的字符串获取当前时间在不同的时区之间进行转换优缺点分析优点Date类提供了一些方便的方法，使得我们可以轻松地处理时间和日期...这些方法可以用于获取、设置和比较日期时间。但需要注意的是，Date类在Java 8及以后版本中已经被弃用，建议使用新的时间日期API。...同时该类也使用了Java中的字符串类（String）和流类（System.out）。全文小结本文介绍了Java中的Date类，包括其简介、源代码解析、应用场景、优缺点分析、类代码方法介绍以及测试用例。...我们不仅了解了该类的基本概念，还学习了如何使用它处理日期和时间。同时，我们还分析了Date类的优缺点以及其应用场景。希望本文对您有所帮助。...
参考链接： Java是否支持goto 1.概述 这是我在看公司代码的时候发现，居然有一个goto语句的使用，所以来学习一下 goto语句在java中作为保留字，并没有实现它。...但在其他语言中（c语言），goto是个合法的关键字 java中支持的break和continue虽然能实现goto语句的功能但是我个人总结他们的用法大同小异 首先在java中对标号的要求非常严格 标号必须在一个循环的前面...局限于循环体中跳转带标号的goto 可以在整个方法中（c语言函数）跳转goto比带标号的break、continue用法灵活 正因为太灵活了，使程序的逻辑结构变的复杂，流程不够清晰，程序的可读性下降，所以...案例 转载：https://www.knowledgedict.com/tutorial/java-break-out-of-nested-loops.html java 如何跳出内嵌多重循环的方法主要有两种...，一种是利用 Java 的 label，另一种是巧妙地将相关的循环逻辑抽出到单独的方法里，然后在循环处 return 退出，但是这种方法只限定于跳出到最外层。
说明 前两篇分别介绍了Hadoop的配置方法和基本原理，本篇将介绍如何让程序借助Hadoop调用服务器集群中的算力。...Hadoop是Java语言实现的，它不仅支持Java，还支持C++，Python等程序的分布计算。下面以Python为例介绍如何使用Hadoop的MapReduce功能。 2....从程序调用的角度看，程序员首先需要把待处理的文件复制到HDFS文件系统之中，然后调Hadoop提供的java程序执行分布计算，具体需要执行的python代码用参数的形式提供；最后在HDFS生成输出文件，...Mapper的数量由输入文件的大小确定，Reducer的数量由程序员指定. 3....line = line.strip() # 将行尾行首的空格去除 words = line.split() #按空格将句子分割成单个单词 for word in words:
如果不用最大匹配而使用最小匹配，即一发现这个词就立刻切分，则这个词表中的钢铁厂永远都不会用到。 另外，这个例子中“车间”也是一个词语，但是词表中没有收录，所以无法正确地切分出来。...这样可以通过两种匹配方式得到结果中的不同之处发现分词的歧义。 4. 最小切分法 这种方法要求句子切分结果是按照词典匹配后切分数量[海2] 最少的一种[海3] 情况。...这种方法的好处是可以结合整个句子的字符共同计算概率。 例如，有一个包含很多文字、经过人工分词之后的语料，可以先统计采用不同分词方法后词语共同出现的频率[海1] 。...然后把要分词的文件放入一个文本文件中，比如新建一个test.txt文件，但是这个文件需要使用GBK编码，如果使用UTF8编码则会导致无法识别。比如写入以下几个句子。...因为该工具使用Java开发，可以直接下载打包好的jar文件。源码仓库中有使用说明和代码示例。
通过本案例，能够达到以下教学效果： 培养学生对非结构化的文本数据的处理能力。案例主要介绍如何给海量网球新闻文档数据集，生成概括其中心思想的摘要。 帮助学生熟悉自动文摘的原理和方法。...抽取式文档摘要(Extractive Summarization)：这类方法从文档中抽取短语、句子等片段，将这些片段组合在一起形成文档摘要。因此从文档中抽取出正确的句子是这类方法的关键。...生成式文档摘要(Abstractive Summarization)：这种方法使用高阶的自然语言处理技术去生成一篇全新的摘要，摘要的内容甚至没有出现在原始文档中。...将文本进行切分，得到句子集合 通过词向量得到句子的向量化表示 计算句子向量间的相似度并存储于矩阵M中 将矩阵M转化为图。在这张图中，句子作为节点，句子间相似度作为边。以此计算句子的排序。...我们也可以用词袋模型或者TF-IDF方法来为句子构建特征向量，但是这些方法忽略了句子中单词的顺序，而且这样的特征向量通常维数过高。
方法二：基于神经网络的双层双向LSTM模型 在这个方法中，我们将使用pyTorch构建一个神经网络来实现中文词语分词算法。首先，我们将准备一个中规模的中文语料文件，作为训练数据集。...数据集 为了评估两种方法的性能，我们将使用以下数据集： 语料文件：一个包含大量中文文本的语料文件，用于神经网络的训练。该语料文件将包括各种文本类型和难度级别的文本。...模型训练：使用语料文件进行神经网络模型的训练。模型将学习如何分词。 模型评估：使用测试数据集来评估两种分词方法的性能，包括准确率、召回率、F1分数等指标。...就是我们的字典文件，经过split函数，将其每个空格隔开的每个单词分别放入到列表中便于查询。...为了统一标准，我们选择了，对比词汇是否正确划分出来，并且使用正确划分的词汇数量进行评判。
本文将深入浅出地介绍Storm的核心概念、工作原理、常见问题及其解决方案，并通过一个简单的代码示例来展示如何使用Storm进行实时数据处理。核心概念与原理1....深入理解Storm的容错机制，正确配置消息确认策略，确保系统稳定运行。如何避免深入学习Storm架构：理解每个组件的作用和配置选项，合理规划Topology。...解决方法包括：优化处理逻辑：减少不必要的计算，使用更高效的算法。增加资源：增加worker、executor或task数量，提高处理能力。...解决方法包括：合理分区：使用合理的字段进行分组，确保数据均匀分布。动态负载均衡：监控节点状态，根据负载动态调整Toplogy。3. 长尾延迟长尾延迟是指某些特定tuple处理时间过长。...数据保护：确保敏感数据在处理过程中的安全，如使用加密算法处理数据。实战技巧1. 调试与日志优化使用Storm UI监控Topology状态，包括任务进度、错误率等。
在这篇教程中，我们将介绍如何将深度学习技术应用到情感分析中。该任务可以被认为是从一个句子，一段话，或者是从一个文档中，将作者的情感分为积极的，消极的或者中性的。...在 RNN 中，句子中的每个单词都被考虑上了时间步骤。实际上，时间步长的数量将等于最大序列长度。 与每个时间步骤相关联的中间状态也被作为一个新的组件，称为隐藏状态向量 h(t) 。...这些数据都是存储在一个文本文件中，首先我们需要做的就是去解析这个文件。正向数据包含在一个文件中，负向数据包含在另一个文件中。...maxSeqLength = 250 接下来，让我们看看如何将单个文件中的文本转换成索引矩阵，比如下面的代码就是文本中的其中一个评论。...LSTM单元的数量：这个值很大程度上取决于输入文本的平均长度。而更多的单元数量可以帮助模型存储更多的文本信息，当然模型的训练时间就会增加很多，并且计算成本会非常昂贵。
，同行采用一个种batching的方法； 而我们的PTB的数据集就属于上下文之间有关联内容的数据，所以这里使用第二种的batching方法。...b 如何 batching 对于上下文之间有关联样本来说，最理想的当然就是把这些句子拼接起来，形成一个很长的一个句子，然后放在循环神经网络中进行训练，如下图所示： ?...； 上面只解决了上下文连续的问题，但是我们知道使用Mini-batch进行处理的好处是可以利用计算的并行能力，我们希望每一个计算可以对多个句子进行并行处理。...#计算总的batch的数量。...也就是每一次并行处理的数量，设置num_step也就是步长，简单理解就是循环神经网络展开的长度； 计算遍历完整个句子（文档）需要的次数（这里需要的是整数）num_batches ，也可以认为这个句子（文档
PySpark API将通过对文本文件的分析来介绍，通过计算得到每个总统就职演说中使用频率最高的五个词。 安装必备软件 安装过程需要安装Scala，它需要Java JDK 8作为依赖项。...最后，将使用更复杂的方法，如过滤和聚合等函数来计算就职地址中最常用的单词。 将数据读入PySpark 由于PySpark是从shell运行的，因此SparkContext已经绑定到变量sc。...动作的一个示例是count()方法，它计算所有文件中的总行数： >>> text_files.count() 2873 清理和标记数据 1. 要计算单词，必须对句子进行标记。...返回一个具有相同数量元素的RDD（在本例中为2873）。...flatMap允许将RDD转换为在对单词进行标记时所需的另一个大小。 过滤和聚合数据 1. 通过方法链接，可以使用多个转换，而不是在每个步骤中创建对RDD的新引用。
主要思想是这样的：对于一棵二叉树，它的中序遍历的split序列和二叉树是唯一对应的，所以只需要预测这个split序列就行了，而每个split就是用句法距离来表示。...，如何还原出这棵句法树呢？算法2给出了构造方法，其实类似于之前那篇论文的top-down方法。 ? 原理很简单，只要在每一步寻找 ?...这两个句子开始结束标记的句法距离以外， ? 最大，所以句法树的split就是 ? 和 ? ，然后对右子树递归分析。 在子树递归过程中，可以并行计算，理论上时间复杂度可以降到 ?...，但是句子长度过短的话，是否与cpu通讯时间都要大于这个数量级了呢？这个并行的意义还有待商榷。 训练 模型结构 下面的问题就是给出一个句子，如何学习出它的三元组 ? 呢？...，用一个前馈神经网络和softmax预测每个单词的一元结点： ? 为了得到每个split的表示，对两两相邻单词进行卷积： ? 注意输出比输入少一个，因为split数量比单词少一个。
LangChain中的文本分割器具有一些控制选项，用于管理块的大小和质量： 1.length_function：此参数确定如何计算块的长度。...默认情况下，它简单地计算字符的数量，但您也可以在此处传递一个标记计数函数，它将计算块中单词或其他标记的数量，而不是字符。2.chunk_size：此参数设置块的最大大小。...该方法遍历 pages 列表中的每个页面，并根据初始化 text_splitter 时设置的参数将页面的文本分割成块。结果是一个块的列表，并打印出块的数量。...这些向量以一种计算机可以理解的方式捕捉单词和句子的意义和关系。 我们将使用的嵌入模型是OpenAI的 text-embedding-ada-002，它非常适用于许多类型的应用程序。...我们使用了默认的长度计算函数 len，它计算字符的数量，但我们也可以创建和传递更复杂的函数。
如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。...我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里?...换句话说，我们需要将字典保存在单独的文件中，然后将其加载到程序中。 文件有不同的格式，这说明数据是如何存储在文件中的。...例如，JPEG、GIF、PNG和BMP都是不同的图像格式，用于说明如何在文件中存储图像。XLS和CSV也是在文件中存储表格数据的两种格式。 在本例中，我们希望存储键值数据结构。...使用Tokenizer的单词索引字典，只用单词indecies表示每个句子。 让我们看看句子是如何用单词indecies表示的。 ? ?
NLP(自然语言处理)是人工智能的一个领域，研究计算机和人类语言之间的交互，特别是如何编程计算机来处理和分析大量的自然语言数据。NLP经常被应用于文本数据的分类。...我们要保留列表中的所有标记吗?不需要。实际上，我们希望删除所有不提供额外信息的单词。在这个例子中，最重要的单词是“song”，因为它可以为任何分类模型指明正确的方向。...我举几个例子: 字数计数:计算文本中记号的数量(用空格分隔) 字符计数:将每个标记的字符数相加 计算句子数:计算句子的数量(以句点分隔) 平均字数:字数除以字数的总和(字数/字数) 平均句子长度:句子长度的总和除以句子的数量...(字数/句子数量) dtf['word_count'] = dtf["text"].apply(lambda x: len(str(x).split(" "))) dtf['char_count']...如果有n个字母只出现在一个类别中，这些都可能成为新的特色。更费力的方法是对整个语料库进行向量化并使用所有单词作为特征(词包方法)。
这篇文章是关于如何使用 BERT 的变体对句子进行分类的简单教程。作为第一个介绍，这是一个足够基本的示例，但也足够高级，可以展示所涉及的一些关键概念。...数据集: SST2 在本例中，我们将使用的数据集是SST2，其中包含电影评论中的句子，每个句子都标记为正样本(值为 1)或负样本(值为 0)： ?...如何计算单个预测 在深入研究代码并解释如何训练模型之前，让我们先看看训练后的模型如何计算其预测。...=True) 我们的输入语句现在是传递给 DistilBERT 的正确形状。...2000(因为我们只局限于 2000 个例子)，66(这是 2000 个例子中最长序列中的标记数)，768(在 DistilBERT 模型中隐藏单元的数量)。 ?
并使用split()方法将其分解为单词。...split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。...换句话说，我们需要将字典保存在单独的文件中，然后将其加载到程序中。 文件有不同的格式，这说明数据是如何存储在文件中的。...例如，JPEG、GIF、PNG和BMP都是不同的图像格式，用于说明如何在文件中存储图像。XLS和CSV也是在文件中存储表格数据的两种格式。 在本例中，我们希望存储键值数据结构。...使用Tokenizer的单词索引字典，只用单词indecies表示每个句子。让我们看看句子是如何用单词indecies表示的。
第二步，获取每个ANN文件中的第二个字段，即实体类型。...(text) print("\n") 输出结果如下图所示，我们可以计算分割后每个TXT文档的最长句子和最短句子。...4.长短句处理 上面的步骤我们可以计算出最长的句子为2393，最短的句子为1。...长句处理：句子长度超过150进行拆分 删除句子中的部分空格 短句处理：按照字符长度5进行比较，三个句子拼接 查看句子最大长度和最短长度，并进行文件保存 完整代码如下： data_process_02_sentenceCut.py...同时，作者写入了新的文件夹，将长短句分割的文件写入新的文件夹中，如下图所示。
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