很多人都建议jquery使用cdn加速的方式引入。当然，我不反对这么做。但是以我自己做项目的便利性，我还是习惯把jq放在本地使用。原因有以下几点：
在JQuery的许多方法中，很多方法的参数可以传入一个JSON对象，比如Ajax方法的第二个参数。怎么将文本转化成JSON对象，需要注意以下问题：
【友情提示：舒克老湿意在为各位准备从事前端工程师岗位的小伙伴提供思路，所有代码仅供参考，切勿背题！！理解问题以及提高自己解决问题的能力最为重要！如果你有更好的解决思路，或者有什么问题，欢迎给舒克老湿留言，大家一同进步。】
2.要拦截的请求不是get请求,而是一个post请求 (难点在于:如果拦截的请求是get请求的话,我只需要拿到url,将后面拼接的参数键值对取出来就好了,但是post请求的参数键值对我们是看不到的。。。)
本篇文章的内容是js清除浏览器缓存，在这里分享给大家，也可以给有需要的朋友做一下参考，大家一起来看一看吧
如果你存在以上疑惑，那本文章正是你需要的，下面将讲解几种app的类型、app与h5的通信原理、如何区分页面用原生开发还是h5开发。
给你一个非零整数，让你求这个数的n次方，每次相乘的结果可以在后面使用，求至少需要多少次乘。如24：2*2=22（第一次乘），22*22=24（第二次乘），所以最少共2次；
为了整个界面美观，我们需要对提交和重置按钮美化一番，可是无论用什么CSS样式定义按钮，都很难达到满意的效果，只得用JS+图片的方式进行处理，下边我是总结出的三种方法：
1、js配合传统css属性控制，可以使用setTimeout或者高级的requestAnimationFrame
词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。
本文关键字：编码和可视化调试支持内置的语言系统，以浏览器技术化的IDE和WEB APP为中心的可视化程序调试语言系统,让编程和调试装配到浏览器,为每个APP装配一个开发时高级可视debugger支持
上一篇 浏览器渲染（进程视角）文章从浏览器的进程模型演进分析了打开一个页面的渲染进程数量，及每个渲染页面的连接，上下文组等内容，那么对于渲染进程内所作的事情怎样的呢？
上篇文章介绍了ES负责数据存储，计算和搜索，他与传统数据库不同，是基于倒排索引来解决问题的。Kibana是es可视化工具。
Elastic官网：免费且开放的搜索：Elasticsearch、ELK 和 Kibana 的开发者 | Elastic
前置要求：需要elasticsearch和Kibana，分词器，jdk版本保持一致。不然es可能跑不起来。
ElasticSearch的官方地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/index.html
ElasticSearch不只是全文检索引擎的领头羊，现在也是各个大厂标配的大数据平台之一，被广泛用于搜索加速，用户标签、画像系统、向量搜索等领域，它不是传统的关系型数据库，但这个信息爆炸，数据堆积的时代，我们获取知识的方式已经极大的改变，搜索、提问成了获取知识的第一手段。对ElasticSearch工程师的要求已经不亚于甚至超过了对DBA的要求。那么，要如何才能成为一个被认可的ElasticSearch工程师？希望这篇文章能够从一个开发工程师的角度，给大家带来帮助。
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.7.0/elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip 将IK分词器上传到/tmp目录中（xftp）
这篇文章事实上整合了之前文章的相关介绍，同时添加一些其他的Python中文分词相关资源，甚至非Python的中文分词工具，仅供参考。
考虑到 jieba 分词和 THULAC 工具包等并没有提供细领域的预训练模型，为了便于比较，开发团队重新使用它们提供的训练接口在细领域的数据集上进行训练，用训练得到的模型进行中文分词。他们选择 Linux 作为测试环境，在新闻数据(MSRA)、混合型文本(CTB8)、网络文本(WEIBO)数据上对不同工具包进行了准确率测试。在此过程中，他们使用第二届国际汉语分词评测比赛提供的分词评价脚本，其中 MSRA 与 WEIBO 使用标准训练集测试集划分，CTB8 采用随机划分。对于不同的分词工具包，训练测试数据的划分都是一致的；即所有的分词工具包都在相同的训练集上训练，在相同的测试集上测试。
景 最近要做个高亮的搜索需求，以前也搞过，所以没啥难度，只不过原来用的是Lucene，现在要换成Solr而已，在Lucene4.x的时候，散仙在以前的文章中也分析过如何在搜索的时候实现高亮，主要有三种方式，具体内容，请参考散仙以前的2篇文章： 第一：在Lucene4.3中实现高亮的方式 http://qindongliang.iteye.com/blog/1953409 第二：在Solr4.3中服务端高亮的方式 http://qindongliang.iteye.com/blog/20342
现在的开源中文分词工具或者模块已经很丰富了，并且很多都有一些在封闭测试集上的效果对比数据，不过这仅仅只能展现这些分词工具在这个封闭测试集上的效果，并不能全面说明问题，个人觉得，选择一个适合自己业务的分词器可能更重要，有的时候，还需要加一些私人定制的词库。
此项目是跟随狂神ES课程入门所做的SpringBoot+ES+Vue实战项目，在视频的基础上，已实现前后端分离。功能比较简单，实现的基本的爬取+储存+搜索+高亮，未实现分页，若对ES已有一定的基础，可自己改进，也可发起PR，若发现问题，望及时提醒。
点击elasticsearch.bat 即可启动，访问http://127.0.0.1:9200 就可以看到是否成功
ES作为一个索引及搜索服务，对外提供丰富的REST接口，快速入门部分的实例使用head插件来测试，目的是对ES的使用方法及流程有个初步的认识。
pkuseg是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。pkuseg具有如下几个特点：
在自然语言处理中比较热门的操作就是中文或英文语句分词了，分词就是按照不同的算法和参数将语句分成若干词汇。拆分后的关键词可以进行词频统计或者词云图片生成等，能够快速方便的找到语句的核心主题热点。
pkuseg 是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。它简单易用，支持多领域分词，在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率。
本文介绍了PKUSeg的使用方法，它简单易用，支持细分领域分词，有效提升了分词准确度，支持用户自训练模型。支持用户使用全新的标注数据进行训练。
pkuseg 是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。pkuseg 具有如下几个特点：
二者都是两个循环的算法，复杂度都是O(n²)，主要的差异点在于： 1. 冒泡排序在第二个循环中，起始未知是i，而不是1. 2. 需要交换的判断条件二者相反。
本文关键字：visual demo driven debugging，engitor编程，更好用的qtquick
有了这棵树，我们就可以通过操纵这颗树，精准的定位到声明语句、赋值语句、运算语句等等，实现对代码的分析、优化、变更等操作。具体如下：
第一步：先将中文文本进行分词，这里使用的HanLP-汉语言处理包进行中文文本分词。
以前，我对大部分的处理中文分词都是使用python的结巴分词工具，该分词工具是在线调用API, 关于这个的分词工具的原理介绍，我推荐一个好的博客：
继续中文分词在线PK之旅，上文《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》我们选择了5个中文分词开源工具，这次再追加3个，分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装）、斯坦福大学的CoreNLP（stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP），现在可以在AINLP公众号测试一下：中文分词 我爱自然语言处理
摘要: 看看开源中国社区 12 月份有哪些值得关注的新增项目：有将手机变成个人监控系统的 Haven，有中文语音对话机器人项目 dingdang-robot，有深度学习的人脸识别系统 DFace，还有中文处理工具包等等。 📷 1.将手机变成个人监控系统 https://www.oschina.net/p/haven 现已迈入互联网时代，这个时代最明显的特征就是：人人都有一部智能手机，衣食住行都离不开它。不仅如此，我们的个人隐私，或者重要的资料，还有银行卡等各种信息都存储在这部设备上。 一旦手机丢失或者资料泄
nltk是一个python工具包, 用来处理和自然语言处理相关的东西. 包括分词(tokenize), 词性标注(POS), 文本分类, 等等现成的工具. 1. nltk的安装 资料1.1: 黄聪：Python+NLTK自然语言处理学习（一）：环境搭建 http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2157437.html 这个图文并茂, 步骤清晰, 值得一看. 我想我没必要再重新写一遍了, 因为我当时也是按照他这样做的. 资料1.2: 把py
这样我们古诗就变成 床、前、明、月、光了。加入我们搜索“月光”，就很尴尬只能通过合并集来得到”月光”这个词汇。下图就是相关的分词结果：
官网：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
文章将介绍：ElasticSearch的作用，搭建elasticsearch的环境（Windows/Linux），ElasticSearch集群的搭建，可视化客户端插件elasticsearch-head的安装及使用，对IK分词器的安装及使用；本章介绍的ElasticSearch操作基于Restful形式（使用http请求的形式）。
NLP（自然语言）领域现在可谓是群雄纷争，各种开源组件层出不穷，其中一支不可忽视的力量便是jieba分词，号称要· 往期精选 ·
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
注：本文选自人民邮电出版社出版的《PyTorch自然语言处理入门与实战》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。
打算绘制中文词云图？那你得先学会如何做中文文本分词。跟着我们的教程，一步步用Python来动手实践吧。
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