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名家访谈 开源 Java 中文分词器 Ansj 作者孙健专访  

2012-11-05  编辑 wangguo 评论(226条) 有170190人浏览
Ansj 分词 Java ictclas

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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
46 楼 iDogDogDog 2012-11-06 11:00
嗯 在线测了一下，
成都市长长我两岁
还是不行，感觉可能还是训练样本太少.
45 楼 yuhe 2012-11-06 10:47
居然还有人在争论语言效率问题，可见这群人是多么的无知。10有89，是乳臭未干的小民工。
44 楼 TheMatrix 2012-11-06 09:57
研究生经验碰到导师让搞这类课题研究的，就是让他帮他设计一套软件。。。
43 楼 meifangzi 2012-11-06 09:47
看看评论,都是一帮什么都没做过的人说做过的人做的不好

真正有过自己成就的人才不会轻易说别人的东东不好

42 楼 truekbcl 2012-11-06 09:37
ansjsun 写道
fyland 写道

一般情况下..是让他换机器的...说实话..还没碰到几个..因为java慢必须要改成c的....不用swing..基本上都还可以...还有...营造一个好的论坛环境别吵了..多大点事啊....
我评论的是针对用JAVA写分词系统，而有人在评论中说“真的是眼高手低”，那就是针对个人了！


我以前在中科院的时候..c做的快速分词能达到20m每秒.我用java实现的也差不多.

.还有..我经常把一些研究生的作业改写成java的有的时候.效率会比c高不少.虚拟机内部对字符串有优化.在这个分词中将词典和词都加载到了内存中.所以.很少做了字符串拆分..创造对象尽量用引用.少写new..都是一些细节技巧..如果你看了我的源码.也许会发现..大量的引用..在分词加载完毕后.很少用new来实例化对象.这些都和语言无关...至于内存占用率..这个至少空闲内存100m..一般台式机我想应该能接受吧..你要非把他放手机里跑这个的确不合适..

还有.其实开发效率和可维护性.才是一个软件的关键.硬件发展太快.很多以前无法实现的技术现在都能做到了..任何人都不应该写天书一样的代码.

1.为什么没见过几个c语言做动态网页的.
2.为什么人们有了汇编还要创建其他语言.

需要考虑到业务节点的瓶颈.还需要考虑个个语言的通讯成本.总总因素.

首先支持楼主。
对于前面楼主说的，"C如果写得不好，还不如java"，这个话没有意义。只能说是人的问题，还是不能说java比C快。
c/c++最大的问题还是在于二进制不友好。c/c++的开发效率并不比java这些低，麻烦的就是使用三方库，你得用很多时间去整合。如果c/c++库可以和后来的语言一样方便使用动态库，那么c/c++的网站必然会多起来。而且现在的编译器优化效果是相当好。基本上，可以免费获得很大的效率提升。
汇编确实很麻烦，不是难，而是繁琐。开发效率实在太低。
41 楼 ansjsun 2012-11-06 09:23
zhengeili 写道
八百标兵奔北坡，炮兵并排北边跑，炮兵怕把标兵碰，标兵怕碰炮兵炮

[八百/m, 标兵/n, 奔/v, 北坡/userDefine, ，/w, 炮兵/n, 并排/d, 北边/f, 跑/v, ，/w, 炮兵/n, 怕/v, 把/p, 标兵/n, 碰/v, ，/w, 标兵/n, 怕/v, 碰/v, 炮兵/n, 炮/n, ]
40 楼 zhengeili 2012-11-06 08:50
八百标兵奔北坡，炮兵并排北边跑，炮兵怕把标兵碰，标兵怕碰炮兵炮
39 楼 jzl_root 2012-11-05 23:56
能添加词库，不错不错，比ictclas好多了
38 楼 raptor 2012-11-05 18:46
楼主的分词还是做的很不错的，比较同意楼主说的C写不好还不如java，而且很多项目注重的是开发速度而不是性能，现在已经进入一个没必要和硬件较劲的年代，何必还要纠结这些，用java写分词不行吗？照我看楼主这个项目很有前瞻性，要支持起来
37 楼 半人马 2012-11-05 17:57
当我想顶的时候，发现没有这个选项。
36 楼 ansjsun 2012-11-05 17:26
fyland 写道

一般情况下..是让他换机器的...说实话..还没碰到几个..因为java慢必须要改成c的....不用swing..基本上都还可以...还有...营造一个好的论坛环境别吵了..多大点事啊....
我评论的是针对用JAVA写分词系统，而有人在评论中说“真的是眼高手低”，那就是针对个人了！


我以前在中科院的时候..c做的快速分词能达到20m每秒.我用java实现的也差不多.

.还有..我经常把一些研究生的作业改写成java的有的时候.效率会比c高不少.虚拟机内部对字符串有优化.在这个分词中将词典和词都加载到了内存中.所以.很少做了字符串拆分..创造对象尽量用引用.少写new..都是一些细节技巧..如果你看了我的源码.也许会发现..大量的引用..在分词加载完毕后.很少用new来实例化对象.这些都和语言无关...至于内存占用率..这个至少空闲内存100m..一般台式机我想应该能接受吧..你要非把他放手机里跑这个的确不合适..

还有.其实开发效率和可维护性.才是一个软件的关键.硬件发展太快.很多以前无法实现的技术现在都能做到了..任何人都不应该写天书一样的代码.

1.为什么没见过几个c语言做动态网页的.
2.为什么人们有了汇编还要创建其他语言.

需要考虑到业务节点的瓶颈.还需要考虑个个语言的通讯成本.总总因素.
35 楼 fyland 2012-11-05 17:00
ansjsun 写道
fyland 写道
orange.lpai 写道
fyland 写道
一看原来是用JAVA写的，马上兴趣全无！
JAVA干这种活速度实在太差了！

你用C或者CPP写个试试看，真的是眼高手低！

如果是客户提要求，你也是这么回答的？
比如客户提一个“我要这个功能……”、“这个功能模块使用太慢了”，你是不是也回一句：你用X或者XXX写个试试看！

一般情况下..是让他换机器的...说实话..还没碰到几个..因为java慢必须要改成c的....不用swing..基本上都还可以...还有...营造一个好的论坛环境别吵了..多大点事啊....

我评论的是针对用JAVA写分词系统，而有人在评论中说“真的是眼高手低”，那就是针对个人了！
34 楼 ansjsun 2012-11-05 16:35
fyland 写道
orange.lpai 写道
fyland 写道
一看原来是用JAVA写的，马上兴趣全无！
JAVA干这种活速度实在太差了！

你用C或者CPP写个试试看，真的是眼高手低！

如果是客户提要求，你也是这么回答的？
比如客户提一个“我要这个功能……”、“这个功能模块使用太慢了”，你是不是也回一句：你用X或者XXX写个试试看！

一般情况下..是让他换机器的...说实话..还没碰到几个..因为java慢必须要改成c的....不用swing..基本上都还可以...还有...营造一个好的论坛环境别吵了..多大点事啊....
33 楼 fyland 2012-11-05 16:31
orange.lpai 写道
fyland 写道
一看原来是用JAVA写的，马上兴趣全无！
JAVA干这种活速度实在太差了！

你用C或者CPP写个试试看，真的是眼高手低！

如果是客户提要求，你也是这么回答的？
比如客户提一个“我要这个功能……”、“这个功能模块使用太慢了”，你是不是也回一句：你用X或者XXX写个试试看！
32 楼 fyland 2012-11-05 16:30
stoneage14 写道
fyland 写道
一看原来是用JAVA写的，马上兴趣全无！
JAVA干这种活速度实在太差了！

眼高手低的人可真多，真打击这个圈子的创造激情。

要不要像我D那样天天给你唱赞歌？
31 楼 huanghe036 2012-11-05 16:09
我用过，挺好的
30 楼 ansjsun 2012-11-05 15:08
huangyahui 写道
弱弱的问下支持solr不？

支持吧..反正支持lucene....ps 没用过solr...
29 楼 huangyahui 2012-11-05 15:06
弱弱的问下支持solr不？
28 楼 orange.lpai 2012-11-05 14:31
fyland 写道
一看原来是用JAVA写的，马上兴趣全无！
JAVA干这种活速度实在太差了！

你用C或者CPP写个试试看，真的是眼高手低！
27 楼 mfkvfn 2012-11-05 14:26
stoneage14 写道
fyland 写道
一看原来是用JAVA写的，马上兴趣全无！
JAVA干这种活速度实在太差了！

眼高手低的人可真多，真打击这个圈子的创造激情。

+1
26 楼 stoneage14 2012-11-05 14:08
fyland 写道
一看原来是用JAVA写的，马上兴趣全无！
JAVA干这种活速度实在太差了！

眼高手低的人可真多，真打击这个圈子的创造激情。
25 楼 aixuebo 2012-11-05 13:50
ansjsun 写道
aixuebo 写道
分词看过一些源码，比如IK和庖丁，想自己也弄一个出来，但是难点在于数据训练方面。
想问一下关于数据训练方面的知识……希望楼主介绍一下如何学习。



现在分词都是基于..统计 + 规则的..你之前提到的一些分词大都是基于规则的..基于统计的需要大规模的词频训练,训练好写.语料难搞到,这个模型还保持着itcclas 的语义模型..人名识别是自己写的...至于训练..如果不想写代码..你可以看看crf++ 很多工具可以 做的




是这样的，我就是想自己学习一下如何训练数据，如果会训练数据了，我不仅仅可以在这分词上应用，工作中很多地方都可以应用上，只是对如何训练数据一点都不了解，希望给出点学习指导,或者论文。
24 楼 ansjsun 2012-11-05 13:32
aixuebo 写道
分词看过一些源码，比如IK和庖丁，想自己也弄一个出来，但是难点在于数据训练方面。
想问一下关于数据训练方面的知识……希望楼主介绍一下如何学习。



现在分词都是基于..统计 + 规则的..你之前提到的一些分词大都是基于规则的..基于统计的需要大规模的词频训练,训练好写.语料难搞到,这个模型还保持着itcclas 的语义模型..人名识别是自己写的...至于训练..如果不想写代码..你可以看看crf++ 很多工具可以 做的
23 楼 fyland 2012-11-05 13:26
erliang20088 写道
erliang20088 写道
fyland 写道
erliang20088 写道
fyland 写道
zhangmiao_chp 写道
fyland 写道
一看原来是用JAVA写的，马上兴趣全无！
JAVA干这种活速度实在太差了！


楼上相当无知，决定系统性能的是数据结构和算法，和语言没有关系，算法提升的性能是成倍的，代码写的好不好要看你的功力强不强，和兵器有毛关系。支持楼主

到底谁无知？
同一种算法，只能用JAVA实现，而不能用C实现？
我没有否认数据结构和算法在性能方面的重要性（事实上我提都没提），我语义的环境是假设在相同算法上，用C语言实现的中文分词会比用JAVA实现的在运行速度上要快得多！在占用CPU和内存使用上，C占的优势就更不用说了！硬件那是实实在在用银子堆起来的！
JAVA唯一的优势就是开发速度。



你能免费得到C写的分词吗？ 不要说开源的C写的分词，效果很差~

开源C写的分词器效果很差？何以见得？
开源JAVA写的分词器效果就很好？



这个开源分词我一直在使，而且辅助做了分词测试，数据很显然，我还是建议楼主真心用一把试试看，就当学习了~

有跟其他C语言实现的开源分词器做对比测试吗？把分词速度和准确率做一个对比图，然后再把CPU占用率和内存使用也分别做一个对比图。
22 楼 aixuebo 2012-11-05 13:24
分词看过一些源码，比如IK和庖丁，想自己也弄一个出来，但是难点在于数据训练方面。
想问一下关于数据训练方面的知识……希望楼主介绍一下如何学习。
21 楼 erliang20088 2012-11-05 13:18
erliang20088 写道
fyland 写道
erliang20088 写道
fyland 写道
zhangmiao_chp 写道
fyland 写道
一看原来是用JAVA写的，马上兴趣全无！
JAVA干这种活速度实在太差了！


楼上相当无知，决定系统性能的是数据结构和算法，和语言没有关系，算法提升的性能是成倍的，代码写的好不好要看你的功力强不强，和兵器有毛关系。支持楼主

到底谁无知？
同一种算法，只能用JAVA实现，而不能用C实现？
我没有否认数据结构和算法在性能方面的重要性（事实上我提都没提），我语义的环境是假设在相同算法上，用C语言实现的中文分词会比用JAVA实现的在运行速度上要快得多！在占用CPU和内存使用上，C占的优势就更不用说了！硬件那是实实在在用银子堆起来的！
JAVA唯一的优势就是开发速度。



你能免费得到C写的分词吗？ 不要说开源的C写的分词，效果很差~

开源C写的分词器效果很差？何以见得？
开源JAVA写的分词器效果就很好？



这个开源分词我一直在使，而且辅助做了分词测试，数据很显然，我还是建议楼主真心用一把试试看，就当学习了~
20 楼 erliang20088 2012-11-05 13:14
fyland 写道
erliang20088 写道
fyland 写道
zhangmiao_chp 写道
fyland 写道
一看原来是用JAVA写的，马上兴趣全无！
JAVA干这种活速度实在太差了！


楼上相当无知，决定系统性能的是数据结构和算法，和语言没有关系，算法提升的性能是成倍的，代码写的好不好要看你的功力强不强，和兵器有毛关系。支持楼主

到底谁无知？
同一种算法，只能用JAVA实现，而不能用C实现？
我没有否认数据结构和算法在性能方面的重要性（事实上我提都没提），我语义的环境是假设在相同算法上，用C语言实现的中文分词会比用JAVA实现的在运行速度上要快得多！在占用CPU和内存使用上，C占的优势就更不用说了！硬件那是实实在在用银子堆起来的！
JAVA唯一的优势就是开发速度。



你能免费得到C写的分词吗？ 不要说开源的C写的分词，效果很差~

开源C写的分词器效果很差？何以见得？
开源JAVA写的分词器效果就很好？

19 楼 ansjsun 2012-11-05 13:13
fyland 写道
zhangmiao_chp 写道
fyland 写道
一看原来是用JAVA写的，马上兴趣全无！
JAVA干这种活速度实在太差了！


楼上相当无知，决定系统性能的是数据结构和算法，和语言没有关系，算法提升的性能是成倍的，代码写的好不好要看你的功力强不强，和兵器有毛关系。支持楼主

到底谁无知？
同一种算法，只能用JAVA实现，而不能用C实现？
我没有否认数据结构和算法在性能方面的重要性（事实上我提都没提），我语义的环境是假设在相同算法上，用C语言实现的中文分词会比用JAVA实现的在运行速度上要快得多！在占用CPU和内存使用上，C占的优势就更不用说了！硬件那是实实在在用银子堆起来的！
JAVA唯一的优势就是开发速度。


怎么又吵起来了...你实际测测就知道了..

18 楼 fyland 2012-11-05 13:12
erliang20088 写道
fyland 写道
zhangmiao_chp 写道
fyland 写道
一看原来是用JAVA写的，马上兴趣全无！
JAVA干这种活速度实在太差了！


楼上相当无知，决定系统性能的是数据结构和算法，和语言没有关系，算法提升的性能是成倍的，代码写的好不好要看你的功力强不强，和兵器有毛关系。支持楼主

到底谁无知？
同一种算法，只能用JAVA实现，而不能用C实现？
我没有否认数据结构和算法在性能方面的重要性（事实上我提都没提），我语义的环境是假设在相同算法上，用C语言实现的中文分词会比用JAVA实现的在运行速度上要快得多！在占用CPU和内存使用上，C占的优势就更不用说了！硬件那是实实在在用银子堆起来的！
JAVA唯一的优势就是开发速度。



你能免费得到C写的分词吗？ 不要说开源的C写的分词，效果很差~

开源C写的分词器效果很差？何以见得？
开源JAVA写的分词器效果就很好？
17 楼 fastw 2012-11-05 13:11
我觉得这是我用过最好的中文分词系统,分词好,效率快,学习的路过...

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    内容概要：本文详细介绍了利用格子玻尔兹曼方法（LBM）对多孔电极浸润特性的模拟研究。首先阐述了LBM的基本原理，包括碰撞和迁移两个关键步骤，并提供了相应的Python伪代码。接着讨论了如何处理多孔介质中的固体边界，特别是通过随机算法生成孔隙结构以及结合CT扫描数据进行三维重构的方法。文中还探讨了表面张力、接触角等因素对浸润过程的影响，并给出了具体的数学表达式。此外，文章提到了并行计算的应用，如使用CUDA加速大规模网格计算，以提高模拟效率。最后，作者分享了一些实用技巧，如通过调整松弛时间和润湿性参数来优化模拟效果，并强调了LBM在处理复杂几何结构方面的优势。 适合人群：从事电池研发、材料科学领域的研究人员和技术人员，尤其是关注多孔电极浸润性和电解液扩散机制的人群。 使用场景及目标：适用于希望深入了解多孔电极内部流体动力学行为的研究者，旨在帮助他们更好地理解和预测电极材料的浸润特性，从而改进电池设计和性能。 其他说明：尽管LBM在处理多孔介质方面表现出色，但在某些极端条件下仍需引入额外的修正项。同时，参数的选择和边界条件的设定对最终结果有着重要影响，因此需要谨慎对待。

  • 基于FPGA和W5500的TCP网络通信：Zynq扩展口开发测试平台（使用Vivado 2019.2纯Verilog实现）

    内容概要：本文详细介绍了在Zynq扩展口上使用FPGA和W5500实现TCP网络通信的过程。作者通过一系列实验和技术手段，解决了多个实际问题，最终实现了稳定的数据传输。主要内容包括：硬件搭建（SPI接口配置）、数据回环处理、压力测试及优化、多路复用扩展以及上位机测试脚本的编写。文中提供了大量Verilog代码片段，展示了如何通过状态机控制SPI通信、优化数据缓存管理、处理中断等问题。 适合人群：对FPGA开发和网络通信感兴趣的工程师，尤其是有一定Verilog编程基础的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要在嵌入式系统中实现高效、稳定的TCP通信的应用场景。目标是帮助读者掌握FPGA与W5500结合进行网络通信的具体实现方法和技术细节。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码实现，还分享了许多实践经验，如硬件连接注意事项、信号完整性问题的解决方案等。此外，作者还提到了未来的工作方向，如UDP组播和QoS优先级控制的实现。

  • python3.10以上 可安装pyside6（类似pyqt），具体安装操作步骤

    python3.10以上 可安装pyside6（类似pyqt），具体安装操作步骤

  • 基于FDTD仿真的可调谐石墨烯超材料吸收体设计与实现

    内容概要：本文详细介绍了利用有限差分时域法(FDTD)进行可调谐石墨烯超材料吸收体的设计与仿真。文中解释了石墨烯超材料的基本结构（三层“三明治”结构）、关键参数（如化学势、周期、厚度等）及其对吸收性能的影响。同时展示了如何通过调整石墨烯的化学势来实现吸收峰的位置和强度的变化，以及如何优化结构参数以获得最佳的吸收效果。此外，还提供了具体的代码示例，帮助读者理解和重现相关实验结果。 适合人群：从事纳米光子学、超材料研究的专业人士，尤其是对石墨烯基超材料感兴趣的科研工作者和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解石墨烯超材料的工作原理及其潜在应用场景的研究人员；旨在探索新型可调谐光学器件的设计思路和发展方向。 其他说明：文中不仅分享了理论知识，还包括了许多实践经验，如避免常见错误、提高仿真相关效率的小技巧等。对于想要将研究成果应用于实际产品的团队来说，这些细节非常有价值。

  • 随机生成2字到10字的中文词组

    随机生成2字，3字，4字，5字，6字，7字，8字，9字，10字的中文词组20个

  • 【汽车电子电气架构】智能座舱域控平台设计：基于双片龍鷹一号SoC芯片的高性能硬件架构与多模态交互系统构建

    内容概要：本文详细探讨了智能座舱域控设计的发展历程和技术趋势。首先介绍了智能座舱从被动式交互到主动式交互的技术演变，包括硬件和交互方式的进步。随后，文章重点讨论了智能座舱功能发展趋势，涵盖车载显示技术的多屏化、大屏化和高端化，以及SoC芯片的多核异构架构和算力融合，强调了其在智能座舱中的核心作用。此外，还阐述了电子电气架构从分布式向集成化的转型，分析了其面临的挑战和未来趋势。最后，基于当前智能座舱的发展需求，提出了一种基于双片龍鷹一号芯片的新域控平台设计方案，详细描述了其硬件设计实现方案，旨在提供高性能、高可靠性的智能座舱解决方案。 适合人群：汽车电子工程师、智能座舱研发人员及相关领域的技术人员。 使用场景及目标：①帮助读者理解智能座舱的技术发展历程及其未来发展方向；②为智能座舱域控平台的设计和开发提供参考和技术支持；③探讨电子电气架构的转型对汽车行业的影响及应对策略。 其他说明：文章结合实际案例和技术数据，深入浅出地解释了智能座舱的各项技术细节，不仅提供了理论指导，还具有较强的实践意义。通过对智能座舱域控平台的全面剖析，有助于推动智能座舱技术的创新发展，提升用户体验。

  • 多智能体协同编队控制：无人机编队背后的Python实现与关键技术解析

    内容概要：本文详细介绍了多智能体协同编队控制的技术原理及其应用实例。首先通过生动形象的例子解释了编队控制的核心概念，如一致性算法、虚拟结构法和Leader-Follower模式。接着深入探讨了如何用Python实现基础的一致性控制，以及如何通过调整参数（如Kp、Ka）来优化编队效果。文中还讨论了实际工程中常见的问题，如通信延迟、避障策略和动态拓扑变化，并给出了相应的解决方案。最后，强调了参数调试的重要性，并分享了一些实用技巧，如预测补偿、力场融合算法和分布式控制策略。 适合人群：对多智能体系统、无人机编队控制感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解多智能体协同编队控制理论并能够将其应用于实际项目的研究人员和开发者。目标是帮助读者掌握编队控制的关键技术和实现方法，提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论讲解，还附有具体的代码示例，便于读者理解和实践。同时，作者结合自身经验分享了许多宝贵的调试技巧和注意事项，有助于读者在实际应用中少走弯路。

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