中科院的中文分词系统ICTCLAS是从事文本挖掘研究工作的学者们所广泛使用的软件，在此就不多作介绍了。
这是该软件的2015版本，欢迎各位学者下载使用。
这是该软件的2015版本，欢迎各位学者下载使用。
2025/2/27 10:55:02
49.06MB
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汇总的中文分词词库，分为两个目录：1、中文分词词库汇总。
包含10个词库，文件名字表示里面词的数量（单位是千），如150.txt，表示包含15万词。
2、主流分词工具的词库。
包含word/jieba/mmseg/IK分词工具的最近词库。
注意：分词时，不一定是词库中的词越多，效果越好。
包含10个词库，文件名字表示里面词的数量（单位是千），如150.txt，表示包含15万词。
2、主流分词工具的词库。
包含word/jieba/mmseg/IK分词工具的最近词库。
注意：分词时，不一定是词库中的词越多，效果越好。
2025/1/28 7:47:49
10.34MB
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第一阶段：这一阶段会学习MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术，以及Scala编程语言。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
2024/10/13 15:34:27
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目录介绍1、Lucene介绍a)什么是luceneb)全文检索的应用场景c)全文检索定义2、Luence实现全文检索的流程（重点）3、入门程序4、Field域（重点）5、索引维护a)添加索引b)删除索引c)修改索引6、搜索（重点）a)通过Query子类创建查询对象b)通过QueryParser创建查询对象7、相关度排序8、中文分词器（重点）
2024/9/25 8:04:19
1.1MB
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1：中文分词2：词频统计3：罗列出要自动提取的关键字----------------------------------------具有60万字/秒的高速处理能力。
2024/8/29 7:46:11
2.6MB
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由于官网下载solr太慢，所以放这里，里面有solr-7.7.3和定时更新solr索引的jar包还有ik中文分词器中文jar包
2024/8/4 8:01:05
164.99MB
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新词发现作为自然语言处理领域的一项基础研究,一直受到学术界和企业界的广泛关注。
将新词发现问题转换为确定词语边界问题。
首先对语料进行中文分词,然后统计"散串",最后提出一种基于词内部结合度和边界自由度的新词发现方法。
通过在大规模语料上进行新词发现实验,验证了该方法的有效性。
今后的研究重点将放在如何有效地识别低频新词上,以提高系统的整体性能。
将新词发现问题转换为确定词语边界问题。
首先对语料进行中文分词,然后统计"散串",最后提出一种基于词内部结合度和边界自由度的新词发现方法。
通过在大规模语料上进行新词发现实验,验证了该方法的有效性。
今后的研究重点将放在如何有效地识别低频新词上,以提高系统的整体性能。
2024/7/27 6:16:20
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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