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2016年11月9日

Java输入输出流(一)——常用的输入输出流

摘要: 1.流的概念:在Java中,流是从源到目的地的字节的有序序列。Java中有两种基本的流——输入流(InputStream)和输出流(OutputStream)。 根据流相对于程序的另一个端点的不同,分为节点流和过滤流。 (1)节点流:以特定源如磁盘文件、内存某区域或者线程之间的管道为端点的构造输入输 阅读全文

posted @ 2016-11-09 19:11 波比12 阅读(17065) 评论(0) 推荐(2) 编辑

2016年11月8日

【转载】Hadoop机架感知

摘要: 转载自http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2843015.html 背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群。机架内的 阅读全文

posted @ 2016-11-08 21:31 波比12 阅读(237) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年11月7日

【转】Python 中map、reduce、filter函数

摘要: 转自:http://www.blogjava.net/vagasnail/articles/301140.html?opt=admin 介绍下Python 中 map,reduce,和filter 内置函数的方法: 一:map 说明: 对sequence中的item依次执行function(item 阅读全文

posted @ 2016-11-07 16:21 波比12 阅读(336) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年11月5日

青蛙跳台阶问题

摘要: (1)一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶,也可以跳上2 级。求该青蛙跳上一个n 级的台阶总共有多少种跳法。 (2)一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2 级……它也可以跳上n 级,此时该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法? 分析:1)当n = 1, 只有1中跳法;当n = 2时,有两种跳法;当 阅读全文

posted @ 2016-11-05 15:50 波比12 阅读(430) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Vmvare下Ubuntu安装Python3.4

摘要: Ubuntu14.4下默认安装的Python版本是2.7.随着Python3.4的使用,现在大部分Python开发者都喜欢使用Py3.4。那么Ubuntu下应该怎么安装Python3.4呢? (1)、下载Python3.4; (2)。由于Ubuntu默认安装的是Python2.7,所以此时你运行Py 阅读全文

posted @ 2016-11-05 15:14 波比12 阅读(386) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年11月3日

Java实现一个字符串的反转

摘要: Java小程序实现字符串的反转: 方法一: 方法二: 阅读全文

posted @ 2016-11-03 20:36 波比12 阅读(6587) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年10月25日

自然语言处理3.8——分割

摘要: 分词是分割的一个更普遍的问题实例,这一节,我们要学习一下分割技术。 1、断句 在词级水平处理文本时候通常假定能够将文本划分成单个句子。 一些语料库提高了句子级别的访问。例如,我们可以计算布朗预料库中每个句子的平均词数。 在其他情况下,文本可能只是一个字符流。在将文本分词之前,需要将它分割成句子。NL 阅读全文

posted @ 2016-10-25 14:35 波比12 阅读(2187) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年10月24日

NLTK中的词性

摘要: NOUN n,VERB v ,ADJ a, ADV r, ADJ_SAT s NOUN: [('s', ''), ('ses', 's'), ('ves', 'f'), ('xes', 'x'), ('zes', 'z'), ('ches', 'ch'), ('shes', 'sh'), ('men 阅读全文

posted @ 2016-10-24 13:01 波比12 阅读(1089) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年10月21日

自然语言处理3.7——用正则表达式为文本分词

摘要: 1、分词的简单方法: 在空格字符处分割文本是文本分词最简单的方法。考虑一下摘自《爱丽丝梦游仙境》中的文本。 可以使用raw.split()在空格符处分割原始文本。使用正则表达式能做同样的事情,匹配字符串中的所有空白符是远远不够的,因为这会导致结果中包含'\n'换行符。需要同时匹配任何数量的空格符、制 阅读全文

posted @ 2016-10-21 19:42 波比12 阅读(4886) 评论(0) 推荐(1) 编辑

自然语言处理3.6——规范化文本

摘要: 在前面的例子中,在处理文本词汇前经常要将文本转化成小写,即(w.lower() for w in words).通过lower()将文本规范化为小写,这样一来,"The"和"the"的区别被忽略了。 我们常常进行更多的尝试,例如去掉文本中的所有词缀已经提取词干的任务等。下一步是确保结果形式是字典中确 阅读全文

posted @ 2016-10-21 19:03 波比12 阅读(1501) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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