斯坦福

原文： https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/102682374 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 编程 哈佛 CS50：计算机科学导论 视频 MIT 6.00.1x：计算机科学和 Python 编程导论 视频 中文版教材 UCB CS61a：计算机程序的构造与解释（Python） 主页 中文版教材 数据结构·算法 斯坦福 CS106b：程序设计抽象 视频 UCB CS61b：数据结构（Java） 主页 中文版教材 普林斯顿 Algs4：算法 主页 MIT 6.006：算法导论 系统 nand2tetris 主页 CMU 15-213：CSAPP 视频 笔记 MIT 6.828：操作系统 主页 中文版教材 UCB CS61c：计算机体系结构 主页 MIT 6.824：分布式系统 主页 斯坦福 CS144：计算机网络 视频 斯坦福 CS145：数据库导论 视频 编译 斯坦福 CS143：编译原理 主页 斯坦福 CS243：程序分析和优化 主页 斯坦福 CS343：高级编译原理 主页 数据科学/数学 MIT 18.003：微积分 中文版教材 MIT 18.06：线性代数 视频 笔记 斯坦福 CS109

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第一种：针对单个单词进行词性标注 import java.io.IOException; import edu.stanford.nlp.tagger.maxent.MaxentTagger; public class tagger { public static void main(String[] args) throws IOException,ClassNotFoundException { // Initialize the tagger MaxentTagger tagger = new MaxentTagger("F:/stanford-postagger-2014-06-16/models/english-left3words-distsim.tagger"); // The sample string String sample = "text"; // The tagged string String tagged = tagger.tagString(sample); // Output the result System.out.println(tagged); } } 第二种：对单句话进行词性标注 class TaggerDemo { private TaggerDemo() {} public static void main(String[] args

欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 编程 哈佛 CS50：计算机科学导论 视频 MIT 6.00.1x：计算机科学和 Python 编程导论 视频 中文版教材 UCB CS61a：计算机程序的构造与解释（Python） 主页 中文版教材 数据结构·算法 斯坦福 CS106b：程序设计抽象 视频 UCB CS61b：数据结构（Java） 主页 中文版教材 普林斯顿 Algs4：算法 主页 MIT 6.006：算法导论 系统 nand2tetris 主页 CMU 15-213：CSAPP 视频 笔记 MIT 6.828：操作系统 主页 中文版教材 UCB CS61c：计算机体系结构 主页 MIT 6.824：分布式系统 主页 斯坦福 CS144：计算机网络 视频 斯坦福 CS145：数据库导论 视频 编译 斯坦福 CS143：编译原理 主页 斯坦福 CS243：程序分析和优化 主页 斯坦福 CS343：高级编译原理 主页 数据科学/数学 MIT 18.003：微积分 中文版教材 MIT 18.06：线性代数 视频 笔记 斯坦福 CS109：面向计算机科学家的概率论 主页 UCB Prob140：面向数据科学的概率论 主页 中文版教材 UCB STAT150：随机过程 主页

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茎叶图的只做方法如下： 将每个数字分成茎和叶 对所有茎排序，并纵向从小到大放置好 对相同茎下的叶归到一起并排序，垂直于茎的排列方向放置好 举个例子：我们有一份奥斯卡影后的年龄集合： 34 34 27 37 42 41 36 32 41 33 31 74 33 49 38 61 21 41 26 80 42 29 33 36 45 49 39 34 26 25 33 35 35 28 30 29 61 32 33 45 29 62 22 44 按照上述方法做出茎叶图： 上图中，先分析了一下年龄的数字，将个位数作为叶子，个位数之外的部分作为茎，所以茎的集合是：2、3、4、5、6、7、8；叶子的集合是所有个位数 茎集合排序后垂直排列好，右侧画一条直线，以便和叶子区分 每个茎下面的叶子从小到大排序，并垂直于茎的方向放置后（上图1和2） 上图的3的意思是：一些软件如果发现茎下面叶子高度过大，会将每个茎劈成两半放置，其下面的叶子的0-4给子茎1，5-9给子茎2（其实就是进一步细分，用直方图类比就是：之前是每10岁作为一个group，后来变成每5岁作为一个group了，类比一下就应该很容易理解） 茎叶图和直方图有一点类似，但其比直方图好的一个点是：直方图实际上损失了一些详细信息（比如把21、22、25、26、27都归结成[20, 30)这个group后，就只知道这个group下面的样本个数