OBJ区块链（区块链blockchain）

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本文目录一览：

• 1、基于Gensim的文本相似度计算
• 2、STL内存管理详细分析

基于Gensim的文本相似度计算

Obj2 = GensimExp（raw_documents，违规办理信贷业务，Similarity-tfidf-index，600，3）.CalSim（） Obj3 = GensimExp（raw_documents，本期收入较上期增长较多，Similarity-LSI-index，400，2）.CalSim（） 实验结果： 由于语料库不多，选择返回相似的文本个数较少，不过也能大致看出判断是正确的。

Gensim是一个专为自然语言处理任务设计的库，其主要功能包括词向量生成、语义相似度计算和主题建模等。

主题向量变换Gensim的核心在于文本向量变换，通过主题模型挖掘语料的内在结构。例如，用TF-IDF模型初始化时，需要提供一个稀疏向量迭代器作为训练语料，并计算特征的IDF值。模型的使用涉及到语料共享特征字典和流式处理。计算文档相似度得到主题向量后，Gensim提供了计算文档相似度的API。

文本相似度计算是另一个关键功能，gensim提供了两种方法：TF-IDF和LSI。TF-IDF衡量的是词在文档中的重要性，而LSI（潜在语义索引）则通过低维空间中的相似性度量来捕捉词语之间的隐含关系。这两种方法都能有效地衡量文档间的相似性，为文本挖掘提供有力支持。

你好，你可以考虑使用gensim的来做文本的相识度分析。主要使用的算法是tf-idf tf：term frequency 词频 idf：inverse document frequency 倒文档频率 主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

在前一Notebook中，我们基于Gensim官网教程，使用英文语料库进行了word2vec模型实验。本Notebook将针对中文文本进行计算，通过GooSeeker文本分词和情感分析软件进行分词，使用分词结果作为输入。关键步骤包括：使用GooSeeker进行分词，得到分词效果表作为中文语料库。将分词结果数据转换为csv文件。

STL内存管理详细分析

1、第二级内存配置器负责小内存OBJ区块链的管理 当申请大量的小内存时OBJ区块链，一方面会把完整的内存区间划分的很破碎，当再次申请较大的内存时，可能会出现没有足够长的区间的情况，另一方面，大量的小区间也会使操作系统用来记录内存状态的数据结构很臃肿。

2、对于自定义的内存分配器，如Custome_Alloc，为OBJ区块链了与STL容器无缝集成，需要实现与std：allocator相同的接口，并通过__gnu_cxx：__alloc_traits的机制，让容器能够利用这些自定义功能进行内存管理。

3、内存管理机制是vector的精华之一。当空间耗尽时，vector会自动扩展为二倍的内存容量，以容纳新增元素。此过程涉及创建新空间，复制原有数据，然后释放旧空间，确保资源的有效利用。vector提供了丰富的迭代器，遵循随机访问的行为，允许直接获取和修改数据，增强操作的效率。

4、空间配置原理：STL中的vector使用SGI STL容器的二级空间配置器。vector头部包含配置信息，如data_allocator作为空间配置器的别名。简单配置器（simple_alloc）是封装了高级和低级配置器调用的抽象类。构造函数与内存管理：vector通过空间配置器创建元素。

5、内存碎片分为：内部碎片和外部碎片。内部碎片就是已经被分配出去（能明确指出属于哪个进程）却不能被利用的内存空间；外部碎片指的是还没有被分配出去（不属于任何进程），但由于太小了无法分配给申请内存空间的新进程的内存空闲区域。只要借助一条VBScript脚本语句可以轻松实现内存碎片的整理。