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Ansj 是一个开源的 Java 中文分词工具,基于中科院的 ictclas 中文分词算法,比其他常用的开源分词工具(如mmseg4j)的分词准确率更高。

在线演示:http://ansj.sdapp.cn/demo/seg.jsp
官网地址:http://www.ansj.org/
Github地址:https://github.com/ansjsun/ansj_seg

我们本期采访了Ansj的作者孙健,请他为大家详细介绍一下这个分词工具。

ITeye期待并致力于为国内优秀的开源项目提供一个免费的推广平台,如果你和你的团队希望将自己的开源项目介绍给更多的开发者,或者你希望我们对哪些开源项目进行专访,请告诉我们,发站内短信给ITeye管理员或者发邮件到webmaster@iteye.com即可。

先来个自我介绍吧! Top

孙健,胸无大志,没想过创业,没想过发财,只想高高兴兴写两行代码,做了近五年Java程序员,写过页面,干过运维,做过人力,忽悠过客户,擅长字符串操作,擅长数据结构和算法。现在主要从事检索、自然语言处理、数据挖掘等方面工作。

介绍一下Ansj! Top

Ansj中文分词是一款纯Java的、主要应用于自然语言处理的、高精度的中文分词工具,目标是“准确、高效、自由地进行中文分词”,可用于人名识别、地名识别、组织机构名识别、多级词性标注、关键词提取、指纹提取等领域,支持行业词典、用户自定义词典。

上面是客套话,先说明一下Ansj命名的由来吧。本来开始打算叫totoro分词(同事帮忙起的名),最后发现好多厕所中卫生洁具都叫“TOTO” ^_^

正好我注册了Ansj.org域名,于是乎,就叫这个名字吧。

你认为中文分词的难点是什么? Top

在这里说分词有点老生常谈了。的确,中文分词已经非常成熟了,但是之间有一些问题依旧比较难解。个人认为大致有以下几点吧:

1.  中文歧义的识别

比较出名的一句话“结婚的和尚未结婚的”,如果使用正向最大匹配,容易分成“结婚/的/和尚/未/结婚的”,于是有的学者试图倒过来识别,逆向匹配会大于正向。但是碰到这句“结合成分子时”,采用逆向最大匹配,则会分为“结合/成分/子时”,更有甚者像“咬了猎人的狗”这种语意不明的词语,就更不容易正确分词了。这是中文分词的软肋。下面是些典型的歧义句:

  • 交叉歧义(多种切分交织在一起):内塔内亚胡说的/确实/在理
  • 组合歧义(不同情况下切分不同):这个人/手上有痣、我们公司人手
  • 真歧义(几种切分都可以):乒乓球拍/卖/完了、乒乓球/拍卖/完了
2.  实体名识别

这个是中文分词遇到的最大的难点,也是最最紧迫的。实体名识别包括人名识别、地名识别、机构名识别,还包括有监督识别和无监督识别。有监督的还好,无监督基本是无解的,比如“王大力发球”是“王大力”还是“大力发球”,一般人都难以识别。

3.  新词热词发现

目前常用的新词发现还是一个比较有研究性的课题,虽然有些论文在准确率很高,但是大多是封闭测试,这意味着结果很难应用到实际工程中。目前Ansj采用的新词发现方式比较简单,采用了高频词的匹配方式,不使用规则,用统计重复串识别新词,根据词性去掉干扰词,虽然有一定的效果,但还是差强人意。

4.  颗粒度问题

这个就是一个规则探讨的问题了,比如“北京大学”是“北京”+“大学”还是“北京大学”,人各有志,就连同一个人不同时间的标注也有可能是有区别的,虽然这个问题严格上来说不属于技术问题,但是对分词结果的评测却有着很大的关系,Ansj采用“能识别就识别”的策略方针,所以在真正R值的时候偏低,总之一句话,适合学术的不一定适合工业,反之亦然。

简单介绍一下Ansj分词用到的算法,其分词原理是什么? Top

Ansj并非我创新,可以说是一个ictclas的Java版本,基本原理一致,只不过在分词优化算法上做了一些改进。

该算法实现分词有以下几个步骤:

  1. 全切分,原子切分;
  2. N最短路径的粗切分,根据隐马尔科夫模型和viterbi算法,达到最优路径的规划;
  3. 人名识别;
  4. 系统词典补充;
  5. 用户自定义词典的补充;
  6. 词性标注(可选)

Ansj分词的准确率大概是多少? Top

这是我采用人民日报1998年1月语料库的一个测试结果,首先要说明的是这份人工标注的语料库本身就有错误。

  • P(准确率):0.984887218571267
  • R(召回率):0.9626488103178712
  • F(综合指标F值):0.9736410471396494

在歧义、未登录词问题上,Ansj表现怎样? Top

歧异方面的处理方式自我感觉还可以,基于“最佳实践规则+统计”的方式,虽然还有一部分歧异无法识别,但是已经完全能满足工程应用了。

至于未登录词的识别,目前重点做了中文人名的识别,效果还算满意,识别方式用的“字体+前后监督”的方式,也算是目前我所知道的效果最好的一种识别方式了。

Ansj的性能如何? Top

在我的测试中,Ansj的效率已经远超ictclas的其他开源实现版本。

核心词典利用双数组规划,每秒钟能达到千万级别的粗分。在我的MacBookAir上面,分词速度大约在300w/字/秒,在酷睿i5+4G内存组装机器上,更是达到了400w+/字/秒的速度。

如何添加自定义词典? Top

Ansj已经实现了用户自定义词典的动态添加删除,当然,也支持从文件加载词典。

从硬盘加载用户自定义词典的方法:

用户自定义词典默认路径:项目目录/library/userLibrary/userLibrary.dic

格式为:[自定义词]  [词性]  [词频],如:csdn创新院  userDefine  1000,中间用TAB键隔开

原分词结果:[csdn, 创新, 院, 是, 一个, 好, 公司]

增加词典后:[csdn创新院, 是, 一个, 好, 公司]

详细内容见:用户自定义词典的添加

用户自定义词典的动态添加删除方法见:用户自定义词典的动态添加删除Demo

你在开发过程中,遇到哪些困难? Top

最大的困难是训练样本和语料库的不足,遗憾国内没有共享,大多数都是收费的,而且好贵。

你认为Ansj还需要在哪些方面进行完善? Top

我打算下一版的改进将围绕未登录词进行,采用crf来做新词的识别。当然随着系统的庞大,每次修改都要考虑效率内存占用。

虽然已经着手开始进行中,但是进展一直不快。有兴趣的同学可以多提意见,可以通过Github参与到该项目中,让我们做一个真正的Java版的高准确率分词。

Github地址:https://github.com/ansjsun/ansj_seg
  • 大小: 44.8 KB


评论 共 226 条
226 楼 qq394829044 2017-02-20 18:09
39031 [http-bio-8080-exec-7] ERROR org.apache.solr.servlet.SolrDispatchFilter  [   mycore] ? null:java.lang.RuntimeException: java.lang.NoSuchMethodError: org.ansj.lucene.util.AnsjTokenizer.<init>(Lorg/apache/lucene/util/AttributeFactory;Lorg/ansj/splitWord/Analysis;Ljava/lang/String;Z)V
        at org.apache.solr.servlet.HttpSolrCall.sendError(HttpSolrCall.java:593)
        at org.apache.solr.servlet.HttpSolrCall.call(HttpSolrCall.java:465)
        at org.apache.solr.servlet.SolrDispatchFilter.doFilter(SolrDispatchFilter.java:227)
        at org.apache.solr.servlet.SolrDispatchFilter.doFilter(SolrDispatchFilter.java:196)
        at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:241)
        at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:208)
        at org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke(StandardWrapperValve.java:220)
        at org.apache.catalina.core.StandardContextValve.invoke(StandardContextValve.java:122)
        at org.apache.catalina.core.StandardHostValve.invoke(StandardHostValve.java:171)
        at org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:102)
        at org.apache.catalina.valves.AccessLogValve.invoke(AccessLogValve.java:950)
        at org.apache.catalina.core.StandardEngineValve.invoke(StandardEngineValve.java:116)
        at org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service(CoyoteAdapter.java:408)
        at org.apache.coyote.http11.AbstractHttp11Processor.process(AbstractHttp11Processor.java:1040)
        at org.apache.coyote.AbstractProtocol$AbstractConnectionHandler.process(AbstractProtocol.java:607)
        at org.apache.tomcat.util.net.JIoEndpoint$SocketProcessor.run(JIoEndpoint.java:316)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)
        at org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread$WrappingRunnable.run(TaskThread.java:61)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:724)
Caused by: java.lang.NoSuchMethodError: org.ansj.lucene.util.AnsjTokenizer.<init>(Lorg/apache/lucene/util/AttributeFactory;Lorg/ansj/splitWord/Analysis;Ljava/lang/String;Z)V
        at org.apache.lucene.analysis.ansj.AnsjTokenizerFactory.create(AnsjTokenizerFactory.java:31)
        at org.apache.lucene.analysis.util.TokenizerFactory.create(TokenizerFactory.java:75)
        at org.apache.solr.analysis.TokenizerChain.createComponents(TokenizerChain.java:64)
        at org.apache.lucene.analysis.Analyzer.tokenStream(Analyzer.java:179)
        at org.apache.solr.handler.AnalysisRequestHandlerBase.getQueryTokenSet(AnalysisRequestHandlerBase.java:148)
        at org.apache.solr.handler.FieldAnalysisRequestHandler.analyzeValues(FieldAnalysisRequestHandler.java:214)
        at org.apache.solr.handler.FieldAnalysisRequestHandler.handleAnalysisRequest(FieldAnalysisRequestHandler.java:182)
        at org.apache.solr.handler.FieldAnalysisRequestHandler.doAnalysis(FieldAnalysisRequestHandler.java:102)
        at org.apache.solr.handler.AnalysisRequestHandlerBase.handleRequestBody(AnalysisRequestHandlerBase.java:63)
        at org.apache.solr.handler.RequestHandlerBase.handleRequest(RequestHandlerBase.java:143)
        at org.apache.solr.core.SolrCore.execute(SolrCore.java:2064)
        at org.apache.solr.servlet.HttpSolrCall.execute(HttpSolrCall.java:654)
        at org.apache.solr.servlet.HttpSolrCall.call(HttpSolrCall.java:450)
        ... 18 more

神,这个是什么问题呀,jar包冲突了么,希望神能给解答下?
225 楼 shiqinfu 2016-12-02 17:29
shiqinfu 写道
楼主。。求解一个问题,用你的方法无法导入用户自定义的词典包,用的maven
应该说,能导入但起不到任何作用
224 楼 shiqinfu 2016-12-02 17:25
楼主。。求解一个问题,用你的方法无法导入用户自定义的词典包,用的maven
223 楼 andyshar 2016-09-09 22:17
ansjsun。好久不见啊,几年前就用过ansj。想念。
最近研究机器学习。觉得中文智能分析大有可为啊。
222 楼 huigaotang 2016-08-10 17:37
孙大哥,请问只想将文本根据自定义的词库分词该怎么操作,具体该操作哪个类呢?感谢啊!
221 楼 huigaotang 2016-08-04 11:25
大师,您的分词系统中说的自定义词库是指用户自己将词语以文本方式存储吗?可不可以通过读取数据库中的词汇,再将读取出的词汇存储在文档中形成自己的词库呢?请指教,谢谢
220 楼 lishujuncat 2016-07-11 16:32
大师你好,刚开始学自然语言处理,想问下 ansj这个是不是只处理string啊,需要自己吧文本中的每一句话获取出来在进行分词处理,不能一次处理一个文本问题?
219 楼 miaopeiwen 2015-12-28 10:35
fdgghghjfgh 写道
请问一下,lucene5.3集成ansj分词器,Analyzer analyzer = new AnsjAnalyzer();没有参数指定哪种分词方式,是因为默认了分词方式吗?
默认是ToAnalysis
218 楼 lliiqiang 2015-11-30 14:50
英文由26个字母组成,词汇由字母组成,它天生的由空格分割词汇,不需要计算机再分词,中文由很多汉字组成,需要读者分词,计算机处理分词很麻烦。
217 楼 fdgghghjfgh 2015-10-01 13:32
请问一下,lucene5.3集成ansj分词器,Analyzer analyzer = new AnsjAnalyzer();没有参数指定哪种分词方式,是因为默认了分词方式吗?
216 楼 BeMyself_wangl 2015-04-02 16:45
lucene4.7 使用最新的ansj 版本,
对内容: “甲午年十大文史图书盘点”
生成索引后

使用关键词 “甲午年”  ,“甲午” 搜索
都搜索不出结果。

使用ansj 对 “甲午年十大文史图书盘点”
的分词结果:
[甲午年/b, 十/m, 大/a, 文史/n, 图书/n, 盘点/vn]

why?
215 楼 ansjsun 2014-11-17 14:17
dsx1013 写道
dsx1013 写道
这个为什么没有跟别的分词一样 给个停用词字典,自己加载呢?感觉还要自己去读字典再加再加进去有点麻烦呢,楼主有没有想过整合这快呢?初学者,别见怪哈

补充问一句,加了停用词后,原本的为N的词性都变了,没在词性说明中找到nis,nnt对应的说明
[检察院/n,董事长/n,有限公司/n]
[检察院/nis,董事长/nnt,有限公司/nis]


你加的不是停用词词典。是用户自定义词典把。。你e可以参看我的文档

http://nlpchina.github.io/ansj_seg/
214 楼 ansjsun 2014-11-17 14:16
wyyina 写道
wyyina 写道
wyyina 写道
楼主你好,为什么 我导入ansj_seg-2.0.7.jar包 测试一下List<Term> parse = NlpAnalysis.parse("洁面仪配合洁面深层清洁毛孔");
    System.out.println(parse);
这个代码 eclispe提示 我的包错误

找到原因了 要导入nlp-lang的一个包  但我在官网没看到~

不报错了 但是运行出来 内存溢出! Java heap space


把jvm内存给大点
213 楼 dsx1013 2014-09-29 16:19
dsx1013 写道
这个为什么没有跟别的分词一样 给个停用词字典,自己加载呢?感觉还要自己去读字典再加再加进去有点麻烦呢,楼主有没有想过整合这快呢?初学者,别见怪哈

补充问一句,加了停用词后,原本的为N的词性都变了,没在词性说明中找到nis,nnt对应的说明
[检察院/n,董事长/n,有限公司/n]
[检察院/nis,董事长/nnt,有限公司/nis]
212 楼 dsx1013 2014-09-29 16:03
这个为什么没有跟别的分词一样 给个停用词字典,自己加载呢?感觉还要自己去读字典再加再加进去有点麻烦呢,楼主有没有想过整合这快呢?初学者,别见怪哈
211 楼 wyyina 2014-09-25 17:50
wyyina 写道
wyyina 写道
楼主你好,为什么 我导入ansj_seg-2.0.7.jar包 测试一下List<Term> parse = NlpAnalysis.parse("洁面仪配合洁面深层清洁毛孔");
    System.out.println(parse);
这个代码 eclispe提示 我的包错误

找到原因了 要导入nlp-lang的一个包  但我在官网没看到~

不报错了 但是运行出来 内存溢出! Java heap space
210 楼 wyyina 2014-09-25 17:47
wyyina 写道
楼主你好,为什么 我导入ansj_seg-2.0.7.jar包 测试一下List<Term> parse = NlpAnalysis.parse("洁面仪配合洁面深层清洁毛孔");
    System.out.println(parse);
这个代码 eclispe提示 我的包错误

找到原因了 要导入nlp-lang的一个包  但我在官网没看到~
209 楼 wyyina 2014-09-25 17:40
楼主你好,为什么 我导入ansj_seg-2.0.7.jar包 测试一下List<Term> parse = NlpAnalysis.parse("洁面仪配合洁面深层清洁毛孔");
    System.out.println(parse);
这个代码 eclispe提示 我的包错误
208 楼 zcl243 2014-08-07 17:43
你好,楼主,我设的自定义词典,不起作用,按照文档上的三种方法都试了,起不到作用
207 楼 ansjsun 2014-07-23 19:42
jenight 写道
楼主,我发现那个lucene的插件分出来的token会将逗号,《》书名号等都符号都作为一个词,这个看上去没有意义,谁会搜索一个逗号呢?有什么方法可以去掉这些符号?


lucene插件支持 停用词表
206 楼 jenight 2014-07-18 11:46
楼主,我发现那个lucene的插件分出来的token会将逗号,《》书名号等都符号都作为一个词,这个看上去没有意义,谁会搜索一个逗号呢?有什么方法可以去掉这些符号?
205 楼 garfieldkai 2014-07-12 00:13
请问索引分词是什么算法原理,能有一个大概的说明么?谢谢
204 楼 ansjsun 2014-02-15 12:08
louiswang 写道
十分感谢你的回答:
1.测试时内存是调整到1024m的
2.并且先测试一句话加载词库到内存
3.测试简单的一句话,然后累计测试是可以达到180w字/s,比如测试“我是中国人”,测试十万次,计算总时间为time,500000/time.
4.测试大文本进行反复测试,明显效率下降很多,一般在30w/s
5.我是抽取关键词使用,所以必须获取词性,大文本获取词性,内存瞬间上G
6.另外我只需要分词结果,不需要人名 新词 等发现策略,这个自己有单独的模块去实现了。

我qq 93618236 ,合适的话加我下,我把测试文本传给你。



明白了你加我吧..5144694
203 楼 louiswang 2014-02-15 10:06
十分感谢你的回答:
1.测试时内存是调整到1024m的
2.并且先测试一句话加载词库到内存
3.测试简单的一句话,然后累计测试是可以达到180w字/s,比如测试“我是中国人”,测试十万次,计算总时间为time,500000/time.
4.测试大文本进行反复测试,明显效率下降很多,一般在30w/s
5.我是抽取关键词使用,所以必须获取词性,大文本获取词性,内存瞬间上G
6.另外我只需要分词结果,不需要人名 新词 等发现策略,这个自己有单独的模块去实现了。

我qq 93618236 ,合适的话加我下,我把测试文本传给你。
202 楼 ansjsun 2014-02-14 23:34
louiswang 写道
我把8w字的文档提前分句然后拼装结果,测试结果如下:
List<Term> terms = ToAnalysis.parse(lines[i]);
163ms


new NatureRecognition(terms).recognition();
214ms
说明文本过长建立到一个图里面对获取词性影响很大


还有一个慢的原因.如果内存不够.你把内存调整大点..应该速度会快..试试调整到 -xms1024m
201 楼 ansjsun 2014-02-14 22:47
louiswang 写道

多谢解答,
测试没算读取文本的时间,采用的就是ToAnaysis方法 ,测试一个8w字的文档:
List<Term> terms = ToAnalysis.parse(input);
占时间:143ms

new NatureRecognition(terms).recognition();
占时间:2473ms

另外有几个疑问:
1.为何不根据空格和标点分割建立多个有向图,这样计算最短路径时应该会提高效率。
2.标注词性时候占用时间过长,能否在分词的过程中去标注词性而非出来结果后再标注
3.有咩有考虑如果一个句子过长,假设一句话全是汉字且非常长的情况下,计算最短路径时会比较耗时。
请问你qq多少,我加你qq聊下。


1.空格和标点对分词结果也有影响的.比如 人名 顿号 人名 都是需要考虑进来的
2.词性标注如果分词的时候就标注.速度会慢更多.词性标注.不建议句子太长.太长的话对内存占用太多..
3.其实最短路径.和句子长短关系不大.短句反而时间长..


最后.我估计你时间长是把加载词典的时间也算进去了吧?否则不可能这么慢...你可以在分词前先分一句话.."孙健123好公司...."类似这样然后在开始算时间
200 楼 louiswang 2014-02-14 17:04
我把8w字的文档提前分句然后拼装结果,测试结果如下:
List<Term> terms = ToAnalysis.parse(lines[i]);
163ms


new NatureRecognition(terms).recognition();
214ms
说明文本过长建立到一个图里面对获取词性影响很大
199 楼 louiswang 2014-02-14 16:50

多谢解答,
测试没算读取文本的时间,采用的就是ToAnaysis方法 ,测试一个8w字的文档:
List<Term> terms = ToAnalysis.parse(input);
占时间:143ms

new NatureRecognition(terms).recognition();
占时间:2473ms

另外有几个疑问:
1.为何不根据空格和标点分割建立多个有向图,这样计算最短路径时应该会提高效率。
2.标注词性时候占用时间过长,能否在分词的过程中去标注词性而非出来结果后再标注
3.有咩有考虑如果一个句子过长,假设一句话全是汉字且非常长的情况下,计算最短路径时会比较耗时。

请问你qq多少,我加你qq聊下。
198 楼 ansjsun 2014-02-14 14:12
louiswang 写道
我测试了分词速度,大文本在28w/s,用户词库自己整的,有30万左右,是什么原因呢

1.你不是在lucene中用的吧?
2.你用的NlpAnalysis吧?

你常识用下 ToAnalysis 。这个速度快。应该是200w/s左右。。。还有你读文本的方式。。最好能把代码发上来我看看
197 楼 louiswang 2014-02-14 12:33
请问你的测试分词速度模型是什么样的,谢谢。

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    【指纹识别】基于matlab GUI指纹识别是一种生物特征识别技术,它利用了人类指纹的唯一性和稳定性进行身份验证。在本项目中,我们探讨的是如何使用MATLAB图形用户界面(GUI)来实现这一过程,包括图像采集、预处理、特征提取和匹配等多个步骤。 指纹图像的采集是整个系统的基础。这通常通过专用的指纹传感器完成,它们可以捕获高质量的指纹图像。在MATLAB中,我们可以使用摄像头或其他图像输入设备模拟这一过程,将捕获的图像导入到GUI中。 接下来是预处理阶段。指纹图像往往含有噪声和不清晰的部分,因此需要进行图像增强,以突出指纹的细节特征,如脊线和谷线。这可能包括二值化、直方图均衡化、滤波等操作。MATLAB的图像处理工具箱提供了丰富的函数支持这些预处理步骤。 特征提取是识别的核心环节。指纹的特征通常包括核心点、三角点、终结点以及脊线的方向和纹路模式。MATLAB中可以使用方向图像和细化算法来检测这些特征点,并生成特征描述符。例如,使用Gabor滤波器可以提取脊线方向信息,而细化算法可以帮助找到特征点。 GUI设计是用户交互的关键。在这里,用户可以上传指纹图像,系统会实时显示预处理和特征提取的

  • 基于Go后端的外挂式评论系统全部资料+详细文档.zip

    【资源说明】 基于Go后端的外挂式评论系统全部资料+详细文档.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!

  • nosql分布式数据库期末考试题a.docx

    ### NoSQL分布式数据库知识点解析 #### 一、选择题知识点详解 **1. 关系数据库与非关系数据库** - **关系数据库**: MySQL、SQL Server 和 Oracle 均属于关系数据库,它们采用 SQL 作为标准查询语言,支持 ACID 特性(原子性、一致性、隔离性和持久性)。 - **非关系数据库**: 指的是不采用表格形式来组织数据的数据库类型,通常用于处理大量非结构化或半结构化数据。 **2. 数据库语言分类** - **数据定义语言 (DDL)**: 用于定义数据库结构的语言,如创建、修改和删除表等操作。 - **数据操纵语言 (DML)**: 用于添加、修改和删除数据的语言,如 INSERT、UPDATE 和 DELETE 等命令。 - **数据查询语言 (DQL)**: 用于查询数据的语言,主要是 SELECT 语句。 - **数据控制语言 (DCL)**: 用于管理权限和安全性的语言,如 GRANT 和 REVOKE 命令。 **3. 关系数据库优点** - **易于理解**: 使用表格形式组织数据,符合人类直观认知习惯。 - **易于维护**: 支持事务处理,确保数据一致性。 - **支持 SQL**: 使用标准查询语言,便于数据查询和处理。 **4. MongoDB 编程语言** - **JavaScript**: MongoDB 是用 C++ 开发的,但其 Shell 环境使用 JavaScript,使得数据查询和管理更加便捷。 **5. NoSQL 数据库特点** - **分布式**: 能够在多台计算机上分布存储数据,适用于大数据量的处理。 - **不基于 ACID**: 相对于传统的关系数据库,NoSQL 数据库往往牺牲了部分 ACID 特性以换取更高的性能和可扩展性。 **6. CAP 理论** - **一致性 (C)**: 所有节点在同一时间具有相同的数据。 - **可用性 (A)**: 每个请求都能得到一个合理的时间内非错误的响应,但不保证是最新的数据。 - **分区容错性 (P)**: 系统中任意信息丢失的子网故障都不会导致整个系统不可用。 - **CAP 定理**: 在一个分布式系统中,只能同时满足一致性、可用性和分区容错性中的两个。 **7. 知识图谱与 NoSQL 数据库** - **MongoDB**: 适合用于构建知识图谱,因为它支持灵活的数据模型和高效的查询能力。 - **Redis**: 一种键值存储数据库,适用于缓存和实时数据分析。 - **HBase**: 一种列族存储数据库,适合大规模随机读写访问。 **8. HBase 特点** - **容量巨大**: 可以存储非常大量的数据。 - **列存储**: 数据按列族存储,方便进行列级别的访问。 - **稀疏性**: 允许某些列未填充,即某些单元格为空。 **9. HBase 核心组件** - **HMaster**: 负责协调客户端请求、分配 Region 以及负载均衡等工作。 - **RegionServer**: 存储数据的实际服务器。 - **Zookeeper**: 用于协调分布式环境中的服务,例如选举 HMaster。 **10. MongoDB 集合命名规则** - **system.**: 系统保留前缀,用于系统集合。 - **保留字符 $**: 用于特殊目的,如聚合管道。 - **空字符串**: 不允许作为集合名称。 **11. MongoDB 主键** - **UUID**: 通用唯一识别码,常用于作为主键。 - **Sequence**: 序列,也可以作为主键生成方式之一。 - **Auto-increment**: 自动递增,MongoDB 默认为主键使用 BSON 类型的 ObjectId。 **12. MongoDB 逻辑结构** - **数据库 (db)**: MongoDB 中的最高层级,可以包含多个集合。 - **集合 (collection)**: 数据库内的数据容器,类似于关系数据库中的表。 - **文档 (document)**: 数据的基本单位,由键值对组成。 **13. 内存数据库** - **Redis**: 键值存储数据库,常作为内存数据库使用。 - **MongoDB**: 非内存数据库,但可以通过配置将常用数据驻留在内存中。 - **Bigtable**: 谷歌的分布式数据存储系统,并非专门设计为内存数据库。 **14. Neo4j 图形数据库应用场景** - **快递物流数据管理**: 适用于关系较为复杂的数据管理场景。 - **家庭用电数据管理**: 更偏向于使用时序数据库。 - **企业考勤数

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