① 什么叫正向寄件
正向索引要以关键词主导码，查寻时必须遍历每一个文档。每一文档都相匹配一个文档ID，文档内容被表达为一串关键字的结合。事实上在网络搜索引擎索引比对库，关键字也早已变换为关键字ID。那样的数据结构就称之为正向索引。
② 什么是正向索引，倒排索引
倒排索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件。建立全文索引中有两项非常重要，一个是如何对文本进行分词，一是建立索引的数据结构。分词的方法基本上是二元分词法、最大匹配法和统计方法。索引的数据结构基本上采用倒排索引的结构。分词的好坏关系到查询的准确程度和生成的索引的大小。在中文分词发展中，早期经常使用分词方式是二元分词法，该方法的基本原理是将包含中文的句子进行二元分割，不考虑单词含义，只对二元单词进行索引。因此该方法所分出的单词数量较多，从而产生的索引数量巨大，查询中会将无用的数据检索出来，好处是算法简单不会漏掉检索的数据。之后又发展出最大匹配分词方法，该方法又分为正向最大分词和逆向最大分词。其原理和查字典类似，对常用单词生成一个词典，分析句子的过程中最大的匹配字典中的单词，从而将句子拆分为有意义的单词链。最大匹配法中正向分词方法对偏正式词语的分辨容易产生错误，比如“首饰和服装”会将“和服”作为单词分出。达梦数据库采用的是改进的逆向最大分词方法，该分词方法较正向正确率有所提高。最为复杂的是通过统计方式进行分词的方法。该方法采用隐式马尔科夫链，也就是后一个单词出现的概率依靠于前一个单词出现的概率，最后统计所有单词出现的概率的最大为分词的依据。这个方法对新名词和地名的识别要远远高于最大匹配法，准确度随着取样文本的数量的增大而提高。二元分词方法和统计方法是不依赖于词典的，而最大匹配法分词方法是依赖于词典的，词典的内容决定分词结构的好坏。全文检索的索引被称为倒排索引，之所以成为倒排索引，是因为将每一个单词作为索引项，根据该索引项查找包含该单词的文本。因此，索引都是单词和唯一记录文本的标示是一对多的关系。将索引单词排序，根据排序后的单词定位包含该单词的文本。 步骤1）读取一整条句子到变量str中，转到步骤2 步骤2）从句子的尾端读取1个字到变量word中，转到步骤3 步骤3）在字典查找word中保存的单词。如果存在则保存word，转到步骤4，否则转到步骤5） 步骤4）如果是字典中最大单词或者超过最大单词数（认定为新词），从句尾去掉该单词，返回步骤2 步骤5）读取前一个字到word中，构成新单词，转到步骤3）词库的内存数据结构和词库中单词的匹配算法 内存中单词采用层次结构保存 假设字典中有如下的单词：中国 中华民国 国家 人民 民主 在内存中按照如下方式按层排列，其中每一个方块代表一个字，箭头所指向为该单词的前一个字
③ 线性代数怎么算
线性代数是关于向量空间和线性映射的一个数学分支，包括对线、面和子空间的研究，也涉及到所有向量空间的一般性质。
线性代数是纯数学和应用数学的核心，它的含义随着数学的发展而不断扩大，其理论和方法已经渗透到数学的许多分支，也成为理论物理和理论化学不可缺少的代数基础知识。
④ 搜索引擎算法中，什么是正向索引什么是倒排索引
倒排索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件。建立全文索引中有两项非常重要，一个是如何对文本进行分词，一是建立索引的数据结构。分词的方法基本上是二元分词法、最大匹配法和统计方法。索引的数据结构基本上采用倒排索引的结构。
分词的好坏关系到查询的准确程度和生成的索引的大小。在中文分词发展中，早期经常使用分词方式是二元分词法，该方法的基本原理是将包含中文的句子进行二元分割，不考虑单词含义，只对二元单词进行索引。因此该方法所分出的单词数量较多，从而产生的索引数量巨大，查询中会将无用的数据检索出来，好处是算法简单不会漏掉检索的数据。之后又发展出最大匹配分词方法，该方法又分为正向最大分词和逆向最大分词。其原理和查字典类似，对常用单词生成一个词典，分析句子的过程中最大的匹配字典中的单词，从而将句子拆分为有意义的单词链。最大匹配法中正向分词方法对偏正式词语的分辨容易产生错误，比如“首饰和服装”会将“和服”作为单词分出。达梦数据库采用的是改进的逆向最大分词方法，该分词方法较正向正确率有所提高。最为复杂的是通过统计方式进行分词的方法。该方法采用隐式马尔科夫链，也就是后一个单词出现的概率依靠于前一个单词出现的概率，最后统计所有单词出现的概率的最大为分词的依据。这个方法对新名词和地名的识别要远远高于最大匹配法，准确度随着取样文本的数量的增大而提高。
二元分词方法和统计方法是不依赖于词典的，而最大匹配法分词方法是依赖于词典的，词典的内容决定分词结构的好坏。
全文检索的索引被称为倒排索引，之所以成为倒排索引，是因为将每一个单词作为索引项，根据该索引项查找包含该单词的文本。因此，索引都是单词和唯一记录文本的标示是一对多的关系。将索引单词排序，根据排序后的单词定位包含该单词的文本。
步骤1）读取一整条句子到变量str中，转到步骤2
步骤2）从句子的尾端读取1个字到变量word中，转到步骤3
步骤3）在字典查找word中保存的单词。如果存在则保存word，转到步骤4，否则转到步骤5）
步骤4）如果是字典中最大单词或者超过最大单词数（认定为新词），从句尾去掉该单词，返回步骤2
步骤5）读取前一个字到word中，构成新单词，转到步骤3）
词库的内存数据结构和词库中单词的匹配算法
内存中单词采用层次结构保存
假设字典中有如下的单词：中国 中华民国 国家 人民 民主
在内存中按照如下方式按层排列，其中每一个方块代表一个字，箭头所指向为该单词的前一个字
⑤ 什么是正向索引什么是倒排索引链接关系计算怎么算
倒排索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件。建立全文索引中有两项非常重要，一个是如何对文本进行分词，一是建立索引的数据结构。分词的方法基本上是二元分词法、最大匹配法和统计方法。索引的数据结构基本上采用倒排索引的结构。
分词的好坏关系到查询的准确程度和生成的索引的大小。在中文分词发展中，早期经常使用分词方式是二元分词法，该方法的基本原理是将包含中文的句子进行二元分割，不考虑单词含义，只对二元单词进行索引。因此该方法所分出的单词数量较多，从而产生的索引数量巨大，查询中会将无用的数据检索出来，好处是算法简单不会漏掉检索的数据。之后又发展出最大匹配分词方法，该方法又分为正向最大分词和逆向最大分词。其原理和查字典类似，对常用单词生成一个词典，分析句子的过程中最大的匹配字典中的单词，从而将句子拆分为有意义的单词链。最大匹配法中正向分词方法对偏正式词语的分辨容易产生错误，比如“首饰和服装”会将“和服”作为单词分出。达梦数据库采用的是改进的逆向最大分词方法，该分词方法较正向正确率有所提高。最为复杂的是通过统计方式进行分词的方法。该方法采用隐式马尔科夫链，也就是后一个单词出现的概率依靠于前一个单词出现的概率，最后统计所有单词出现的概率的最大为分词的依据。这个方法对新名词和地名的识别要远远高于最大匹配法，准确度随着取样文本的数量的增大而提高。
二元分词方法和统计方法是不依赖于词典的，而最大匹配法分词方法是依赖于词典的，词典的内容决定分词结构的好坏。
全文检索的索引被称为倒排索引，之所以成为倒排索引，是因为将每一个单词作为索引项，根据该索引项查找包含该单词的文本。因此，索引都是单词和唯一记录文本的标示是一对多的关系。将索引单词排序，根据排序后的单词定位包含该单词的文本。
⑥ android 中opengl画正方体，其顶底坐标还有索引是怎么计算和定义的
opengl es画图形都是通过三角形来画的，当然还可以画直线和点
画图形的时候有两种方法：glDrawArrays( ) 和glDrawElements( )
比如画一个由2个三角形组成的正方形，左上角坐标是l,t,右下角坐标是r,b
使用glDrawArrays绘制时，画2个三角形，需要这样传：
(l,t),(r,t),(l,b)
(r,t),(r,b),(l,b)
也就是说传的顶点数据就是按照顺时针或者逆时针排好顺序的，两个三角形的6个顶点
而用glDrawElements画的话可以这样
float coord[4][2]={{l,t},{r,t},{r,b},{l,b}};
绘制时用索引指定顶点顺序：
0,1,3
1,2,3
也就是说glDrawArrays传输或指定的数据是最终的真实数据,在绘制时效能更好
而glDrawElements指定的是真实数据的调用索引,在内存/显存占用上更节省
⑦ 逆序截取 python中有一案例没明白，s[6:-2-1]结果是什么请大神指教。
结果是6
python中对于可迭代对象的截取规则：[开始索引(含):结束索引(不含):步长]
步长为负数时代表逆序截取。
正向索引从0开始，反向索引从-1开始，所以可知字符串s中，索引值为6的是6，索引值为-2的是5。
所以，逆向从6(含)截取到5(不含)，结果是6。
字符串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 什么是正向索引
什么是正向索引、什么是倒排索引？
正向索引（forward index），反向索引（inverted index）更熟悉的名字是倒排索引。
在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置，得到正向索引的结构如下：
“文档1”的ID > 单词1：出现次数，出现位置列表；单词2：出现次数，出现位置列表；…………。
“文档2”的ID > 此文档出现的关键词列表。
当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时，假设只存在正向索引（forward index），那么就需要扫描索引库中的所有文档，找出所有包含关键词“华为手机”的文档，再根据打分模型进行打分，排出名次后呈现给用户。因为互联网上收录在搜索引擎中的文档的数目是个天文数字，这样的索引结构根本无法满足实时返回排名结果的要求。
所以，搜索引擎会将正向索引重新构建为倒排索引，即把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现这个关键词，得到倒排索引的结构如下：
“关键词1”：“文档1”的ID，“文档2”的ID，…………。
“关键词2”：带有此关键词的文档ID列表。