首先，我们加载tm包，尽管在加载过程中可能会出现关于该包是在R的3.3.3版本下构建的警告。这通常不会影响包的正常使用，但建议用户检查是否有更新的版本可用。...文档-术语矩阵的构建与稀疏项的处理 在文本挖掘的实践中，构建文档-术语矩阵（Document-Term Matrix, DTM）是分析文本数据的关键步骤之一。...该矩阵的非零/稀疏项比例为4/8，稀疏度达到了67%，意味着大部分项都是零值。此外，矩阵中的最大术语长度为9个字符，而权重计算则基于词频-逆文档频率（TF-IDF）方法。...在本例中，我们选择了99%作为稀疏度的阈值，这意味着只有出现频率高于1%的术语会被保留在矩阵中。...首先，我们展示了部分文档的词频统计结果，这些数据为后续的短语挖掘提供了基础。 一、词频统计结果展示 通过运行head(data2)函数，我们获得了部分文档的词频统计结果。
其实这些 SQL 语序并不在同个方法内，并且有些方法被抽出复用，所以导致一些相同查询结果没办法往下传递，所以只得再次从数据库中查询。 为了防止并发更新余额，在 t3 时刻，使用写锁锁住该行记录。...在内部实现中，与Postgres在数据行上实现多版本不同，InnoDB是在undolog中实现的，通过undolog可以找回数据的历史版本。...在InnoDB内部中，会记录一个全局的活跃读写事务数组，其主要用来判断事务的可见性。 可以看到 MVCC 主要用来提高并发，还可以用来读取老版本数据。...没办法只能根据 undolog 去读取上一版本记录 (1,1000) ，这个版本记录刚好对于事务 2 可见，所以 t11 的记录为 (1,1000)。...欢迎关注我的公众号：程序通事，获得日常干货推送。
回想我刚接触rn的时候，用的是mac，配置环境，初始化一个rn项目，然后通过xcode打开，然后在模拟器运行，或者在手机真机调试，都经过了不断的调试，发现错误，查找文档，重新安装，调试，真的很烦。...由于最近又要开始react native的开发，所以重新翻了下官方文档，发现rn已经迭代到46版本了，安装最新的版本，还需要额外的第三方编译库，还用上了yarn。...有没有一种办法可以躲过这些繁琐的入门障碍呢？ 有的！ 需要借助两个工具： 1. create-react-native-app 2....Expo 好处就是： 不用再去配置烦人的 iOS、Android 编译环境 可以用 Windows 开发 iOS 版的 RN 应用。...接下来使用 Expo 扫描这个二维码就可以打开你编写的 RN 应用了。 并且只要在 Expo 中打开过一次，就会在 App 中保留一个入口。 Expo相当于一个壳，你只需关注js层面的开发即可。
最近我有个需求，那就是把一个 Word 文档全文翻译成英文版。 这个 Word 文档内容还不少，上百页了，而且中间还包含了很多图片，整体大小差不多 20 多MB。...于是我就去 GitHub 上搜有没有支持 Word 翻译的工具，然而看着都不咋地。 后来，经过一番搜索，我找到了一个很不错的翻译工具，这里就推荐给大家。...翻译之后的效果如下： 看起来很不错！该翻译的都翻译了，而且原来的格式都保留了，代码格式、段落格式都没有乱掉，另外其他的图片和排版也保持了原样，感觉还是非常不错的。...然而，这个网站有个限制，那就是上传的文档最大不能超过 10MB。这咋办呢？我还有好几个 20M 的文档呢？我还得拆掉吗？ 不用着急，还有个办法，那就是文档压缩。...youcompress 这也是个网站，叫做 https://www.youcompress.com/，最大支持上传 48MB 的 Word 文档，上传之后即可很快进行压缩，压缩比非常高。
对文本数据进行实时过滤的需求在舆情类系统的开发过程中经常碰到。如：对涉黄、涉政、涉恐文本的过滤；对广告数据的过滤；以及对非业务数据的过滤等。...本文将主要探讨一种基于规则的实时文本过滤技术。 在舆情系统的开发中，我们也时常会碰到基于规则定义的文本过滤需求。...如今碰到的问题与当年碰到的问题如出一辙，则其解决办法也如出一辙。如果有一款兼容lucene语法的，支持实时文本过滤的工具，那么就可以很好的解决文本数据的实时过滤问题了。...其造成这种评分差异的主要原因是，lucene会保留所有文档基于词的反向索引，但Tripod受限于使用内存的大小，无法保留如此巨大的索引，在进行TF/IDF计算时，该值会引起不小的差异，但由于所有的信息都是基于实际环境中的文档信息构建出来的...将Tripod引擎设置在文本数据的处理流中，每当有新的文本数据被采集到，流经Tripod引擎时，引擎就会对文本进行过滤处理。
所以在大型项目中, rs比rc会更简单, 更有效率. 所以, 在新版本中, 官方抛弃rc, 全部转用rs. 在小的集群下，有没有标签都没所谓，但当集群越来越大，pod越来越多的时候，标签就很有用了。...第一步：会创建一个Deployment控制器，在Deployment控制器中定义了pod的模板和副本数量。 第二步，Deployment会主动创建一个RS。...然后下掉一个v1版本的Pod 第四步：在创建一个Pod, 将其版本升级到v2, 在下掉一个v1版本的Pod 第五步：直至全部下完....HPA控制器 Horizontal Pod Autoscaling 简称HPA控制器，仅适用于Deployment和ReplicaSet，在V1版本中仅支持根据Pod的CPU利用率扩缩容，在vlalpha...HPA也是一个对象, 他是基于RS创建的。HPA控制器可以定义一个阈值，比如CPU使用率大于80%的时候，进行扩容；CPU使用率小于20%的时候进行缩容。pod副本数最小2个，最大20个。
趣味算法-04-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-贪心算法 系列博客： 算法知识点 算法题目来源 算法题目描述 做题思路 模板代码 做题过程中遇到的bug及解决方案 有没有优化空间呢 系列博客： 趣味算法...做题思路 问题邀请装载的古董尽可能的多，在载重量有限的情况下，优先把重量下的古董装进去，装的最多，可以采用重量最小者优先装的贪心策略，从局部最优达到全局最优，得到最优装载问题的最优解。...bug及解决方案 这个办法是最优的吗？...其实对于本题是最优的，因为要求是获得最多的古董，那么一定是从小到大的古董最多，本体剩余9的载重量没有填满，也无法再填充更大的古董了。...有没有优化空间呢 针对这道题来说，排序部分可以优化下，采用Timsort排序可能会更好些 如果是背包问题，由于考虑最大价值，最小重量等多个问题，我们会提出对应的优化办法
如果你在一个文档中更改了字段“A”，然后更改了字段“B”，则不可能看到此文档字段“B”被更改而字段“A”未被更改的状态。你可能会在最终一致性系统内看到这种现象，但在MongoDB中不会。...我们的目标是允许在oplog被应用期间进行数据的读取，以减少读取延迟及从节点滞后，同时增加复制集的最大吞吐量。...我们是如何实现的从MongoDB 4.0开始，我们利用了这样一个事实：我们在存储引擎中实现了对时间戳的支持，这允许事务在特定的“集群时间（cluster time）”获得一致的数据视图。...对从节点的读取操作现在同样可以利用快照，方法是从在应用当前的批量副本数据之前的最新的一致性快照中读取数据。...4.0版本中的所有对从节点的读取都将来自快照，无需等待副本数据写入完成。 end
文本数据是互联网产品中最常见的信息表达形式，具有数量多、处理快、存储小等特点。来简单看下如何从文本数据中构建用户画像。...[z3ebn86d8d.jpeg] 通过文本数据构建用户画像步骤 要用物品和用户的文本信息构建出一个基础版本的用户画像，大致需要做这些事： 把所有非结构化的文本结构化，去粗取精，保留关键信息； 根据用户行为数据把物品的结构化结果传递给用户...[po6nae5y0f.png] 公式中的分子 D 表示总文档数，d_i 表示包含词 i 的文档数，分母加 1 是为了避免某些词在不存在所有文档中导致分母为 0 。...TF-IDF 背后的思想直白来说就是：在一篇文档中反复出现的词会更重要，在所有文档中都出现的词更不重要。 一般在实际应用中，选取词时是有各种规则限制，比如：过滤掉停用词，或只选动词和名词。...另外，得到文本在各个主题上的分布之后，可以保留概率最大的前几个主题作为文本的主题。 词嵌入 词嵌入，也叫作 Word Embedding。
摘要： 团队协作很重要的内容是：沟通和资源共享。沟通有很多聊天软件可以解决，资源共享在于使用相同文件，并能保持同步更新——这也是当前很多“共同编辑”文档在做的事情。...微软家的OneDrive网盘提供了更好的资源共享途径，不仅是文档的共同编辑，还有任何格式的文件，而且支持在电脑本地进行共享，是一种非常省时省力的高效共享、协作方式，更惊喜的是每个教育邮箱都能免费获得1T...（有没有很激动？？...组队结束后，可右键电脑状态栏的OneDrive图标，打开设置，然后停止同步该文件夹（文件夹内所有文件将保留） #不过 测试过程中有发现一些，可能是bug的东西： 1） 教育版OneDrive与个人版OneDrive...账号好像没有办法通过“同步盘”的方式进行共享 2） 试过给某学校的同学以“同步盘”的形式共享文件夹，但是他那边“已共享”板块，老是看不到。
接下来，将每个词词形还原为其词根形式，仅保留名词、形容词、动词和副词。 我们只保留这些POS标签，因为它们对句子的含义贡献最大。在这里，我使用spacy进行词法处理。...在 LDA 模型中，每个文档由多个主题组成。...在处理大量文档时，您想知道文档的整体大小和主题大小。...除此之外，这些单词在文档中出现的频率也很有趣。 让我们在同一图表中绘制字数和每个关键字的权重。 您要关注出现在多个主题中的词以及相对频率大于权重的词。通常，这些词变得不那么重要。...lda.shcs(fted=Flse) for j, (tic, wt) in eae(toic)if j < 3) 让我们做两个图： 通过将文档分配给该文档中权重最大的主题来计算每个主题的文档数
基本数据类型与引用数据类型的区别 基本数据类型在被创建时，会在栈上分配空间，直接将之存储在栈中。...而引用数据类型在被创建时，首先会在栈上分配空间，将其引用存在栈空间中，然后在堆中开辟内存，值存放在堆内存中，栈中的引用指向堆中的地址。 Java中的数组有没有length()方法？...分为： 单行注释：// 注释的文字 多行注释：/* 注释的文字 */，注释内容不会出现在Javadoc生成的文档中。 文档注释：/** 注释的文字 */，注释内容写入Javadoc生成的文档。...注意：逻辑或运算符（|）和短路或运算符（||）的差别也是如此。 Java有没有goto？ goto是Java中的保留字，在目前版本的Java中没有使用。 this关键字的用法？...Java反射机制是在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，都能够调用它的任意一个方法和属性。 Java中获得反射的三种方式？
1) Elasticsearch 6.6+新推出了一个 ILM 的功能，Index Lifecycle Management 的功能，在Kibana 界面里面就可以直接配置索引的保留时间和过期策略。...首先你需要了解布隆过滤器的用途，一般是用于字符串或者数字等，检测是否存在的场景，例如：爬虫的 URL 去重； ES 的查询，大部分场景是看某个文本是否存在与某篇文档中；或者日期、数字等是否在某个范围；...所以应用的方向不同，因此 ES 使用了倒排索引、KD数等其他数据结构实现了搜索 1.16 将文档存储在es外面，同时使es搜索结果只返回文档基本信息，这样做能否提高性能？...1.17 sql中的 is null 和 is not null 在Elasticsearch的应用 建议源头出发，定义NULL....2 Logstash 2.1 logstash 批量接收数据 在logstash 中有没有办法使用 avro 接收数据，或者有没有其他方案能够接收flume 的avro sink 发来的数据 实现： input
三、与TF-IDF的关系 词频、逆文档频率（TF-IDF）在自然语言处理中，应用十分广泛，也是提取关键词的常用方法，公式如下： 从形式上看，该公式与我们定义的权重公式很像，而且用途也近似，那么它们之间有没有关系呢...我们知道，IDF是按文档为单位统计的，无论文档的长短，统一都按一篇计数，感觉这个统计的粒度还是比较粗的，有没有办法将文本的长短，这个明显相关的因素也考虑进去呢，让这个公式更加精细些？ ...我们可以考虑在统计文档个数时，为每个文档引入包含多少个词这样一个权重，以区别长短不同的文档，沿着这个思路，改写一下IDF公式： 我们用所有文档中的词做成词库，那么上式中： 综合上面的推导过程，我们知道...，本文所定义的词权重公式，本质上是tf-idf为长短文档引入权重的加强版，而该公式的应用也极为简单，只需要从词库中读取该词词频、词库总词频即可。 ...2、文本摘要 完整的文本摘要功能实现很复杂也很困难，这里所指，仅是简单应用：由前面推导过程中可知，句子的权重等于分词结果各词的权重之和，从而获得句子的权重排序。
近端时间在搬砖过程中对es进行了操作，但是对es查询文档不熟悉，所以这两周都在研究es，简略看了《Elasticsearch权威指南》，摸摸鱼又是一天。...环境：Centos 7，Elasticsearch6.8.3，jdk8 （最新的es是7版本，7版本需要jdk11以上，所以装了es6.8.3版本。）..."number_of_replicas" : 1 } } type属性是text和keyword的区别： （1）text在查询的时候会被分词，用于搜索 （2）keyword在查询的时候不会被分词...，用于聚合 index属性是表示字符串以何种方式被索引，有三种值 （1）analyzed：字段可以被模糊匹配，类似于sql中的like （2）not_analyzed：字段只能精确匹配，类似于sql中的...:9200/student/_doc/1 上述就是简略的对es进行索引创建，修改，删除，文档添加，删除，修改等操作，为避免篇幅太长，文档查询操作将在下篇进行更新。
如果你在一个文档中更改了字段“A”，然后更改了字段“B”，则不可能看到此文档字段“B”被更改而字段“A”未被更改的状态。你可能会在最终一致性系统内看到这种现象，但在MongoDB中不会。...我们的目标是允许在oplog被应用期间进行数据的读取，以减少读取延迟及从节点滞后，同时增加复制集的最大吞吐量。...我们是如何实现的? 从MongoDB 4.0开始，我们利用了这样一个事实：我们在存储引擎中实现了对时间戳的支持，这允许事务在特定的“集群时间（cluster time）”获得一致的数据视图。...对从节点的读取操作现在同样可以利用快照，方法是从在应用当前的批量副本数据之前的最新的一致性快照中读取数据。...4.0版本中的所有对从节点的读取都将来自快照，无需等待副本数据写入完成。 这只是MongoDB 4.0的许多新功能之一。请关注我们博客中关于4.0RC版本的内容以了解更多信息。
finall语句块中也有return语句的话，那么直接从finally中返回了，这也是不建议在finally中return的原因。 ...，这里我们可以简单地总结如下： try语句在返回前，将其他所有的操作执行完，保留好要返回的值，而后转入执行finally中的语句，而后分为以下三种情况： 情况一：如果finally中有return...中对该基本数据的改变不起作用，try中的return语句依然会返回进入finally块之前保留的值。...2）如果return的数据是引用数据类型，而在finally中对该引用数据类型的属性值的改变起作用，try中的return语句返回的就是在finally中改变后的该属性的值。 ...参考资料 有return的情况下try catch finally的执行顺序（最有说服力的总结） Java中try catch finally语句中含有return语句的执行情况（总结版）
SQL刷题专栏 SQL145题系列 最近出的每日一题里面，有一道是关于合并同类型数据为一行的题，使用SQL Server 2017版本及以上的直接使用STRING_AGG()函数即可，但是2016版本以下是没有这个功能的...今天就给大家介绍一下FOR XML PATH，它就是用来处理低版本数据库中数据合并的，是一个比较古老的功能了，新版本中也依然还能使用。...代码优化 不知道小伙伴们有没有发现Hobby列的结果尾部多了一个"、"，看着好别扭，有没有什么办法将它去掉呢？...在将代码精简之前，我们需要先给大家介绍一个配合使用的函数： STUFF() STUFF()函数的作用 STUFF()函数用于删除指定长度的字符，并可以在指定的起点处插入另一组字符。...2、如果结果值大于返回类型支持的最大值，则产生错误。
推荐阅读时间：10min~12min 主题：谷歌机器学习43条黄金法则（手册版+PDF） 之前的 谷歌机器学习法则：ML工程的最佳实践 将谷歌公司关于机器学习方面的实践经验详细的介绍了下，很多朋友会问有没有手册版以及...法则 21：线性模型中的特征权重的数量应大致和样本数量形成一定的比例 Rule #22: Clean up features you are no longer using....法则 26: 在错误中寻找规律，然后创建新特征 Rule #27: Try to quantify observed undesirable behavior....法则 29： 要让实际产品和训练时表现一样好，最好的方法是实际运行中保留特征集，并记录到日志中以便训练中使用 Rule #30: Importance-weight sampled data, don't...法则 43: 在不同的产品中，你的朋友可能相同，但兴趣却不尽然 文档下载 ---- 文档包含中文版和英文版，并且都带有目录书签。 英文版： ? 中文版： ?
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