jieba.NET

一、jiebaForLuceneNet的使用 JiebaAnalyzer：与Lucene.NET集成的主接口，添加索引和搜索时使用此类的实例作为analyzer参数 JiebaTokenizer：为JiebaAnalyzer提供分词功能 Integration.LuceneNet.Sample项目中有示例，演示如何通过jieba分词添加索引和搜索 二、若对Lucene.NET不甚熟悉，请先看： L

jieba.NET是jieba中文分词的.NET版本（C#实现）。 当前版本为0.38.2，基于jieba 0.38，提供与jieba一致的功能与接口，以后可能会在jieba基础上提供其它扩展功能。关于jieba的实现思路，可以看看这篇wiki里提到的资料。 如果您在开发中遇到与分词有关的需求或困难，请提交一个Issue，I see u:) 特点 支持三种分词模式： 精确模式，试图将句子最精确地切

首先声明：我对Lucene.Net并不熟悉，但搜索确实是分词的一个重要应用，所以这里还是尝试将两者集成起来，也许对你有一参考。 看到了两个中文分词与Lucene.Net的集成项目：Lucene.Net.Analysis.PanGu和Lucene.Net.Analysis.MMSeg，参考其中的代码实现了最简单的集成：jiebaForLuceneNet。下面给出简单的介绍。 1、JiebaToken

简介 平时经常用Python写些小程序。在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词，于是就遇到了用Python实现的结巴中文分词。jieba使用起来非常简单，同时分词的结果也令人印象深刻，有兴趣的可以到它的在线演示站点体验下（注意第三行文字）。 .NET平台上常见的分词组件是盘古分词，但是已经好久没有更新了。最明显的是内置词典，jieba的词典有50万个词条，而盘古的词典是17万，这样会造成明显不

简介 平时经常用Python写些小程序。在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词，于是就遇到了用Python实现的结巴中文分词。jieba使用起来非常简单，同时分词的结果也令人印象深刻，有兴趣的可以到它的在线演示站点体验下（注意第三行文字）。 .NET平台上常见的分词组件是盘古分词，但是已经好久没有更新了。最明显的是内置词典，jieba的词典有50万个词条，而盘古的词典是17万，这样会造成明显不

双非本科，参加了无数场面试，以下是最近面阿里的总结： 阿里 面经1 简单介绍项目 知道哪些数据结构以及他们的特点 链表增删快，那如何提高其查询效率，有没有什么想法？ B+树了解吗？B+树如何范围查询？B+树退化的极端情况是什么？ 跳表了解吗？ 大顶堆、小顶堆了解吗？ 实现长地址请求到服务端，然后服务端重定向短地址给客户端，如何实现长短地址的互相映射？ 那我现在有10份数据，有1000个线程来争抢，

本文向大家介绍.NET逻辑分层架构总结，包括了.NET逻辑分层架构总结的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一.基础知识准备： 　　1.层的原则： 　　（1）每一层以接口方式供上层调用。 　　（2）上层只能调用下层。 　　（3）依赖分为松散交互和严格交互两种。 　　2.业务逻辑分类： 　　（1）应用逻辑。 　　（2）领域逻辑。 　　3.采用的层： 　　（1）表示层（用户接口层）：领域无关。 　

Swift 的词汇结构描述了怎样的语言字符序列才能形成有效标记。这些有效标记来自底层的语言构建块，用来描述随后章节里的其它语言。一个标记由标识符，关键字，标点符号，文字或者运算符组成。 在大部分情况下，标记是通过输入文本中最长可能输入的子句来从 Swift 源文件的特征中生成。这种行为参考自最长匹配或者最大匹配。 空白和注释 空白有两个用处：在源文件中分隔标记以及帮助决定运算符是前缀还是后缀(参见

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word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义。能准确识别英文、数字，以及日期、时间等数量词，能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。能通过自定义配置文件来改变组件行为，能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境，能灵活指定多种分词算法，能使用refine功能灵活控制分词结果，还能使用词频统计、词性标注、同义标注、反

我的一个应用程序通过读取数组列表将对象绘制到屏幕上： 简单代码摘要： 问题是每次用户点击鼠标时我都会添加更多的对象，所以如果用户点击的速度足够快，我会导致程序绘画结结巴巴，因为它在写入时无法读取（arrayList是同步的）。开发人员处理这种并发问题的常用做法是什么？ 编辑：下面是调用重新绘制的代码： *其中operations()计算“paintable”对象属性的更改，移除满足特定条件的对象，