实际操作中我们一般会将编号字段定义为文本型,因为编号不是序号,序号是一个递增数值,而编号往往是一个数字串代码. 本篇无说明的均使用VBScript语句1.怎么编号?最简单的编号—>直接在编号字段使用字段计算器将FID字段值+1计算过来便是. BH=[FID]+ 作者:yzhyingcoolArcGis交流群:博客:https://www.cnblogs.com/yzhyingcool/ 这应该只能叫做序号值,还不够,还有一个问题需要我们去解决,因为编号往往是一个数字代码,它一般是由区域代码或者类

1. 要求 环境: Lucene 4.1版本/IKAnalyzer 2012 FF版本/mmseg4j 1.9版本 实现功能: 1).给定输入文本,获取中文拆分词结果:2).给定输入文本,对该文本按一定规则进行权重打分:如:文本中包含指定关键词的频率越高,分值越高. 2. 实现代码 package com.clzhang.sample.lucene; import java.io.*; import java.util.*; import org.apache.lucene.analysis.A

这里的SVF并不是生物学或医学的(Stromal Vascular Fraction),而是指GIS中的(Sky View Factor,SVF),即为(城市)天空开阔度. 城市天空开阔度(Sky View Factor,SVF)是重要的城市形态学参数,那今天博主就跟大家讲一下如何用ArcMap来计算天空开阔度. 1.加载数据 需要加载的数据包括buildings(带有高度信息的建筑数据),area(范围数据),用ArcMap进行添加.如图: buildings数据显示 area数据显示 2.裁

HResults计算字错率(WER).句错率(SER) 前言 好久没发文,看到仍有这么多关注的小伙伴,觉得不发篇文对不住.确实好久没有输出经验总结相关的文档,抽了个时间,整理了下笔记,发一篇关于ASR常用测试指标.比如字错率.句错率指标,以及计算工具HResults的使用篇,后续慢慢找时间输出一些人工智能领域,小白可理解可用的基础知识,或者整理一些其他笔记发一发. 转载说明 本文为原创文章,如需转载,请在开篇显著位置注明作者Findyou和出处 一.基础概念 1.1.语音识别(ASR) 语音识别

刘 勇  Email:lyssym@sina.com 简介 针对大数量的文本数据,采用单线程处理时,一方面消耗较长处理时间,另一方面对大量数据的I/O操作也会消耗较长处理时间,同时对内存空间的消耗也是很大,因此,本文引入MapReduce计算模型,以分布式方式处理文本数据,以期提高数据处理速率.本文结合Kmeans和DBSCAN算法,对上述算法进行改进,其中借鉴Kmeans聚类方法(类别个数的确定性)以及DBSCAN聚类方法(基于密度),并在数据处理过程中引入多个Reducer对数据进行归并处理

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2)   之前我们都了解了如何对文本进行处理:(1)如用NLTK文本处理库将文本的句子成分分成了N-Gram模型,与此同时引入了正则表达式去除一些多余的句子成分:(2)将停顿词去除:(3)一些通用的标准化处理,如大小写.提取词干等.在这一节我们将看看如何对文本中的单词进行统计,并以此来查看一个单词在特定文档中或者整个文本集中的重要性.统计单词的任务是为了给特定的词

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

1.介绍 爬虫采集了大量的文本数据,如何进行去重?可以使用文本计算MD5,然后与已经抓取下来的MD5集合进行比较,但这种做法有个问题,文本稍有不同MD5值都会大相径庭, 无法处理文本相似问题.另一种方式是本文要介绍的SimHash,这是谷歌提出的一种局部敏感哈希算法,在吴军老师的<数学之美>里也有介绍,这种算法可以将文本降维成一个 数字,极大地减少了去重操作的计算量.SimHash算法主要分为以下几个步骤: 1.分词,并为每个词加上权重,代表这个词在这句话中的重要程度(可以考虑使用TF-IDF

/iOS /[iOS] 利用 NSAttributedString 进行富文本处理 2016年4月4日 刘小龙 iOS 许多时候我们需要以各种灵活的形式展现文本信息,即富文本.普通的 text 属性显然无法满足要求,这时我们需要利用 Foundation 中的 NSAttributedString——属性字符串进行设置.拥有文本显示功能(text 属性)的 UI 控件也都拥有 attributedText 属性. 常用方法 和 NSString 及 Foundation 框架其它集合一样,NSA

在上一节我们分析了Child子进程启动,处理Map.Reduce任务的主要过程,但对于一些细节没有分析,这一节主要对MapOutputBuffer这个关键类进行分析. MapOutputBuffer顾名思义就是Map输出结果的一个Buffer,用户在编写map方法的时候有一个参数OutputCollector: void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter) throws IOExcep

1:IOS开发基础知识--碎片1 a:NSString与NSInteger的互换 b:Objective-c中集合里面不能存放基础类型,比如int string float等,只能把它们转化成对象才可以存放,就是类NSNumber c:NSDATA与NSString互转 d:去除输入框空格(NSString也适用) f:IBOutlet,IBAction说明 2:IOS开发基础知识--碎片2  a:获得另一个控件器,并实现跳转 b:判断IOS版本 c:Button不同状态下背景图片 d:判断设备

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

原文链接:http://www.jianshu.com/p/f4adce56166f 不忘初心 在过去几年间,移动应用以雷霆之势席卷全球.我们在工作和休闲时间中使用互联网的方式,已经随着移动应用的前进脚步发生了变革.在开发应用的时候,人们也开始考虑"移动优先"的做法.我们正在面对全新一代的移动设备,诸如可穿戴设备或众多移动配件--正是它们构成了"万物互联"的世界.我们将面对全新的用户界面,通过它们数据展示及指令接收处理.同时,我们还将看到,越来越多的公司将真正地践行

这篇文章会非常详细的分析 iOS 界面构建中的各种性能问题以及对应的解决思路,同时给出一个开源的微博列表实现,通过实际的代码展示如何构建流畅的交互. Index 演示项目 屏幕显示图像的原理 卡顿产生的原因和解决方案 CPU 资源消耗原因和解决方案 GPU 资源消耗原因和解决方案 AsyncDisplayKit ASDK 的由来 ASDK 的资料 ASDK 的基本原理 ASDK 的图层预合成 ASDK 异步并发操作 Runloop 任务分发 微博 Demo 性能优化技巧 预排版 预渲染 异步绘制

1:tabBarController跳转到另一个一级页面 当我们用tabBarController时,若已经到其中一个TabBar的子页,又要跳转到某一个一级的页面时,可以这样写 //这样就可以避免跳回来时又定位到子页过去 导致底部会有空白 [self.navigationController popToRootViewControllerAnimated:NO]; ((AppDelegate *)AppDelegateInstance).tabBarController.selectedInd

如何让iOS 保持界面流畅?这些技巧你知道吗   作者:ibireme这篇文章会非常详细的分析 iOS 界面构建中的各种性能问题以及对应的解决思路,同时给出一个开源的微博列表实现,通过实际的代码展示如何构建流畅的交互. Index 1.演示项目 2.屏幕显示图像的原理 3.卡顿产生的原因和解决方案 CPU 资源消耗原因和解决方案 GPU 资源消耗原因和解决方案 4.AsyncDisplayKit ASDK 的由来 ASDK 的资料 ASDK 的基本原理 ASDK 的图层预合成 ASDK 异步并发

NSFileManager.NSURL.NSFileHandle.NSData.NSXMLParser.NSUserDefaults.NSKeyedArchiver.NSKeyedUnarchiver.CoreData.NSFetchRequest.NSEntityDescription.NSPredicate. NSSortDescriptor.UIImagePickerController.AVAudioPlayer.MPMoviePlayerController.NSThread.NSBl

1.代码实现Cell高度自适应的方法 通过代码来实现,需要计算每个控件的高度,之后获取一个cell的 总高度,比较常见的是通过lable的文本计算需要的高度. CGSize labelsize = [@"asdassdas" sizeWithFont:font constrainedToSize:CGSizeMake(320,2000) lineBreakMode:NSLineBreakModeWordWrap]; 这样就可以计算展示需要的高度,cell里面展示的时候可以在代理的方法内

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

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菜单:CMenu类 CMenu类的主要成员函数 BOOL LoadMenu(UINT nIDResource); 加载菜单资源,并将其附加到CMenu对象上.参数nIDResource指定了要加载的菜单资源的ID.如果菜单加载成功则返回TRUE,否则返回FALSE. BOOL DeleteMenu(UINT nPosition,UINT nFlags); 在菜单中删除一个菜单项.参数nPosition指定要删除的菜单项.参数nFlags就用来解释nPosition的意义,为MF_BYCOMMAN