作者：matrix 被围观: 2,640 次 发布时间：2013-01-26 分类：兼容并蓄 | 一条评论 »
每个人一生中都会遇到一件事情，在事情出现之前不会关心，但是事情一旦来临就发现它极其重要，并且需要在很短的时间内做出重大决定，那就是给自己的新生宝宝起个名字。 因为要在孩子出生后两周内起个名字（需要办理出生证明了），估计很多人都像我一样，刚开始是很慌乱的，虽然感觉汉字非常的多随便找个字做名字都行，后来才发现真不是随便的事情，怎么想都发现不合适，于是到处翻词典、网上搜、翻唐诗宋词、诗经、甚至武侠小说，然而想了很久得到的名字，往往却受到家属的意见和反对，比如不顺口、和亲戚重名重音等问题，这样就陷入了重复寻找和否
jieba是python下的一个检索库, 有人将这个库移植到了asp.net 平台下, 完全可以替代lucene.net以及盘古分词的搭配
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dirsearch是一个基于python3的命令行工具，常用于暴力扫描页面结构，包括网页中的目录和文件。相比其他扫描工具disearch的特点是：
这是作者新开的一个专栏《BUUCTF从零单排》，旨在从零学习CTF知识，方便更多初学者了解各种类型的安全题目，后续分享一定程度会对不同类型的题目进行总结，并结合CTF书籍和真实案例实践，希望对您有所帮助。当然，也欢迎大家去BUUCTF网站实践，由于作者能力有限，该系列文章比较基础，写得不好的地方还请见谅，后续会持续深入，加油！
dirsearch是一种高级的命令行工具，旨在对web服务器中的目录和文件进行暴力激活成功教程。
对于测试的第一项当然是弱口令，bp跑了一通词典，无果。目录又爆破了一通，发现一个web.rar可通，赶紧下载看看，如下图所示。
暴力破解法又称为穷举法，是一种针对密码的破译方法。暴力破解被认为是打开系统或网站最直接、最简单的攻击之一，而且由于弱密码一直存在，攻击者乐此不彼。破解任何一个密码也都只是时间问题，密码越复杂时间越漫长。
git clone https://github.com/maurosoria/dirsearch
Stimulsoft Reports.Net是一个基于.NET框架的报表生成器，能够帮助你创建结构、功能丰富的报表。StimulReport.Net的报表设计器不仅界面友好，而且使用便捷，能够让你轻松创建所有报表；该报表设计器在报表设计过程中以及报表运行的过程中都可以使用。在运行时使用StimulReport.Net 的报表设计器不需要支付任何的专利费用。
路由过程大致分为三个阶段： 1）请求URI匹配已存在路由模板 2）选择控制器 3）选择操作 1匹配已存在的路由模板 路由模板 在WebApiConfig.Register方法中定义路由，例如模板默认生成的路由为： config.Routes.MapHttpRoute( name: "DefaultApi", routeTemplate: "api/{controller}/{id}", defaults: new
前段时间做一个需求，需要用到一个本地词典文件。该词典原始文件超过2G，在服务启动的时候加载到内存中，并且保持词典数据的热加载，也就是不停服更新词典数据到服务进程的内存中。
源码路径：Github-LearningMpaAbp 1. 引言 现在的互联网已不在仅仅局限于网页应用，IOS、Android、平板、智能家居等平台正如火如荼的迅速发展，移动应用的需求也空前旺盛。所有的互联网公司都不想错过这一次移动浪潮，布局移动市场分一份移动红利。 的确，智能手机作为我们日常生活已必不可少的一部分，通过手机app能够获得更好的体验，比如社交、购物、娱乐、生活。 但这也引入了一个问题，如果布局移动市场，就意味着要维护好几条产品线，比如网页、Android、IOS、微信公众号等。这对公司
日前科大讯飞2020年报正式发布，显示智慧教育业务营收取得70.68%的同比高增长。
NSDictionary类简介 1. 以key-object的形式保存数据，是一个集合类（collection） 2. 词典中词条的保存是无序的 3. 不可变词典（内容一旦init后就不能更改） 4. 既然不能更改，当然就不能进行删除、替换、增加操作，只能查询 5. key值不能重复 属性表（@property） @property 描述 @property(readonly) NSUInteger count 词典词条的数量 @property(readonly, copy) NSArray
文章基于简单算法和人工判断，使用多阶段剔除法，构建了 中文金融情感词典CFSD（ChineseFinancialSentimentDictionary）， 这个词典能帮到那些想用文本分析研究会计金融领域的中文文档的研究者。CFSD词典有1489个负面词，1108个正面词。并且简单讨论了CFSD词典的应用领域。
之前我们看了hanlp的词性标注，现在我们就要使用自定义词典与停用词功能了，首先关于HanLP的词性标注方式具体请看HanLP词性标注集。
直播带货的时代洪流下，CEO带货渐成风潮，董明珠、梁建章、张朝阳等企业掌门人纷纷化身主播，走进直播间，为自家产品高调带货。
遇到了不明白的英语生词，我们的第一反应是「查词典」。 但是，大部分词典只是简单地给出释义，很少能看到详细的语境释义，这给我们立体地去了解一个单词造成了困难。 今天，知晓程序（微信号 zxcx0101）
中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别，不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成，因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式，中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
使用过hanlp的都知道hanlp中有许多词典，它们的格式都是非常相似的，形式都是文本文档，随时可以修改。本篇文章详细介绍了hanlp中的词典格式，以满足用户自定义的需要。
此文整理的基础是建立在hanlp较早版本的基础上的，虽然hanlp的最新1.7版本已经发布，但对于入门来说差别不大！分享一篇比较早的“旧文”给需要的朋友！
做过Java语言或者 C语言开发的朋友应该很清楚关键字map 吧，它可以将数据以键值对儿的形式储存起来，取值的时候通过KEY就可以直接拿到对应的值，非常方便，是一种非常常用的数据结构。在Objective-C语言中，当然也有这方面的支持，词典对象就是做这个事情的，不过在同一个词典对象中可以保存多个不同类型的数据，不像Java与C只能保存声明的相同类型的数据，这一点还是可以解决不少问题的。 词典的关键字为NSDictionary与NSMutableDictionary。对OC稍有认识的朋友应该从关键字的结构就
日常办公应用中，我们经常会碰到一些陌生的外文单词或文章需要翻译，在Windows平台上，可通过很多翻译工具来帮忙解决。当我们转到 Ubuntu系统中办公时，肯定也希望能有一款简单易用、功能强大的翻译工具。
老牌的词典软件，口碑一向很好，多年来我一直使用。唯一感觉有欠缺的有以下几点：1）可配置性差，外部词典资源不足，难以扩展；2）例句还是太少；3）安装文件太臃肿，容量居然多达有五六百MB。
本文分析：HanLP版本1.5.3中二元核心词典的存储与查找。当词典文件没有被缓存时，会从文本文件CoreNatureDictionary.ngram.txt中解析出来存储到TreeMap中，然后构造start和pair数组，并基于这两个数组实现词共现频率的二分查找。当已经有缓存bin文件时，那直接读取构建start和pair数组，速度超快。
然后在编辑->词典->词典来源->文件中添加一个文件路径，就填写刚才解压到的文件夹的目录，然后勾选递归搜索，以便以后加入新词典的时候能查找到，新加入词典后点击右下角的重新扫描即可。
我们团队一共 4 个人，1 只鸡：老大黄长高，是个长不高的死肥宅；老二韩加二，因为算术最多加到二；老三轩芳，他哥叫轩原；老四铁大力，字夯，号使劲；然后就是那只叫「小鸡」的鸡了。
Eudic欧路词典内置常用英汉词条30多万个，专业词条40万个；支持加载MDict、灵格斯、Babylon等多种词典格式；可以打开众多网友制作的大量精美词典库；支持百度、有道、American Heitage等多部在线词典；提供免费词库编辑器，自行制作导入Windows系统中的词库，功能十分强大！
基础教程介绍了基本概念，特别是对象和类。 进阶教程对基础教程的进一步拓展，说明Python的细节。希望在进阶教程之后，你对Python有一个更全面的认识。 之前我们说了，列表是Python里的一个类。一个特定的表，比如说nl = [1,3,8]，就是这个类的一个对象。我们可以调用这个对象的一些方法，比如 nl.append(15)。 我们要介绍一个新的类，词典 (dictionary)。与列表相似，词典也可以储存多个元素。这种储存多个元素的对象称为容器(container)。 基本概念 常见的创建词典的方
情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。 原理 比如这么一句话：“这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。” ① 情感词 要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。 里面就有“好”，“流畅”两个积极情感词，“烂”一个消极情感词。那它的情感分值就是1+1-1+1=2. 很明显这个分
本文是整理了部分网友在配置hanlp自定义词典时遇到的一小部分问题，同时针对这些问题，也提供另一些解决的方案以及思路。这里分享给大家学习参考。
（1）在分析过程中，难免会产生很多中间变量，它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp，只需要保证下一个temp出现之前，临时变量不会再延用就可以了。
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。
1.褒义词及其近义词；2.否定词典；3.情感词汇本体；4.清华大学中文褒贬词典；5.台湾大学NTUSD情感词典；6.知网情感词典；7.汉语情感极值表；8.情感词典及其分类。
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基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语
通用情感词典的构建主要是通过将目前开源的情感词典整合起来，筛去重复和无用的单词。 目前网上开源的情感词典包含有：知网（HowNet）情感词典、台湾大学（NTSUSD)简体中文情感极性词典、大连理工大学情感词汇本体。 前两个都可以在网上找到，第三个需要到其学校官网申请，说明完用途即可获得。
导语： BERT模型自诞生以来统治了各项NLP任务的榜单，谷歌也针对中文给出了基于字的模型。然而我们知道词是语言最重要的组成部分，因此，一个自然的想法就是做基于词的BERT模型。但是受限于显存，谷歌原生的BERT模型可以使用的词典比较小，只能覆盖一小部分的汉语的词。在本文中，我们提出了对BERT的一些改进，将中文BERT词模型的词典大小进行了大幅扩充，并在多个下游任务上测试了大词典BERT的表现。此外，我们尝试了一种针对上下文相关词向量的最近邻检索方法，基于BERT的词向量做以词搜词任务，相对于上下文
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.05722.pdf
有一次去参加朋友聚会，刚巧一位非常喜欢旅行的朋友要回国。因为彼此都对旅行和文化的共同爱好，她送了我一本书。正是这本书让她开启了中国之旅。对她来说意义非凡。
我们知道在做SEO过程中，写内容是一个非常重要的事情，同时做页面标题优化也是重中之重，这就要求我们利用最简短的文字去覆盖更多的相关关键词，为此，在SEO进阶的道路上，特别是对于百度而言，我们认为你可能有必要去研究一下百度分词算法的相关策略，因此，我们推荐下面这篇相对早期的文章，供大家拓展思维：
Jekyll是一个简单的静态网站生成器，github pages默认就会用这个生成器，用于生成个人、项目或组织的网站。它由GitHub联合创始人汤姆·普雷斯顿·沃纳(Tom Preston-Werner)用Ruby编写，并根据MIT许可证发布。
进入python安装包路径，如/usr/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/static/
l 如果有些数量词、字母词需要分词，可参考:P2P和C2C这种词没有分出来，希望加到主词库
中文分词：指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程，这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法：基于词典规则和基于机器学习
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