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  • 多款Java编辑器对比

    2014-03-13 16:17:38
    多款Java编辑器对比 Java编辑很多,有免费的,有收费的,有英文的,中文的,有多国语言的,没有哪款比哪款好,只有哪款更适合你,不必为了标新立异而使用别人都不使用的编辑,笔者建议大家走大众化路线。 ...

    多款Java编辑器对比

    Java编辑器很多,有免费的,有收费的,有英文的,中文的,有多国语言的,没有哪款比哪款好,只有哪款更适合你,不必为了标新立异而使用别人都不使用的编辑器,笔者建议大家走大众化路线。

    目前市面上流行的Java编辑器有Eclipse、MyEclipse、Jcreator、NetBeans等,以下是对几款编辑器的介绍:

    • Eclipse:开源免费,使用人数最多,提供了丰富的插件和友好的编辑界面,能耗也比较低,速度比较快,为Java而生。大公司一般用eclipse
    • MyEclipse:只是在Eclipse基础上安装了特定的插件,需要破解。如果你不想使用现成的,可以安装Eclipse后,选择自己需要的插件。
    • Jcreator:初学者如果想熟悉类库,建议用JCreator,编译和运行比较简单,很多代码是需要手敲的,可以熟悉各个类及其使用。
    • NetBeans:开源免费,由SUN公司推出,有专门的awt和swing插件,提供了比较不错的打包功能,创建桌面应用程序的时候,布局比较方便。


    笔者想要说明的是,编程功底不是来自于编辑器,大家不必在编辑器上纠结。无论国内国外,开发团队基本都要求不能使用盗版软件的,一般都是使用eclipse,因为免费。

    所以,Eclipse和MyEclipse占据了80%~90%的江山,你还在犹豫什么!

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  • 本系统是信息检索课程的一个关于文本相似度对比的程序,它是用Java设计的,你也可以直接点击里面的jar文件进行运行,本程序还可以用来防止同学进行文档作弊的作业,资源里面有还有它的使用方法。
  • 1.过滤(Filter): 所谓过滤顾名思义是用来过滤的,Java的过滤能够为我们提供系统级别的过滤,也就是说,能过滤所有的web请求,这一点,是拦截无法做到的。在Java Web中,你传入的request,response提前过滤...

    图片源于网络,感谢原作者,没找到出处,见谅

    1.过滤器(Filter): 所谓过滤器顾名思义是用来过滤的,Java的过滤器能够为我们提供系统级别的过滤,也就是说,能过滤所有的web请求,这一点,是拦截器无法做到的。在Java Web中,你传入的request,response提前过滤掉一些信息,或者提前设置一些参数,然后再传入servlet或者struts的action进行业务逻辑,比如过滤掉非法url(不是login.do的地址请求,如果用户没有登陆都过滤掉),或者在传入servlet或者struts的action前统一设置字符集,或者去除掉一些非法字符(聊天室经常用到的,一些骂人的话)。filter 流程是线性的,url传来之后,检查之后,可保持原来的流程继续向下执行,被下一个filter, servlet接收。

    2.监听器(Listener): Java的监听器,也是系统级别的监听。监听器随web应用的启动而启动。Java的监听器在c/s模式里面经常用到,它会对特定的事件产生产生一个处理。监听在很多模式下用到,比如说观察者模式,就是一个使用监听器来实现的,在比如统计网站的在线人数。又比如struts2可以用监听来启动。Servlet监听器用于监听一些重要事件的发生,监听器对象可以在事情发生前、发生后可以做一些必要的处理。

    3.拦截器(Interceptor): java里的拦截器提供的是非系统级别的拦截,也就是说,就覆盖面来说,拦截器不如过滤器强大,但是更有针对性。Java中的拦截器是基于Java反射机制实现的,更准确的划分,应该是基于JDK实现的动态代理。它依赖于具体的接口,在运行期间动态生成字节码。
    拦截器是动态拦截Action调用的对象,它提供了一种机制可以使开发者在一个Action执行的前后执行一段代码,也可以在一个Action执行前阻止其执行,同时也提供了一种可以提取Action中可重用部分代码的方式。在AOP中,拦截器用于在某个方法或者字段被访问之前,进行拦截然后再之前或者之后加入某些操作。java的拦截器主要是用在插件上,扩展件上比如 Hibernate Spring Struts2等,有点类似面向切片的技术,在用之前先要在配置文件即xml,文件里声明一段的那个东西。

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  • 更多Java面试资料(操作系统,网络,zk,mq,redis,java等):yuhaqiang123/my-love​github.comBaseDecorator实现的并不是具体的某个装饰逻辑,它可以作为装饰类的基类,以上我们曾分析编写装饰通用的需求已经痛点。...

    更多Java面试资料(操作系统,网络,zk,mq,redis,java等):yuhaqiang123/my-love​github.com

    BaseDecorator实现的并不是具体的某个装饰器逻辑,它可以作为装饰器类的基类,以上我们曾分析编写装饰器通用的需求已经痛点。以下先具体讲解这个类的实现,而后在讨论如何使用

    1. __call__ 函数签名,*_ 代表忽略变长的位置参数,只接受命名参数。实际的装饰器中,一般都是使用命名参数.代码可读性高

    2. __call__ 本身的实现逻辑委托给了 do_call 方法,主要是考虑, BaseDecorator 作为装饰基类,需要提供某些工具方法及可扩展方法,但是__ call__ 方法本身无法被继承,所以我们退而求次,将工具方法封装在自定义方法中,子类还是需要重新 实现__ call__, 并调用 do_call 方法, do_call 方法的签名和__ call__ 相同

    3. functools提供了 wraps 装饰器, 以上我们分析过python是使用装饰后的函数对象替换之前的函数对象达到装饰的效果, 可能有人会有疑问,如果 之前的函数对象有一些自定义属性呢? 装饰后的新函数会不会丢掉,答案是肯定的, 我们可以访问之前的函数对象,给其设置属性, 这些属性会被存储在 对象的__ dict__ 字典中, 而wraps 装饰器会把原函数的__ dict__拷贝到新的装饰后的函数对象中, 因此 wraps 装饰后,就不会丢掉原有的属性, 而不使用则一定会丢掉。 感兴趣的读者可以点开 wraps 装饰器,看一下具体实现逻辑

    4. 在本节开始,我们提出装饰器的通用需求,其中之一是需要将装饰器的参数存放到被装饰的函数中,_add_dict方法便是将装饰器参数设置到原函数以及装饰后的函数中

    5. invoke 负责实现具体的装饰逻辑,例如日志装饰器仅仅是打印日志,那么该方法实现就是打印日志,以及调用原函数。 文件锁装饰器,则需要先获取锁后在执行原函数,具体的装饰逻辑在该方法中实现, 具体的装饰器子类应该重写该方法。下一节我们继承该BaseDecorator重写以上的日志及文件锁装饰器

    6. invoke 方法是装饰函数调用时被触发的, 而 wrapper 方法只会被触发一次,当 python 解释器执行到@log时,会执行该装饰器的wrapper 方法。相当于,函数被定义的时候,执行了 wrapper方法,在该方法内可以实现某些注册功能。将函数和某些键值映射起来放到字典中,例如 web 框架的 url和handler映射 关系的注册

    更多Java面试资料(操作系统,网络,zk,mq,redis,java等):github.com/yuhaqiang12…​link.juejin.im

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  • 本文的目标有两个:1、学会使用11大Java开源中文分词2、对比分析11大Java开源中文分词的分词效果本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景...

    本文的目标有两个:

    1、学会使用11大Java开源中文分词器

    2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果

    本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。

    11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:

    /**

    * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果

    * @author 杨尚川

    */

    public interface WordSegmenter {

    /**

    * 获取文本的所有分词结果

    * @param text 文本

    * @return 所有的分词结果,去除重复

    */

    default public Set seg(String text) {

    return segMore(text).values().stream().collect(Collectors.toSet());

    }

    /**

    * 获取文本的所有分词结果

    * @param text 文本

    * @return 所有的分词结果,KEY 为分词器模式,VALUE 为分词器结果

    */

    public Map segMore(String text);

    }

    从上面的定义我们知道,在Java中,同样的方法名称和参数,但是返回值不同,这种情况不可以使用重载。

    这两个方法的区别在于返回值,每一个分词器都可能有多种分词模式,每种模式的分词结果都可能不相同,第一个方法忽略分词器模式,返回所有模式的所有不重复分词结果,第二个方法返回每一种分词器模式及其对应的分词结果。

    在这里,需要注意的是我们使用了Java8中的新特性默认方法,并使用stream把一个map的value转换为不重复的集合。

    下面我们利用这11大分词器来实现这个接口:

    1、word分词器

    @Override

    public Map segMore(String text) {

    Map map = new HashMap<>();

    for(SegmentationAlgorithm segmentationAlgorithm : SegmentationAlgorithm.values()){

    map.put(segmentationAlgorithm.getDes(), seg(text, segmentationAlgorithm));

    }

    return map;

    }

    private static String seg(String text, SegmentationAlgorithm segmentationAlgorithm) {

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    for(Word word : WordSegmenter.segWithStopWords(text, segmentationAlgorithm)){

    result.append(word.getText()).append(" ");

    }

    return result.toString();

    }

    2、Ansj分词器

    @Override

    public Map segMore(String text) {

    Map map = new HashMap<>();

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    for(Term term : BaseAnalysis.parse(text)){

    result.append(term.getName()).append(" ");

    }

    map.put("BaseAnalysis", result.toString());

    result.setLength(0);

    for(Term term : ToAnalysis.parse(text)){

    result.append(term.getName()).append(" ");

    }

    map.put("ToAnalysis", result.toString());

    result.setLength(0);

    for(Term term : NlpAnalysis.parse(text)){

    result.append(term.getName()).append(" ");

    }

    map.put("NlpAnalysis", result.toString());

    result.setLength(0);

    for(Term term : IndexAnalysis.parse(text)){

    result.append(term.getName()).append(" ");

    }

    map.put("IndexAnalysis", result.toString());

    return map;

    }

    3、Stanford分词器

    private static final StanfordCoreNLP CTB = new StanfordCoreNLP("StanfordCoreNLP-chinese-ctb");

    private static final StanfordCoreNLP PKU = new StanfordCoreNLP("StanfordCoreNLP-chinese-pku");

    private static final PrintStream NULL_PRINT_STREAM = new PrintStream(new NullOutputStream(), false);

    public Map segMore(String text) {

    Map map = new HashMap<>();

    map.put("Stanford Beijing University segmentation", seg(PKU, text));

    map.put("Stanford Chinese Treebank segmentation", seg(CTB, text));

    return map;

    }

    private static String seg(StanfordCoreNLP stanfordCoreNLP, String text){

    PrintStream err = System.err;

    System.setErr(NULL_PRINT_STREAM);

    Annotation document = new Annotation(text);

    stanfordCoreNLP.annotate(document);

    List sentences = document.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class);

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    for(CoreMap sentence: sentences) {

    for (CoreLabel token: sentence.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class)) {

    String word = token.get(CoreAnnotations.TextAnnotation.class);;

    result.append(word).append(" ");

    }

    }

    System.setErr(err);

    return result.toString();

    }

    4、FudanNLP分词器

    private static CWSTagger tagger = null;

    static{

    try{

    tagger = new CWSTagger("lib/fudannlp_seg.m");

    tagger.setEnFilter(true);

    }catch(Exception e){

    e.printStackTrace();

    }

    }

    @Override

    public Map segMore(String text) {

    Map map = new HashMap<>();

    map.put("FudanNLP", tagger.tag(text));

    return map;

    }

    5、Jieba分词器

    private static final JiebaSegmenter JIEBA_SEGMENTER = new JiebaSegmenter();

    @Override

    public Map segMore(String text) {

    Map map = new HashMap<>();

    map.put("INDEX", seg(text, SegMode.INDEX));

    map.put("SEARCH", seg(text, SegMode.SEARCH));

    return map;

    }

    private static String seg(String text, SegMode segMode) {

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    for(SegToken token : JIEBA_SEGMENTER.process(text, segMode)){

    result.append(token.word.getToken()).append(" ");

    }

    return result.toString();

    }

    6、Jcseg分词器

    private static final JcsegTaskConfig CONFIG = new JcsegTaskConfig();

    private static final ADictionary DIC = DictionaryFactory.createDefaultDictionary(CONFIG);

    static {

    CONFIG.setLoadCJKSyn(false);

    CONFIG.setLoadCJKPinyin(false);

    }

    @Override

    public Map segMore(String text) {

    Map map = new HashMap<>();

    map.put("复杂模式", segText(text, JcsegTaskConfig.COMPLEX_MODE));

    map.put("简易模式", segText(text, JcsegTaskConfig.SIMPLE_MODE));

    return map;

    }

    private String segText(String text, int segMode) {

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    try {

    ISegment seg = SegmentFactory.createJcseg(segMode, new Object[]{new StringReader(text), CONFIG, DIC});

    IWord word = null;

    while((word=seg.next())!=null) {

    result.append(word.getValue()).append(" ");

    }

    } catch (Exception ex) {

    throw new RuntimeException(ex);

    }

    return result.toString();

    }

    7、MMSeg4j分词器

    private static final Dictionary DIC = Dictionary.getInstance();

    private static final SimpleSeg SIMPLE_SEG = new SimpleSeg(DIC);

    private static final ComplexSeg COMPLEX_SEG = new ComplexSeg(DIC);

    private static final MaxWordSeg MAX_WORD_SEG = new MaxWordSeg(DIC);

    @Override

    public Map segMore(String text) {

    Map map = new HashMap<>();

    map.put(SIMPLE_SEG.getClass().getSimpleName(), segText(text, SIMPLE_SEG));

    map.put(COMPLEX_SEG.getClass().getSimpleName(), segText(text, COMPLEX_SEG));

    map.put(MAX_WORD_SEG.getClass().getSimpleName(), segText(text, MAX_WORD_SEG));

    return map;

    }

    private String segText(String text, Seg seg) {

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    MMSeg mmSeg = new MMSeg(new StringReader(text), seg);

    try {

    Word word = null;

    while((word=mmSeg.next())!=null) {

    result.append(word.getString()).append(" ");

    }

    } catch (IOException ex) {

    throw new RuntimeException(ex);

    }

    return result.toString();

    }

    8、IKAnalyzer分词器

    @Override

    public Map segMore(String text) {

    Map map = new HashMap<>();

    map.put("智能切分", segText(text, true));

    map.put("细粒度切分", segText(text, false));

    return map;

    }

    private String segText(String text, boolean useSmart) {

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    IKSegmenter ik = new IKSegmenter(new StringReader(text), useSmart);

    try {

    Lexeme word = null;

    while((word=ik.next())!=null) {

    result.append(word.getLexemeText()).append(" ");

    }

    } catch (IOException ex) {

    throw new RuntimeException(ex);

    }

    return result.toString();

    }

    9、Paoding分词器

    private static final PaodingAnalyzer ANALYZER = new PaodingAnalyzer();

    @Override

    public Map segMore(String text) {

    Map map = new HashMap<>();

    map.put("MOST_WORDS_MODE", seg(text, PaodingAnalyzer.MOST_WORDS_MODE));

    map.put("MAX_WORD_LENGTH_MODE", seg(text, PaodingAnalyzer.MAX_WORD_LENGTH_MODE));

    return map;

    }

    private static String seg(String text, int mode){

    ANALYZER.setMode(mode);

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    try {

    Token reusableToken = new Token();

    TokenStream stream = ANALYZER.tokenStream("", new StringReader(text));

    Token token = null;

    while((token = stream.next(reusableToken)) != null){

    result.append(token.term()).append(" ");

    }

    } catch (Exception ex) {

    throw new RuntimeException(ex);

    }

    return result.toString();

    }

    10、smartcn分词器

    private static final SmartChineseAnalyzer SMART_CHINESE_ANALYZER = new SmartChineseAnalyzer();

    @Override

    public Map segMore(String text) {

    Map map = new HashMap<>();

    map.put("smartcn", segText(text));

    return map;

    }

    private static String segText(String text) {

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    try {

    TokenStream tokenStream = SMART_CHINESE_ANALYZER.tokenStream("text", new StringReader(text));

    tokenStream.reset();

    while (tokenStream.incrementToken()){

    CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);

    result.append(charTermAttribute.toString()).append(" ");

    }

    tokenStream.close();

    }catch (Exception e){

    e.printStackTrace();

    }

    return result.toString();

    }

    11、HanLP分词器

    private static final Segment N_SHORT_SEGMENT = new NShortSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);

    private static final Segment DIJKSTRA_SEGMENT = new DijkstraSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);

    @Override

    public Map segMore(String text) {

    Map map = new HashMap<>();

    map.put("标准分词", standard(text));

    map.put("NLP分词", nlp(text));

    map.put("索引分词", index(text));

    map.put("N-最短路径分词", nShort(text));

    map.put("最短路径分词", shortest(text));

    map.put("极速词典分词", speed(text));

    return map;

    }

    private static String standard(String text) {

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    StandardTokenizer.segment(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));

    return result.toString();

    }

    private static String nlp(String text) {

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    NLPTokenizer.segment(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));

    return result.toString();

    }

    private static String index(String text) {

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    IndexTokenizer.segment(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));

    return result.toString();

    }

    private static String speed(String text) {

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    SpeedTokenizer.segment(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));

    return result.toString();

    }

    private static String nShort(String text) {

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    N_SHORT_SEGMENT.seg(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));

    return result.toString();

    }

    private static String shortest(String text) {

    StringBuilder result = new StringBuilder();

    DIJKSTRA_SEGMENT.seg(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));

    return result.toString();

    }

    现在我们已经实现了本文的第一个目的:学会使用11大Java开源中文分词器。

    最后我们来实现本文的第二个目的:对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果,程序如下:

    public static Map> contrast(String text){

    Map> map = new LinkedHashMap<>();

    map.put("word分词器", new WordEvaluation().seg(text));

    map.put("Stanford分词器", new StanfordEvaluation().seg(text));

    map.put("Ansj分词器", new AnsjEvaluation().seg(text));

    map.put("HanLP分词器", new HanLPEvaluation().seg(text));

    map.put("FudanNLP分词器", new FudanNLPEvaluation().seg(text));

    map.put("Jieba分词器", new JiebaEvaluation().seg(text));

    map.put("Jcseg分词器", new JcsegEvaluation().seg(text));

    map.put("MMSeg4j分词器", new MMSeg4jEvaluation().seg(text));

    map.put("IKAnalyzer分词器", new IKAnalyzerEvaluation().seg(text));

    map.put("smartcn分词器", new SmartCNEvaluation().seg(text));

    return map;

    }

    public static Map> contrastMore(String text){

    Map> map = new LinkedHashMap<>();

    map.put("word分词器", new WordEvaluation().segMore(text));

    map.put("Stanford分词器", new StanfordEvaluation().segMore(text));

    map.put("Ansj分词器", new AnsjEvaluation().segMore(text));

    map.put("HanLP分词器", new HanLPEvaluation().segMore(text));

    map.put("FudanNLP分词器", new FudanNLPEvaluation().segMore(text));

    map.put("Jieba分词器", new JiebaEvaluation().segMore(text));

    map.put("Jcseg分词器", new JcsegEvaluation().segMore(text));

    map.put("MMSeg4j分词器", new MMSeg4jEvaluation().segMore(text));

    map.put("IKAnalyzer分词器", new IKAnalyzerEvaluation().segMore(text));

    map.put("smartcn分词器", new SmartCNEvaluation().segMore(text));

    return map;

    }

    public static void show(Map> map){

    map.keySet().forEach(k -> {

    System.out.println(k + " 的分词结果:");

    AtomicInteger i = new AtomicInteger();

    map.get(k).forEach(v -> {

    System.out.println("\t" + i.incrementAndGet() + " 、" + v);

    });

    });

    }

    public static void showMore(Map> map){

    map.keySet().forEach(k->{

    System.out.println(k + " 的分词结果:");

    AtomicInteger i = new AtomicInteger();

    map.get(k).keySet().forEach(a -> {

    System.out.println("\t" + i.incrementAndGet()+ " 、【"   + a + "】\t" + map.get(k).get(a));

    });

    });

    }

    public static void main(String[] args) {

    show(contrast("我爱楚离陌"));

    showMore(contrastMore("我爱楚离陌"));

    }

    运行结果如下:

    ********************************************

    word分词器 的分词结果:

    1 、我 爱 楚离陌

    Stanford分词器 的分词结果:

    1 、我 爱 楚 离陌

    2 、我 爱 楚离陌

    Ansj分词器 的分词结果:

    1 、我 爱 楚离 陌

    2 、我 爱 楚 离 陌

    HanLP分词器 的分词结果:

    1 、我 爱 楚 离 陌

    smartcn分词器 的分词结果:

    1 、我 爱 楚 离 陌

    FudanNLP分词器 的分词结果:

    1 、我 爱楚离陌

    Jieba分词器 的分词结果:

    1 、我爱楚 离 陌

    Jcseg分词器 的分词结果:

    1 、我 爱 楚 离 陌

    MMSeg4j分词器 的分词结果:

    1 、我爱 楚 离 陌

    IKAnalyzer分词器 的分词结果:

    1 、我 爱 楚 离 陌

    ********************************************

    ********************************************

    word分词器 的分词结果:

    1 、【全切分算法】我 爱 楚离陌

    2 、【双向最大最小匹配算法】我 爱 楚离陌

    3 、【正向最大匹配算法】我 爱 楚离陌

    4 、【双向最大匹配算法】我 爱 楚离陌

    5 、【逆向最大匹配算法】我 爱 楚离陌

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    7 、【双向最小匹配算法】我 爱 楚离陌

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    Stanford分词器 的分词结果:

    1 、【Stanford Chinese Treebank segmentation】我 爱 楚离陌

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    6 、【极速词典分词】我 爱 楚 离 陌

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    1 、【简易模式】我 爱 楚 离 陌

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    1 、【SimpleSeg】我爱 楚 离 陌

    2 、【ComplexSeg】我爱 楚 离 陌

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    2 、【细粒度切分】我 爱 楚 离 陌

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  • Java 8新特性终极指南2014/06/20 | 分类: 基础技术 | 3 条评论 | 标签: java8分享到: 115编者注:Java 8已经公布有一段时间了,种种迹象表明Java 8是一个有重大改变的发行版。我们也在其他地方引用了15个必读的...
  • java对象的声明和初始化java中,Object o 等价于C++中的 Obejct &...进一步讲,此时o仅是一个标识符,存在于java栈中,对象Obeject没有被类加载进行加载,也就不会有初始化的过程。Object o = ...
  • JAVA比较排序及对比自然排序

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  • Java编辑很多,有免费的,有收费的,有英文的,中文的,有多国语言的,没有哪款比哪款好,只有哪款更适合你,不必为了标新立异而使用别人都不使用的编辑,笔者建议大家走大众化路线。 目前市面上流行的Java...
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  • 1.1.class类的相等比较对于class类的对象,只有由相同的类加载加载,并且类名相同,才是相同的class。同时,对于类的委托加载机制,可以遵循,也可以不遵循。定义Hello类。packagecom.test.javatechnology....
  • public static void main(String[] args){ List list = new ArrayList(); list.add(5); list.add(23);... } } 导入的包为: import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List;
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  • 实现过滤只须在web.xml中设定相关设定, 不需要修改Servlet、JSP和其他静态...import java.io.IOException; ? import javax.servlet.Filter; ? import javax.......Java Web 试卷一、选择题: 1.在 JSP 中使用标记...
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  • 本文的目标有两个:1、学会使用11大Java开源中文分词2、对比分析11大Java开源中文分词的分词效果本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景...
  • java文本相似度对比

    2019-01-14 15:05:07
    使用java调用HanLP分词实现两个文本相似度对比,可以很快对比出百分率(1=100%)
  • Comparable是通用的接口,用户可以实现它来完成自己特定的比较,而Comparator可以看成一种算法的实现,在需要容器集合实现比较功能的时候,来指定这个比较,这可以看成一种设计模式,将算法和数据分离。...
  • Comparable和Comparator接口都可用作普通意义上对象间的比大小,但两个接口在实例化方面的用法不尽相同,接下来我们就来详细对比Java中的Comparable排序接口和Comparator比较接口
  • 原标题:11大Java开源中文分词的使用方法和分词效果对比 作者:liuchi1993本文的目标有两个:1、学会使用11大Java开源中文分词2、对比分析11大Java开源中文分词的分词效果本文给出了11大Java开源中文分词的...
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