① 什麼叫正向寄件
正向索引要以關鍵詞主導碼，查尋時必須遍歷每一個文檔。每一文檔都相匹配一個文檔ID，文檔內容被表達為一串關鍵字的結合。事實上在網路搜索引擎索引比對庫，關鍵字也早已變換為關鍵字ID。那樣的數據結構就稱之為正向索引。
② 什麼是正向索引，倒排索引
倒排索引表中的每一項都包括一個屬性值和具有該屬性值的各記錄的地址。由於不是由記錄來確定屬性值，而是由屬性值來確定記錄的位置，因而稱為倒排索引(inverted index)。帶有倒排索引的文件我們稱為倒排索引文件，簡稱倒排文件。建立全文索引中有兩項非常重要，一個是如何對文本進行分詞，一是建立索引的數據結構。分詞的方法基本上是二元分詞法、最大匹配法和統計方法。索引的數據結構基本上採用倒排索引的結構。分詞的好壞關繫到查詢的准確程度和生成的索引的大小。在中文分詞發展中，早期經常使用分詞方式是二元分詞法，該方法的基本原理是將包含中文的句子進行二元分割，不考慮單詞含義，只對二元單詞進行索引。因此該方法所分出的單詞數量較多，從而產生的索引數量巨大，查詢中會將無用的數據檢索出來，好處是演算法簡單不會漏掉檢索的數據。之後又發展出最大匹配分詞方法，該方法又分為正向最大分詞和逆向最大分詞。其原理和查字典類似，對常用單詞生成一個詞典，分析句子的過程中最大的匹配字典中的單詞，從而將句子拆分為有意義的單詞鏈。最大匹配法中正向分詞方法對偏正式詞語的分辨容易產生錯誤，比如「首飾和服裝」會將「和服」作為單詞分出。達夢資料庫採用的是改進的逆向最大分詞方法，該分詞方法較正向正確率有所提高。最為復雜的是通過統計方式進行分詞的方法。該方法採用隱式馬爾科夫鏈，也就是後一個單詞出現的概率依靠於前一個單詞出現的概率，最後統計所有單詞出現的概率的最大為分詞的依據。這個方法對新名詞和地名的識別要遠遠高於最大匹配法，准確度隨著取樣文本的數量的增大而提高。二元分詞方法和統計方法是不依賴於詞典的，而最大匹配法分詞方法是依賴於詞典的，詞典的內容決定分詞結構的好壞。全文檢索的索引被稱為倒排索引，之所以成為倒排索引，是因為將每一個單詞作為索引項，根據該索引項查找包含該單詞的文本。因此，索引都是單詞和唯一記錄文本的標示是一對多的關系。將索引單詞排序，根據排序後的單詞定位包含該單詞的文本。 步驟1）讀取一整條句子到變數str中，轉到步驟2 步驟2）從句子的尾端讀取1個字到變數word中，轉到步驟3 步驟3）在字典查找word中保存的單詞。如果存在則保存word，轉到步驟4，否則轉到步驟5） 步驟4）如果是字典中最大單詞或者超過最大單詞數（認定為新詞），從句尾去掉該單詞，返回步驟2 步驟5）讀取前一個字到word中，構成新單詞，轉到步驟3）詞庫的內存數據結構和詞庫中單詞的匹配演算法 內存中單詞採用層次結構保存 假設字典中有如下的單詞：中國 中華民國 國家 人民 民主 在內存中按照如下方式按層排列，其中每一個方塊代表一個字，箭頭所指向為該單詞的前一個字
③ 線性代數怎麼算
線性代數是關於向量空間和線性映射的一個數學分支，包括對線、面和子空間的研究，也涉及到所有向量空間的一般性質。
線性代數是純數學和應用數學的核心，它的含義隨著數學的發展而不斷擴大，其理論和方法已經滲透到數學的許多分支，也成為理論物理和理論化學不可缺少的代數基礎知識。
④ 搜索引擎演算法中，什麼是正向索引什麼是倒排索引
倒排索引表中的每一項都包括一個屬性值和具有該屬性值的各記錄的地址。由於不是由記錄來確定屬性值，而是由屬性值來確定記錄的位置，因而稱為倒排索引(inverted index)。帶有倒排索引的文件我們稱為倒排索引文件，簡稱倒排文件。建立全文索引中有兩項非常重要，一個是如何對文本進行分詞，一是建立索引的數據結構。分詞的方法基本上是二元分詞法、最大匹配法和統計方法。索引的數據結構基本上採用倒排索引的結構。
分詞的好壞關繫到查詢的准確程度和生成的索引的大小。在中文分詞發展中，早期經常使用分詞方式是二元分詞法，該方法的基本原理是將包含中文的句子進行二元分割，不考慮單詞含義，只對二元單詞進行索引。因此該方法所分出的單詞數量較多，從而產生的索引數量巨大，查詢中會將無用的數據檢索出來，好處是演算法簡單不會漏掉檢索的數據。之後又發展出最大匹配分詞方法，該方法又分為正向最大分詞和逆向最大分詞。其原理和查字典類似，對常用單詞生成一個詞典，分析句子的過程中最大的匹配字典中的單詞，從而將句子拆分為有意義的單詞鏈。最大匹配法中正向分詞方法對偏正式詞語的分辨容易產生錯誤，比如「首飾和服裝」會將「和服」作為單詞分出。達夢資料庫採用的是改進的逆向最大分詞方法，該分詞方法較正向正確率有所提高。最為復雜的是通過統計方式進行分詞的方法。該方法採用隱式馬爾科夫鏈，也就是後一個單詞出現的概率依靠於前一個單詞出現的概率，最後統計所有單詞出現的概率的最大為分詞的依據。這個方法對新名詞和地名的識別要遠遠高於最大匹配法，准確度隨著取樣文本的數量的增大而提高。
二元分詞方法和統計方法是不依賴於詞典的，而最大匹配法分詞方法是依賴於詞典的，詞典的內容決定分詞結構的好壞。
全文檢索的索引被稱為倒排索引，之所以成為倒排索引，是因為將每一個單詞作為索引項，根據該索引項查找包含該單詞的文本。因此，索引都是單詞和唯一記錄文本的標示是一對多的關系。將索引單詞排序，根據排序後的單詞定位包含該單詞的文本。
步驟1）讀取一整條句子到變數str中，轉到步驟2
步驟2）從句子的尾端讀取1個字到變數word中，轉到步驟3
步驟3）在字典查找word中保存的單詞。如果存在則保存word，轉到步驟4，否則轉到步驟5）
步驟4）如果是字典中最大單詞或者超過最大單詞數（認定為新詞），從句尾去掉該單詞，返回步驟2
步驟5）讀取前一個字到word中，構成新單詞，轉到步驟3）
詞庫的內存數據結構和詞庫中單詞的匹配演算法
內存中單詞採用層次結構保存
假設字典中有如下的單詞：中國 中華民國 國家 人民 民主
在內存中按照如下方式按層排列，其中每一個方塊代表一個字，箭頭所指向為該單詞的前一個字
⑤ 什麼是正向索引什麼是倒排索引鏈接關系計算怎麼算
倒排索引表中的每一項都包括一個屬性值和具有該屬性值的各記錄的地址。由於不是由記錄來確定屬性值，而是由屬性值來確定記錄的位置，因而稱為倒排索引(inverted index)。帶有倒排索引的文件我們稱為倒排索引文件，簡稱倒排文件。建立全文索引中有兩項非常重要，一個是如何對文本進行分詞，一是建立索引的數據結構。分詞的方法基本上是二元分詞法、最大匹配法和統計方法。索引的數據結構基本上採用倒排索引的結構。
分詞的好壞關繫到查詢的准確程度和生成的索引的大小。在中文分詞發展中，早期經常使用分詞方式是二元分詞法，該方法的基本原理是將包含中文的句子進行二元分割，不考慮單詞含義，只對二元單詞進行索引。因此該方法所分出的單詞數量較多，從而產生的索引數量巨大，查詢中會將無用的數據檢索出來，好處是演算法簡單不會漏掉檢索的數據。之後又發展出最大匹配分詞方法，該方法又分為正向最大分詞和逆向最大分詞。其原理和查字典類似，對常用單詞生成一個詞典，分析句子的過程中最大的匹配字典中的單詞，從而將句子拆分為有意義的單詞鏈。最大匹配法中正向分詞方法對偏正式詞語的分辨容易產生錯誤，比如「首飾和服裝」會將「和服」作為單詞分出。達夢資料庫採用的是改進的逆向最大分詞方法，該分詞方法較正向正確率有所提高。最為復雜的是通過統計方式進行分詞的方法。該方法採用隱式馬爾科夫鏈，也就是後一個單詞出現的概率依靠於前一個單詞出現的概率，最後統計所有單詞出現的概率的最大為分詞的依據。這個方法對新名詞和地名的識別要遠遠高於最大匹配法，准確度隨著取樣文本的數量的增大而提高。
二元分詞方法和統計方法是不依賴於詞典的，而最大匹配法分詞方法是依賴於詞典的，詞典的內容決定分詞結構的好壞。
全文檢索的索引被稱為倒排索引，之所以成為倒排索引，是因為將每一個單詞作為索引項，根據該索引項查找包含該單詞的文本。因此，索引都是單詞和唯一記錄文本的標示是一對多的關系。將索引單詞排序，根據排序後的單詞定位包含該單詞的文本。
⑥ android 中opengl畫正方體，其頂底坐標還有索引是怎麼計算和定義的
opengl es畫圖形都是通過三角形來畫的，當然還可以畫直線和點
畫圖形的時候有兩種方法：glDrawArrays( ) 和glDrawElements( )
比如畫一個由2個三角形組成的正方形，左上角坐標是l,t,右下角坐標是r,b
使用glDrawArrays繪制時，畫2個三角形，需要這樣傳：
(l,t),(r,t),(l,b)
(r,t),(r,b),(l,b)
也就是說傳的頂點數據就是按照順時針或者逆時針排好順序的，兩個三角形的6個頂點
而用glDrawElements畫的話可以這樣
float coord[4][2]={{l,t},{r,t},{r,b},{l,b}};
繪制時用索引指定頂點順序：
0,1,3
1,2,3
也就是說glDrawArrays傳輸或指定的數據是最終的真實數據,在繪制時效能更好
而glDrawElements指定的是真實數據的調用索引,在內存/顯存佔用上更節省
⑦ 逆序截取 python中有一案例沒明白，s[6:-2-1]結果是什麼請大神指教。
結果是6
python中對於可迭代對象的截取規則：[開始索引(含):結束索引(不含):步長]
步長為負數時代表逆序截取。
正向索引從0開始，反向索引從-1開始，所以可知字元串s中，索引值為6的是6，索引值為-2的是5。
所以，逆向從6(含)截取到5(不含)，結果是6。
字元串s的索引值：
『0』 『1』 『2』 『3』 『4』 『5』 『6』
0 1 2 3 4 5 6
-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1
⑧ 什麼是正向索引
什麼是正向索引、什麼是倒排索引？
正向索引（forward index），反向索引（inverted index）更熟悉的名字是倒排索引。
在搜索引擎中每個文件都對應一個文件ID，文件內容被表示為一系列關鍵詞的集合（實際上在搜索引擎索引庫中，關鍵詞也已經轉換為關鍵詞ID）。例如「文檔1」經過分詞，提取了20個關鍵詞，每個關鍵詞都會記錄它在文檔中的出現次數和出現位置，得到正向索引的結構如下：
「文檔1」的ID > 單詞1：出現次數，出現位置列表；單詞2：出現次數，出現位置列表；…………。
「文檔2」的ID > 此文檔出現的關鍵詞列表。
當用戶在主頁上搜索關鍵詞「華為手機」時，假設只存在正向索引（forward index），那麼就需要掃描索引庫中的所有文檔，找出所有包含關鍵詞「華為手機」的文檔，再根據打分模型進行打分，排出名次後呈現給用戶。因為互聯網上收錄在搜索引擎中的文檔的數目是個天文數字，這樣的索引結構根本無法滿足實時返回排名結果的要求。
所以，搜索引擎會將正向索引重新構建為倒排索引，即把文件ID對應到關鍵詞的映射轉換為關鍵詞到文件ID的映射，每個關鍵詞都對應著一系列的文件，這些文件中都出現這個關鍵詞，得到倒排索引的結構如下：
「關鍵詞1」：「文檔1」的ID，「文檔2」的ID，…………。
「關鍵詞2」：帶有此關鍵詞的文檔ID列表。