用于 Elasticsearch 2.2 的 中文分词器，已构建好，直接放入 Elasticsearch 的plugins 目录下使用

更新：现在可以嵌入预训练的通用句子编码器和BERT句子转换器。阅读。 Top2Vec Top2Vec是用于主题建模和语义搜索的算法。它会自动检测文本中存在的主题，并生成联合嵌入的主题，文档和单词向量。训练Top2Vec模型后，您可以： 获取检测到的主题数。 获取主题。 获取主题大小。 获取层次结构主题。 通过关键字搜索主题。 按主题搜索文档。 通过关键字搜索文档。 查找类似的单词。 查找类似的文档。 使用公开模型 有关其工作原理的更多详细信息，请参见。 好处 自动查找主题数。 无需停用词列表。 无需词干/词形限制。 适用于短文本。 创建联合嵌入的主题，文档和单词向量。 内置搜索功能。 它是如何工作的？ 该算法所做的假设是，许多语义上相似的文档都表明了一个潜在的主题。第一步是创建文档和单词向量的联合嵌入。将文档和单词嵌入向量空间后，算法的目标是找到文档的密集簇，然后确定哪些单词将这些文档

通过对bootstrap-table.min.js的修改，实现了自定义搜索功能。 function search() { var keyvalue = $("#searchStr").val(); $("#tablelist").bootstrapTable("loadAddSearch", keyvalue); }

在Microsoft Office（Word，Excel，Power Point），LibreOffice（书写器，Calc，Impress），Visio和文本/ ASCII文件（RTF / TXT / CSV / MD / HTML等）中进行搜索。 对于所有其他文件，它将使用模糊逻辑来检查文件是文本文件还是二进制文件。 如果是文本，它将在文件内容中搜索匹配项。 在Windows 7或更高版本上运行。 需要.NET Framework 4.7或更高版本。 在VB.NET 2019中开发的开源软件。

PYBO-Python中的藏语NLP 概述 bo将藏文文字标记为单词。 基本用法 入门 需要安装Python3。 python3 -m pip install pybo 标记字符串 drupchen@drupchen: ~ $ bo tok-string " ༄༅། །རྒྱ་གར་སྐད་དུ། བོ་དྷི་སཏྭ་ཙརྻ་ཨ་བ་ཏ་ར། བོད་སྐད་དུ། བྱང་ཆུབ་སེམས་དཔའི་སྤྱོད་པ་ལ་འཇུག་པ། ། སངས་རྒྱས་དང་བྱང་ཆུབ་སེམས་དཔའ་ཐམས་ཅད་ལ་ཕྱག་འཚལ་ལོ། །བདེ་གཤེགས་ཆོས་ཀྱི་སྐུ་མངའ་སྲས་བཅས་དང༌། །ཕྱག་འོས་ཀུན་ལའང་གུས་པར་ཕྱག་འཚལ་ཏེ། །བདེ་གཤེགས་ སྲས་ཀྱི་སྡོམ་ལ་འཇུག་པ་ནི། །ལུང་བཞིན་མ

突出显示您在Google中搜索的关键字 由于Chrome扩展程序采用新政策，因此请再次启用该扩展程序。请单击图标->这可以读取更改站点数据->在所有站点（推荐）或您当前所在的站点上。扩展程序，突出显示您在Google上搜索的关键字。按F5删除突出显示。 支持语言:English

关键词搜索 查找与其他（已知）关键字相关联的（可能未知）关键字。 该程序从用户定义的种子关键字开始，从Google搜索结果中找到相关的种子关键字。 来自相关的Google图片搜索的文字也会被考虑。 重复该过程，直到达到一个停止标准（即，用户停止程序或提取的关键字不再有太大变化）为止。 桂 用户可以通过gui与迭代搜索进行交互（也可以通过编程方式与程序进行交互）。 要打开gui，请从程序目录中打开一个终端，然后键入： python kwGui.py 要启动关键字搜索，请输入搜索词，然后按Enter或单击“搜索”按钮。 关键字将显示在gui的左侧，而相关图像显示在gui的右侧。 关键字类型： 顶部（绿色）：所有迭代中都包含原始（“永久”）关键字。 中（白色）：相关的关键字包含在搜索词中，但它们不是永久的，可以在后续迭代中降级。 底部（灰色）：其余关键字按其相关性排序。 可以通过

用于卸载不慎安装的window search4.0，原版的卸载程序

非度量空间库（NMSLIB） 重要笔记 NMSLIB是通用的，但速度很快，请参阅的结果。 我们最快的方法HNSW的独立实现。 所有文档（包括使用Python绑定和查询服务器，方法和空格的描述，构建库等）都可以上找到。 对于一般性问题，请使用：GitHub问题页面用于Bug和功能请求。 目标 非度量空间库（NMSLIB）是高效的跨平台相似性搜索库，也是评估相似性搜索方法的工具包。 核心库没有任何第三方依赖。 最近它已经越来越流行。 特别是，它已成为的一部分。 该项目的目标是创建一个有效且全面的工具包，用于在通用和非度量空间中进行搜索。 即使该库包含多种度量空间访问方法，我们的主要重点还是通用和近似搜索方法，尤其是非度量空间的方法。 NMSLIB可能是第一个在原则上支持非度量空间搜索的库。 NMSLIB是一个可扩展的库，这意味着可以添加新的搜索方法和距离函数。 NMSLIB可以直接在

原子轨道搜索算法（AOS），是Azizi M于2021年提出的一种新型智能优化算法，被收录在Applied Mathematical Modelling中。该算法主要是基于量子力学的一些原理以及量子的原子模型行为，考虑了原子核周围电子的特性。