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- CountDownLatch是java.util.concurrent包中的一个类,它是一种同步辅助工具。从概念上来说,它就像是一扇门,在门的一侧有一组线程(我们称之为工作线程)在进行各种操作,而在门的另一侧有一个或多个线程(我们称之为等待线程)在等待。这扇门初始是关闭的,当工作线程完成它们各自的任务时,就相当于在门上进行一次“倒计时操作”(countDown操作),当所有工作线程都完成任务,倒计 CountDownLatch是java.util.concurrent包中的一个类,它是一种同步辅助工具。从概念上来说,它就像是一扇门,在门的一侧有一组线程(我们称之为工作线程)在进行各种操作,而在门的另一侧有一个或多个线程(我们称之为等待线程)在等待。这扇门初始是关闭的,当工作线程完成它们各自的任务时,就相当于在门上进行一次“倒计时操作”(countDown操作),当所有工作线程都完成任务,倒计
- 解释器模式是一种行为设计模式,它定义了一种语言的语法规则,并提供了一个解释器来解释该语言中的语句。在我们的案例中,这种语言就是由各种知识规则组成的规则集。 解释器模式通常包含以下几个关键角色: 抽象表达式(Abstract Expression):声明一个抽象的解释操作,该操作被具体的子表达式所实现。它是所有具体表达式的父类,定义了统一的接口。 解释器模式是一种行为设计模式,它定义了一种语言的语法规则,并提供了一个解释器来解释该语言中的语句。在我们的案例中,这种语言就是由各种知识规则组成的规则集。 解释器模式通常包含以下几个关键角色: 抽象表达式(Abstract Expression):声明一个抽象的解释操作,该操作被具体的子表达式所实现。它是所有具体表达式的父类,定义了统一的接口。
- Elasticsearch具有出色的索引和搜索能力,能够快速处理大规模的数据。而Word2Vec模型则可以将文本中的词语映射为低维向量,这些向量能够很好地捕捉词语的语义信息。通过将文章中的词语向量进行组合等操作,可以得到文章的语义向量表示。将其存储在Elasticsearch中,并利用Elasticsearch的向量搜索功能,就可以实现对文章的语义相似度检索,从而有效地判断文章是否存在抄袭嫌疑。 Elasticsearch具有出色的索引和搜索能力,能够快速处理大规模的数据。而Word2Vec模型则可以将文本中的词语映射为低维向量,这些向量能够很好地捕捉词语的语义信息。通过将文章中的词语向量进行组合等操作,可以得到文章的语义向量表示。将其存储在Elasticsearch中,并利用Elasticsearch的向量搜索功能,就可以实现对文章的语义相似度检索,从而有效地判断文章是否存在抄袭嫌疑。
- 在自然语言处理(NLP) 领域,Word2Vec 模型无疑是一颗璀璨的明星。它犹如一把神奇的钥匙,为我们开启了通往文本语义理解的大门。Word2Vec 模型的主要作用体现在多个方面。 首先,在词向量表示方面,它能够将单词映射到低维向量空间,使得语义相近的单词在向量空间中距离相近。例如,“苹果”和“香蕉”这两个表示水果的词汇,其对应的词向量在经过 Word2Vec 训练后。 在自然语言处理(NLP) 领域,Word2Vec 模型无疑是一颗璀璨的明星。它犹如一把神奇的钥匙,为我们开启了通往文本语义理解的大门。Word2Vec 模型的主要作用体现在多个方面。 首先,在词向量表示方面,它能够将单词映射到低维向量空间,使得语义相近的单词在向量空间中距离相近。例如,“苹果”和“香蕉”这两个表示水果的词汇,其对应的词向量在经过 Word2Vec 训练后。
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- Spring Boot 提供了一种便捷的方式来管理和校验应用程序的配置,即通过类型安全的配置属性。@EnableConfigurationProperties 注解在这里扮演了重要的角色,它使得 Spring Boot 能够将外部配置文件中的属性绑定到强类型的 Java Beans 上。 Spring Boot 提供了一种便捷的方式来管理和校验应用程序的配置,即通过类型安全的配置属性。@EnableConfigurationProperties 注解在这里扮演了重要的角色,它使得 Spring Boot 能够将外部配置文件中的属性绑定到强类型的 Java Beans 上。
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