Terms数据磁盘文件存储细节从这篇开始，已经涉及到倒排索引表的信息存储问题了。我们都知道倒排索引表中的Dictionary有许多不同的terms组成，Lucene关于这些terms数据的存储，就放在磁盘的.tii和.tis文件中。★.tii词典索引文件.tis词典数据文件1、tii保存了tis中每隔IndexInterval个词的位置信息，这是为了加快对词典文件tii中词的查找速度具体结构如下：TermInfoIndex(.tii)-->TIVersio
系统 2019-08-29 21:59:40 1727
本文是本人毕业时发表的论文.原文地址:http://www.ahcit.com/lanmuyd.asp?id=1972摘要文章提出一种集混沌加密技术，小波变换，扩频技术为一体的彩色图像水印算法。该算法先将水印信息通过混沌序列加密，再进行扩频调制弱化水印信息，然后在彩色载体图像绿色分量上进行小波变换，利用人类视觉模型(HVS)特性，在低频系数上嵌入处理后的水印信息。实验结果和攻击测试表明，该算法具有很好的鲁棒性以及安全性。关键词扩频；鲁棒性；盲水印；混沌序列
系统 2019-08-29 21:57:46 1727
通过上班闲暇时间开始学习一门脚本语言--python，很早前就有老同学建议学习一门脚本语言对未开开发会很有帮助，最初考虑选择哪门语言的时候在python和ruby中纠结了一下，最后选择python主要是感觉它的使用用户更广。开发环境我是在windows平台下开发的，python版本官方推荐的是2.7和3.3，我选择了后者，附上下载地址。事实上，对于新手来说，2.x和3.x确实有一些改变，如果你用2.x的帮助文档在3.x下开发可能会遇到一些麻烦（比如prin
系统 2019-08-12 09:30:29 1727
/***转载请注明作者longdickhttp://longdick.iteye.com**/相关帖子：1、人人都是领域专家-用例图2、人人都是领域专家-活动图3、人人都是领域专家-类图4、人人都是领域专家-顺序图5、人人都是领域专家-类图关系化6、人人都是领域专家-类图关系说明需求阶段用例图完成以后，需要进一步描述用例。由于每一个用例可能对应几个事件流，单从用例不能获取有效的信息。这时候就要用到活动图了。活动图专门用来描述用例的事件流。我们借用上一节其中
系统 2019-08-12 09:30:24 1727
前言我在使用mac安装virtualwrapper的时候遇到了问题，搞了好长时间，才弄好，在这里总结一下分享出来，供遇到相同的问题的朋友使用，少走些弯路。问题说明：Mac默认系统的python2，而我自己用的是brew安装的python3下面是我安装过程中出现的问题1.安装virtualwrapper打开终端，输入如下的命令pip3installvirtualenvpip3installvirtualenvwrapper2.在配置文件~/.bash_pro
系统 2019-09-27 17:56:58 1726
最近有个需求就是页面上执行shell命令，第一想到的就是os.system，复制代码代码如下:os.system('cat/proc/cpuinfo')但是发现页面上打印的命令执行结果0或者1，当然不满足需求了。尝试第二种方案os.popen()复制代码代码如下:output=os.popen('cat/proc/cpuinfo')printoutput.read()通过os.popen()返回的是fileread的对象，对其进行读取read()的操作可以
系统 2019-09-27 17:56:49 1726
图像可能在生成、传输或者采集过程中夹带了噪声，去噪声是图像处理中常用的手法。通常去噪声用滤波的方法，比如中值滤波、均值滤波。但是那样的算法不适合用在处理字符这样目标狭长的图像中，因为在滤波的过程中很有可能会去掉字符本身的像素。一个采用的是去除杂点的方法来进行去噪声处理的。具体算法如下：扫描整个图像，当发现一个黑色点的时候，就考察和该黑色点间接或者直接相连接的黑色点的个数有多少，如果大于一定的值，那就说明该点不是离散点，否则就是离散点，把它去掉。在考察相连的
系统 2019-09-27 17:56:42 1726
dict的很多方法跟list有类似的地方，下面一一道来，并且会跟list做一个对比嵌套嵌套在list中也存在，就是元素是list，在dict中，也有类似的样式：>>>a_list=[[1,2,3],[4,5],[6,7]]>>>a_list[1][1]5>>>a_dict={1:{"name":"qiwsir"},2:"python","email":"qiwsir@gmail.com"}>>>a_dict{1:{'name':'qiwsir'},2:'p
系统 2019-09-27 17:56:38 1726
码字不易，喜欢请点赞！！！这篇文章主要分享了使用Python来对文本数据进行情感分析以及绘制词云。主要步骤包括：1.文本预处理2.文本分词3.去除停用词(这里设置为单个词和一些常见的停用词)4.词频统计5.情感分析6.绘制词云首先导入所需的程序办和文本数据：#带入程序包importpandasaspdimportreimportjiebaimportcollectionsfromwordcloudimportWordCloud,ImageColorGene
系统 2019-09-27 17:56:28 1726
使用Python写CUDA程序有两种方式：*Numba*PyCUDAnumbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。例子numbaNumba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU上运行，只需在函数上方加上相关的指令标记，如下所示：importnumpyasnpfromti
系统 2019-09-27 17:56:19 1726
