涉及到两个问题： 一、访问磁盘中文件夹、文件夹下面的文件夹 先看一下磁盘文件夹结构 C盘下面有个根文件夹SaveFile，SaveFIle下面有两个子文件夹分别为，2018、2019， 子文件下2018下面有两个子文件夹18120和18131 子文件下2019下面有两个子文件夹18120和18129 现在希望把SaveFile子文件夹和子文件夹下面的文件夹的名称存起来，也就是下面这样的 2018       18120 　　　    18131 2019　　18120 　　　　 18129 二、基于以上的结构我们要怎么样存数据呢 其实我一开始自己也没绕出来的，最初想到的是使用Dictio

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基于分词与BP网络的文本分类 首先下载整个文件，BP文本分类-语义特征提取.rar主要存放了相关的数据集 代码主要包括： 1.特征提取 首先对文本信息进行分词处理，采用基于字符串匹配的方法： 依次截取一到多个词，并与字典库进行匹配。如二狗，如果匹配到字典中有这个词，则将其分为一个词；发现字典中没有与之匹配的，则说明这个不是一个词语，进行顺序操作， 2.得到分词后的文本之后，就是转换成数字编码，因此电脑没办法识别汉字。这一部分叫特征表示，即用数字的方式表示中文文本，采用的方法是基于词带模型的特征表示 3.通过2我们将文本表示成了数字，但是这样的表示通常都是稀疏的，为此我们利用降维方法，消除掉这些冗余特征。 4. 文本分类，采用的就是bp网络（1）如pca的降维数，维数过高，包含冗余数据，过低又会删除掉重要信息。（2）bp网络结构的调整，如隐含层节点数，学习率等

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汉语词典 总计收录21104个汉字和符号。 符号包括标点符号和数学符号等 full.json为完整数据，包含细分： word ， word pinyin ，带音调的拼音 pinyin2 ，无音调的拼音 strokes ， strokes数 radical ，偏旁 url ，该字所在页面 html ，原页面详情部分html detail ，详情部分文本 full.{start}-{end}.json为分片后的数据，方便git diff slim.json删除了detail ， url和html细分 words.json只保留汉字 pinyin-alias.json带音调和不带音调的单韵母的对照表 个人使用，禁止商用。

榆木分类器在线词典学习 这是在线稀疏字典学习和时间金字塔匹配的官方Matlab实现[“李南宇，司玉娟，邓铎，袁春雨ECG通过在线稀疏字典和时间金字塔匹配进行分类”，在IEEE第17届国际通信技术大会上（ICCT）]可以从中下载 兼容性 该代码使用Windows 10和Matlab 2012进行了测试。 抽象的 最近，单词袋（BOW）算法提供了有效的功能并提高了ECG分类系统的准确性。 但是，BOW算法有两个缺点：（1）。 量化误差大，重建性能差。 （2）。 它会丢失心跳的时间信息，并可能为不同类型的心跳提供令人困惑的功能。 此外，ECG分类系统可用于对心血管患者进行长时间监视和分析，同时会产生大量数据，因此我们迫切需要一种有效的压缩算法。 鉴于上述问题，我们使用小波特征构造稀疏字典，从而将量化误差降至最低。 为了降低算法的复杂性并适应大规模的心跳操作，我们将在线词典学习与特征符号算法结合起来以更新词典和系数。 系数矩阵用于表示心电图搏动，大大减少了内存消耗，同时解决了定量误差的问题。 最后，我们构造金字塔以匹配每个ECG搏动的系数。 因此，我们通过时间随机池获得包含节拍时间信息的特征。

离线字典 这是一个使用 Java 和 MySQL 后端构建的离线词典应用程序。 用户可以在应用程序中动态添加新词和管理现有词。 可以使用提供的 sql 文件添加一组示例单词。

Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API