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如何使用Hanlp加载大字典

问题 因为需要加载一个 近 1G 的字典到Hanlp中,一开始使用了CustomDictionay.add() 方法来一条条的加载,果然到了中间,维护DoubleArraTre 的成本太高,添加一个节点,都会很长时间,本来时间长一点没有关系,只要训练出.bin 的文件,第二次加载就会很快,然而作为以空间换时间的DAT结构,内存消耗很大,预料之内的出现了 1 out of memory: heap size 的问题。后来尝试直接加载了1G 的字典,显然更不行。 思路 阅读了Hanlp的部分源码,也请教了原作者一部分问题,就打算从源码入手。初步想法大概是将原始字典 split 成多份,然后分别将多份的小字典 训练成 多个小的.bin 文件,再完整的加载到内存中,基于的原则则是:加载两个10M的字典的消耗比一个20M的要小。 然后又优化了一部分,现在加载一个大概1G的字典,占内存约3g+ ,已经可以使用了。 大概流程 1 修改 CustomDictionary.java 设置一个 hashmap 或者 一个 list 来存储所有的小Dat 2 将所有的dat加载完,这里就不再区分主副字典了。...

集群选举算法实现

一个分布式服务集群管理通常需要一个协调服务,提供服务注册、服务发现、配置管理、组服务等功能,而协调服务自身应是一个高可用的服务集群,ZooKeeper是广泛应用且众所周知的协调服务。协调服务自身的高可用需要选举算法来支撑,本文将讲述选举原理并以分布式服务集群NebulaBootstrap的协调服务NebulaBeacon为例详细说明协调服务的选举实现。   为什么要选NebulaBeacon来说明协调服务的选举实现?一方面是我没有读过Zookeeper的代码,更重要的另一方面是NebulaBeacon的选举实现只有两百多行代码,简单精炼,很容易讲清楚。基于高性能C++网络框架Nebula实现的分布式服务集群NebulaBootstrap是一种用C++快速构建高性能分布式服务的解决方案。   为什么要实现自己的协调服务而不直接用Zookeeper?想造个C++的轮子,整个集群都是C++服务,因为选了ZooKeeper而需要部署一套Java环境,配置也跟其他服务不是一个体系,实在不是一个好的选择。Spring Cloud有Eureka,NebulaBootstrap有NebulaBeaco...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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