在Linux里运行Windows程序通常有两种方法：1. 开虚拟机2. 使用类似wine的模拟程序开虚拟机的话比较耗资源，况且我只是想运行一些简单在Win程序。。。。先看看下面的介绍吧:-)Wine简介许多人面临着拥有的软件不能在他的计算机上运行的困扰。随着 Linux 近来的流行，因为操作系统的不同而发生的更加频繁。你的 Windows 软件不能在 Linux 上运行

         1)java是解释性语言,java程序在运行时类加载器从类路经中加载相关的类,然后java虚拟机读取该类文件的字节,执行相应操作.而C++编译的时候将程序编译成本地机器码.一般来说java程序执行速度要比C++慢10-30倍.即使采用just-in-time compiling (读取类文件字节后,编译成本地机器码)技术,速度也要比C++慢好多.       2)java

MQ框架非常之多，比较流行的有RabbitMq、ActiveMq、ZeroMq、kafka。这几种MQ到底应该选择哪个？要根据自己项目的业务场景和需求。下面我列出这些MQ之间的对比数据和资料。第一部分：RabbitMQ,ActiveMq,ZeroMq比较1、 TPS比较 一ZeroMq 最好，RabbitMq 次之， ActiveMq 最差。这个结论来自于以下这篇文

N-Gram是大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型，对中文而言，我们称之为汉语语言模型(CLM, Chinese Language Model)。汉语语言模型利用上下文中相邻词间的搭配信息，在需要把连续无空格的拼音、笔划，或代表字母或笔划的数字，转换成汉字串(即句子)时，可以计算出具有最大概率的句子，从而实现到汉字的自动转换，无需用户手动选择，避开了许多汉字对应一个相同的拼音(或笔划串，或数字串

一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化

前言自然语言处理是文本挖掘的研究领域之一，是人工智能和语言学领域的分支学科。在此领域中探讨如何处理及运用自然语言。对于自然语言处理的发展历程，可以从哲学中的经验主义和理性主义说起。基于统计的自然语言处理是哲学中的经验主义，基于规则的自然语言处理是哲学中的理性主义。在哲学领域中经验主义与理性主义的斗争一直是此消彼长，这种矛盾与斗争也反映在具体科学上，如自然