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paoding-analysis-2.0.4
- Paoding中文分词是一个使用Java开发的，可结合到Lucene应用中的，为互联网、企业内部网使用的中文搜索引擎分词组件。 Paoding填补了国内中文分词方面开源组件的空白，致力于此并希翼成为互联网网站首选的中文分词开源组件。 Paoding中文分词追求分词的高效率和用户良好体验。-Paoding Chinese word is a Java development can be combined with Lucene applications for the word componen
wangluoliuliangjiexi
- 是分析捕获网络中的IP数据包，解析数据包的内容，见个结果显示在标准输出上，并同时写入日志文件。 程序的具体要求如下： • 以命令行形式运行：ipparse logfile，其中ipparse是程序名，而logfile则代表记录结果的日志文件。 • 在标准输出、和日志文件中写入捕获的IP包的版本、头长度、服务类型、数据包总长度、数据包标识、分段标志、分段偏移值、生存时间、上层协议类型、头校验和、源IP地址和目的IP地址等内容。 -是分析捕获网络中的IP数据
je
- 极易分词器，在搜索引擎中至关重要，主要是针对中文。中文分词很难实现得非常完美，所以，可以从研究极易中得到相应的启发-Vulnerable to the word in the search engines is essential, mainly for the Chinese. Chinese word segmentation is difficult to achieve perfectly, so you can get the inspiration from the study ea
cobar
- java编写的垂直与水平切分的无缝代理工具-java written in vertical and horizontal segmentation seamless agent tools
ICTCLAS-V3.0
- 本程序是是汉语文本的分词系统，进行了改进，是最新的版本，准确率达到99 以上。-This procedure is the Chinese text segmentation system has been improved, is the latest version, the accuracy rate of more than 99 .
RMM
- 这个是RMM算法，支持正向、逆向最大匹配，是自然语言处理的重要算法之一，只要替代程序中的词库即可。本词库取自1988年人民日报语料材料，算法对中文分词精确度达到90 以上-This is RMM algorithm supports forward, reverse maximum matching, natural language processing algorithm, as long as the alternative procedures thesaurus can. The th
findleft
- 这个是概率统计最大算法，此算法是分词算法的一种，是自然语言处理中最有效的分词算法之一，本算法精确度达到95 以上-This is the probability statistics algorithm, this algorithm is a sub-word segmentation algorithm is the most effective natural language processing word segmentation algorithm, the algorithm an
MapTest
- 倒排索引，此程序，运用ICTClas分词工具实现的中文分词，并建立倒排索引输出到指定文件。-Inverted index, this procedure, use ICTClas segmentation tool to achieve the Chinese word segmentation and indexing inverted output to the specified file.
test
- 分享一段asp站内类似百度引擎的模糊搜索代码 早在N年前就有网友问过：类似百度的站内模糊搜索怎样才能实现？最近工作需要，做了一个 asp 站内搜索。要求完全匹配的关键词要排在前面，关键词要模糊匹配。在网上搜了半天没有找到需要的代码，只好自己编写，现在分享给有需要的人。 功能介绍： 1、利用分词技术，先把关键词拆分为多个词组。如：“搜索炼药师”，拆分为：“搜索”、“索炼”、“炼药”、“药师”等多个词组。 2、如：数据库标题字段完全匹配“搜索炼药师”的排在前面，数据库标题字段模糊匹配
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- SCWS是Simple Chinese Word Segmentation的首字母缩写（即：简易中文分词系统）。 这是一套基于词频词典的机械式中文分词引擎，它能将一整段的中文文本基本正确地切分成词。 词是中文的最小语素单位，但在书写时并不像英语会在词之间用空格分开， 所以如何准确并快速分词一直是中文分词的攻关难点。 -SCWS initials Simple Chinese Word Segmentation abbreviations (ie: Simple Chinese
PowerWatershed
- 一种全新的分水岭分割算法，能够有效对二维，三维图片进行分割。-A new watershed segmentation algorithm can effectively two-dimensional, three-dimensional image segmentation.
videoSlice
- 软件定义网络编程，在NOX上根据应用对网络分割-Software-defined network programming, application of network segmentation based on NOX
SearchEngine
- dySE 是个开源的 Java 小型搜索引擎。该搜索引擎分为三个模块：爬虫模块、预处理模块和搜索模块。其中详细阐述了: 多线程页面爬取、正文内容提取、文本提取、分词、索引建立、快照等功能的实现。-dySE is an open source Java small search engines. The search engine is divided into three modules: crawler module, pretreatment module and search module
dw
- 车牌的几何校正算法，采用这算法可以对车牌进行校正，更加容易进行车牌字符的分割。-Geometric correction algorithm of license plate, the license plate can be corrected with the algorithms, easier for license plate character segmentation.
q
- 这是一个针对于车牌识别、车牌字符分割和车牌字符识别的算法，源代码完整。-This is a for license plate recognition, license plate character segmentation and license plate character recognition algorithm, the source code integrity.
a1
- 这是一个针对于车牌识别、车牌字符分割和车牌字符识别的算法，源代码完整。-This is a for license plate recognition, license plate character segmentation and license plate character recognition algorithm, the source code integrity.
ee
- 车牌识别定位、字符分割与识别，这些是从淘宝上用很多钱买来的，希望能够帮助大家。-License plate recognition positioning, character segmentation and recognition, these were purchased taobao with a lot of money, want to be able to help you.
mm
- 车牌字符分割与识别，采用几种结合的方法进行，效果值得信赖。-License plate character segmentation and recognition, by using the combined method of several, the effect is reliable.
SOMSEGMENTATION
- self organizing map for mri tissue segmentation
Coding-OCR-recognition
- 现有基于机器视觉的智能检测技术是实现其生产质量快速、自动检测与控制的新型重要手段。在此基础上，本文介绍了基于HALCON机器视觉软件的检测系统和针对化妆品瓶底批号的图像处理关键技术，包括灰度值调整、形态学运算、字符分割及识别数字对象-Existing machine vision based intelligent detection technology is to achieve its production quality fast, automatic detection and con