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移动机器人路径规划（人工势场法），本次路径规划的代码是基于matlab语言的，该方法的基本思想是机器人受到来自目的地的引力以及受到来自障碍物的斥力。这 些力形成合力后驱使机器人避开障碍物后移向目的地。人工势场法算法简单易于实现但 该方法也存在着很多不足。为此现在出现了很多关于改进人工势场法的算法。势场法较 容易实施,尽管它存在理论上的局限性,但它在移动机器人应用中已经成为一种普通的工 具。通过构造
如果你的业务对查询性能要求极高，且需要丰富的高级功能和成熟的社区支持，Elasticsearch 是更好的选择。但如果你注重开源许可证的灵活性，希望与 AWS 服务无缝集成，并且对成本敏感，OpenSearch 是一个值得考虑的替代方案。在做出最终决策之前，建议根据你的具体业务需求和技术栈进行深入评估和测试，以确保选择的搜索引擎能够满足当前和未来的业务发展需要。
重启docker容器。
本文介绍了中文NLP中的三大基础任务：分词、词性标注和词表示。在分词方面，详细讲解了精确模式、全模式和搜索引擎模式三种方法及其适用场景；在词性标注方面，强调了其在信息抽取和特征工程中的重要性；在词表示方面，对比了One-Hot向量和分布式/上下文向量的优缺点。文中提供了可运行的代码示例，并给出了工程实践建议：维护领域词典、繁简转换预处理、词性特征工程等。最后指出，扎实的基础处理是构建高质量NLP系
词向量是自然语言处理的核心技术，它将离散的词语转换为连续的向量空间表示，使机器学习模型能够 “理解” 语义。从早期的 Word2Vec 到如今的 BERT，词向量的发展推动了 NLP 任务的性能飞跃。尽管存在局限性，但词向量仍是连接文本与机器学习的重要桥梁，在各类实际应用中发挥着关键作用。
100个生活中常用的DeepSeek指令 （最实用常用的指令，不会的记得关注此博客，每周都有定期更新哦）
lua_len 找 luaV_objlen 如果是表格，就找fasttm 定义 gfasttm 找表格的flags，或找luaT_gettm表格的TMS找ename luaH_getshortstr表格对应的名值，keyisshrstr找哈希值对应名值返回相应的哈希值。lauxlib.cluaL_callmeta(L, idx, "__转换为字符串")lua.c luaL_callmeta(L,
在自然语言处理（NLP）的诸多任务中，文本切分是一个看似基础却至关重要的环节。无论是文本预处理、问答系统、文档检索，还是大模型的上下文输入控制，都离不开合理的切分策略。随着大语言模型和语义理解技术的发展，传统的“按标点分句”已难以满足复杂场景的需求。本文将系统梳理文本切分的主要方法，结合典型的应用场景，帮助开发者选型和落地实现。
获取关键词超简单，只需要点击右侧的具体需求，关键词就会自动复制到剪切板，直接粘贴到大语言模型里就能用。而且，这个工具还支持自定义，你可以根据自己的需求，打造专属的提示词宝典。重新打开工具后，你会发现界面已经更新啦，比如“百度AI”后面的“文生图”消失了，而“通用类”里多了“使用方法提问”，点击就能获取对应的关键词。你可以随意修改，比如删掉不需要的分类，或者新增一些自己的需求。比如，右键点击工具同目
本文介绍了使用Docker部署Elasticsearch和Kibana 8.17.10的完整流程，包括：1）创建专用网络；2）拉取并运行ES容器；3）安装Kibana并连接ES；4）重点讲解如何安装IK中文分词器插件，详细说明ik_smart和ik_max_word两种分词模式的差异；5）提供优化IK分词器的方法，通过修改配置文件解决网络新词识别问题。部署完成后可通过9200和5601端口访问服务
本文系统介绍了中文文本预处理的核心步骤，重点讲解了jieba分词工具的功能与应用。主要内容包括：分词处理：对比全模式（高速但冗余）和精确模式（高精度）的分词效果，演示基础分词操作；词典优化：通过添加自定义词典解决专有名词（如"百战程序员"）的分词歧义问题；关键词提取：基于TF-IDF算法实现文本关键词抽取（如《三国演义》选段中的"玄德"、"张角"等），支持停用词过滤优化结果；词性标注：结合poss
在Dictionary.java 中新增如下代码。我们ik文件夹最终的文件是这样的。将下列配置信息写入配置文件。在字典初始化方法中新增代码。
fpga相位差检测，基于vivado环境，7606三路采样，绝对，独此一份，包含源码，仿真和matlab代码在数字信号处理的领域中，相位差检测是一项关键技术，它在诸如电力系统监测、通信信号处理等众多应用场景中都有着举足轻重的地位。今天咱就来唠唠基于FPGA（现场可编程门阵列），在Vivado环境下实现的7606三路采样的相位差检测，而且还附上源码、仿真以及Matlab代码，绝对独此一份的干货分享。
中文分词方法多种多样，各有优缺点。在实际应用中，选择合适的分词方法需要考虑具体的应用场景、数据特点和计算资源。现代大模型（如 BERTGPT）通常采用子词分割方法（如 BPE、WordPiece），但在特定领域或任务中，其他方法也可能提供有价值的补充。随着技术的发展，分词方法也在不断演进，未来可能会出现更多创新的分词技术。在实际应用中，子词分割方法是中文大模型中的标准选择，因为它能有效处理新词、罕
Elasticsearch安装IK中文分词器
IK分词器是ElasticSearch(es)的一个最最最有名插件，能够把一段中文或者别的语句划分成一个个的关键字，进而在搜索的时候对数据库中或者索引库数据进一个匹配操作
本文详细介绍了在Windows系统上为Elasticsearch 8安装三种常用分词器的步骤： ICU分词器：通过elasticsearch-plugin命令安装官方维护的多语言分词器 IK分词器：需下载对应版本的zip包并解压到plugins/ik目录 拼音分词器：同样需要版本匹配，解压到plugins/pinyin目录 安装完成后需重启Elasticsearch并通过curl命令验证。注意事项
本文介绍了五种常用的中文自然语言处理工具：jieba、jiagu、snownlp、thulac和LAC，重点讲解了它们的分词功能及其他核心特性，并提供了相关示例代码。
可以将 Percolate Query（渗透查询）想象成一个筛子系统。● 筛子孔洞 (存储的查询): 预先制作了很多不同孔径的筛子（存储的查询条件），每种孔径代表一种筛选规则。● 沙子 (渗透的文档): 当新的沙子（文档）倒入筛子系统时，会穿过一些孔洞，而被另一些孔洞阻挡。● 穿过的孔洞 (匹配的查询): 最终哪些筛子的孔洞允许沙子穿过，就代表这个沙子符合哪些筛选规则（匹配的查询）
本文系统介绍了维基百科数据在构建RAG知识库中的全流程处理，包括数据获取、清洗与存储。主要内容包括：维基百科提供多种格式的数据转储文件（XML、SQL、JSON等），可通过wget或BitTorrent下载；使用WikiExtractor工具进行多进程并行处理，提取文本并去除标记语言；详细的数据清洗流程涵盖HTML实体解码、特殊页面过滤等步骤。文章还解析了维基百科XML文件结构和命名规范，为构建高
自定义词典的创建可提升文本分析精准度，尤其适合专业领域术语、新词和停用词处理。TATOOLS提供高频词提取和智能发现新词两种方式创建词典，并支持搜狗输入法词库转换，便于快速构建高质量领域词典。
使用LSTM进行中文分词的完整流程，从数据集准备，模型构建到训练与测试
本文详细介绍了在Elasticsearch 7.6.1上安装和使用Jieba中文分词插件的完整流程。主要内容包括：1）准备CentOS 7环境、JDK和Elasticsearch专用用户；2）通过国内镜像安装Gradle构建工具；3）下载并构建Jieba插件源码；4）解决插件版本不匹配问题；5）测试分词效果。文章还推荐了作者开发的ES小工具，帮助用户更方便地管理Elasticsearch。通过本教
中文分词（Chinese Word Segmentation，CWS）是自然语言处理中一项非常基础且重要的任务。中文文本不同于英文文本，中文没有空格分隔单词，因此需要通过算法来进行分词。中文分词的难点在于同一词汇在不同语境中的含义可能会有所不同，而且存在大量的词语歧义。为了进行准确的中文分词，通常需要使用一些NLP技术，如统计模型、词典匹配、机器学习等。
elasticsearch中文分词器的下载及配置教程
本文详细介绍了在Windows系统上为Elasticsearch 8安装三种分词器的步骤：首先安装官方ICU分词器（支持多语言），然后安装中文专用的IK分词器（支持自定义词典），最后安装拼音分词器（支持中文转拼音）。安装过程包括下载对应版本插件、创建插件目录、解压文件等操作，并提供了验证安装的方法和常见问题解决方案。强调必须确保插件版本与Elasticsearch版本完全匹配，并注意正确的文件目录
ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合；为什么要在elasticsearch中要使用ik这样的中文分词呢，那是因为es提供的分词是英文分词，对于中文的分词就做的非常不好了，因此我们需要一个中文分词器来用于搜索和使用。1，Elasti
（一）研究背景越来越多的消费者将新能源汽车(NEV)选作一种绿色、环保、节能的交通方式，近年来尤其是在中国市场呈现爆发式增长，比亚迪、特斯拉、蔚来、华为、小米等新能源汽车品牌应运而生，随着市场的逐渐成熟，激烈的市场竞争环境，不断增长和细分的消费群体，对于NEV品牌而言，了解及改善消费者满意度是一个迫切需要解决的问题。顾客满意度是指顾客对产品或服务的综合满意程度，电动汽车顾客的满意度除了受产品本身的
"我："因为我考得不好？"小哥："可是...我在您家门口发现门是开着的...""兔子："不用，我自带。"猪爸爸摸摸她的头："别哭，爸爸给你讲个笑话...呼呼呼~""我摇头，她冷笑："因为这个手指最没用，跟你一样。"斑马："我还没准备好，先让长颈鹿说吧，他脖子长看得远。"我："医生，我从小就不爱吃糖。"医生："我知道，你该减肥了。"我写了："42"（《银河系漫游指南》梗）"学生："因为我终于睡着了。
敏感词检测api，敏感词检测接口，支持本地部署，开箱即用，下载到本地直接运行，直接http json查询。不限调用次数、词库自动更新、直接本地检测。
实验题目：聆心云心理健康服务平台数据可视分析和可视化实验目的和要求：统计出在聆心云平台做沙盘游戏的次数、根据各次沙盘游戏所使用的沙具和进行的操作数据进行词云可视化，掌握Python词云制作方法实验步骤：1.定义函数getUserInfo()，获取用户输入的聆心云平台用户名和密码def getUserInfo(): #获取用户输入（聆心云平台用户名和密码）userInfo={}userInfo['m
爬虫获取bilibili排行榜top100数据分析与词云可视化
17 . getData([rounded])—-输出最终裁剪的区域位置和大小数据(根据原始图像的自然大小。22 . setCanvasData(data)—：使用数据更改画布Canvas(图像包装器)位置和大小。8 . move(offsetX[, offsetY])—使用相对偏移量移动图像(裁切框不移动)。18 . setData(data)—用新数据改变裁切区域的位置和大小(以原始图像为基础
1. 利用nltk库进行文本切分、标准化（去除标点、大小写转换、去除停用词）、词干提取、词形还原、词频统计2. 基于中文词典实现正向最大匹配算法、逆向最大匹配算法、双向最大匹配算法3. 结巴分词
中文分词是指将汉字序列按照一定规则逐个切分为词序列的过程。在英文中，单词间以空格为自然分隔符，分词时自然以空格为单位进行切分，而中文分词则需要依靠技术和方法寻找类似英文中空格作用的分隔符。
Python自动统计文本字符和词汇的出现频数，输出excel表
词袋模型是一种自然语言处理中的文本表示方法，它将文本视为单词的集合，而不考虑单词的顺序或语法结构。每个文档被表示为一个特征向量，向量的每个元素对应于一个词的出现频率。这种模型简单易用，适合于分类和聚类等任务。为了简化代码，方便词频统计，我们舍弃传统的创建字典来统计词频的方法。直接学习和使用词袋模型。
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