php自动分词怎么做，数据库热搜表怎么做？
现在很多网站都提供了站内搜索功能，而搜索功能附带的另一个需求点就是“热搜词”，在所有的搜索关键词中统计高频搜索词，每个热搜词代表的就是一个热点。
对于开发者该如何开发热搜词功能呢？下面由浅到深向大家讲解下。
热搜词如何确定？很多开发人员可能会说，实现这个功能不难，只要将用户输入的搜索词入库，然后相同的搜索词进行+1统计即可。
听起来似乎没什么问题，但是，我们不能保证用户输入的关键词完完全全就是一个个独立的词汇！比如用户A搜索了“网站架构”，用户B搜索了“网站架构如何实现？”，按上面说的做法，那这2个搜索词是完全不同的搜索词，这会存在问题的，因为用户搜索意图是同样的，只是搜索词不同而己。
所以我们应该对用户输入的搜索词进行分词处理，然后将分词后的搜索词进行存储统计。
热搜词功能实现思路现在来说下如实热搜词的思路。
1、长尾搜索词进行中文分词处理
为确保搜索质量，我们需要对用户输入的长尾搜索词进行中文分词并提取，这样做的好处就是能明确用户搜索意图。
2、分词结果存入缓存
我们将分词后的搜索词汇不要直接存入数据库，当然了，如果这块业务请求低，那可以直接入库，如果并发大则需要存入缓存中进行临时存储。
3、搜索词weight处理
每涉及一个搜索词后就进行weight+1操作，代表这个词又被搜索了一次。
4、对weight进行排序即可找到热搜词。
以上就是热搜词的实现思路，但在实际业务场景中我们还要考虑其它因素，比如统计特定时间段内的热搜词。
以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流 ~ 我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！29岁想学python？
谢谢邀请，永远都不迟，重要是选对方法！！！
python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。
第 1章 从数学建模到人工智能
1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 19312.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐系统看算法场景13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战希望对你有帮助！！！
贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！正常人自学python一般多久学会？
如果是自学，从零基础开端学习python的话，按照每个人理解能力的不同，大致上需求半年到一年半左右的时刻，当然，如果有其它编程言语的经历，入门还是比较快的，大概需求2~3个月可以用Python言语编写一些简单的使用，只要进行体系的学习，才能更好的掌握Python技能。
初学者有什么不懂的可以私信我——我刚整理了一套2018最新的0基础入门教程，无私分享，获取方法：加下我自己创建的Python学习交流群935711829，这是Python学习交流的地方，不管你是小白还是大牛，小编都欢迎，不定期分享干货，包括我整理的一份适合零基础学习Python的资料和入门教程。
事实上想学好一门言语或许是其他任何的技术，都不可能短时间内学成，除非能够像电视剧那样把手放在背面传功，或许拿到屠龙刀里的九阴真经。
要把Python学好，在我看来，只要相同东西能够帮你做到，那就是，爱好-爱好-爱好！重要的事情说三遍！在Python这个魔法世界里，找到你自己感爱好的点进行切入，并时刻找到爱好点进行自我驱动是最好的学习方式！
还有一个问题是，看你学python要干嘛？这个决议了你的需求学习的深度。
假如你只是想了解下python，那看看一些根本的网上视频python初级教程就能够了；
假如你是想拿出做数据的加工，处理，那仍是先把一些正则，循环，数组，分词这些方法学好，再结合一些实际的事例。比如怎么将爬取的页面数据解析成结构化的格局；
假如你是想拿python做数据算法建模，像咱们自己开发了一套结合了常用的LR/GBDT/DT/RF/ARPIORI/K-MEANS的一个东西，把常用的数据表导入，数据过滤加工处理离散分箱等；
假如你是拿python做一些页面开发，那就要把Django什么的都学习了。
以上就是python自学要多久能学会的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
如何搭建一套有价值的团队知识管理体系？
这个好说，团队知识管理体系的搭建，就跟我们平时玩的乐高积木一样。通过它，可以搭建出种类繁多，形式各异的“建筑物”。(本文700～1000字，建议阅读时间3～5分钟，你将收获一种搭建知识体系的新思维，认识一种新工具)
其实，掌握好一门工具，是高效搭建有价值的团队管理体系的捷径人的知识储备量是复杂而零散的，如果没有一套工具去管理这些知识的话，很难生成一套系统的体系。
在这里，你可以把目光放到一款低代码开发工具上，一款华为、海尔、富士通、中铁、燕山大学等企业和组织，都在使用的低代码开发工具——云表。
拿管理思想来说，这是每个人珍贵的知识财富。
在云表这里，通过可视化的“拖拉拽”，即能快速实现你的管理梦想!什么样的团队知识管理体系有价值呢？那当然是，对个人，对团队都有帮助!
高效的业务管理模式，对你的工作有帮助吗？当然!数据透视、数据分析、预警提示、工程日志计划、采购单、报销单、项目合同、薪资核算、扫码入库、一物一码、WMS、HR、MES、ERP、OA、BI......所有的这些，对绽放你的管理思想，有帮助吧？
没错，在云表这里，你只需在类似excel的操作界面，点击鼠标，拖拉拽，就能像搭建乐高积木一样把各种报表、业务功能、业务应用搭建出来。
而流程图、柱状图、扇形图、思维导图、思维框架等，这些有手就行的图表制作，那就更不在话下啦!
提供免费版本，高并发，高可用目前，云表是有永久免费版本的哈。在这里，你还可以拿它与第三方软硬件集成，外接数据源，生成相应的移动端APP......但这都不是重点，重点是团队知识管理体系的搭建，需要企业每个员工的共同努力。
不过不用担心，云表不仅可以进行权限控制(设置好的模板，只能按规范填写，当然你也可以限制哪个人只能填写哪一部分），还支持海量用户在线协同办公，功能随需查改!
试想一下，企业里面的所有人，你没看错，是所有人，不管是业务人员，还是IT人员，都可以在云表上面，在“千人千面”的系统上，添上自己认为重要的知识架构。
使用者只需要基础的业务知识就可以，不需要借助VBA，更不用懂数据库。
云表生成的移动端APP云表就相当于一个地皮，而地皮上面的宏伟大厦，任你设计，曲面、椭圆、悬空.......都可以，这是专属你的知识管理体系!大家一起努力，就会落地更好的团队知识管理体系!
想要吗？免费获取方式在此奉上，请留意！
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尽情地绽放你的管理思想，去畅享云的“蝴蝶效应”吧！
数据可视化工具有哪些？
给大家推荐一款人人可上手的可视化工具，那就是Excel，好评度五星！全文7688字，阅读需要10分钟，赶时间的朋友先点赞收藏，方便下次学习！
为什么要推荐Excel呢？
兼容性，Excel与PPT可以实现数据同步，数据修改后能直接呈现在PPT，一劳永逸。内在：Excel有5大类常规的数据可视化表达，图表类多达13种，还可以通过自定义制作多变的数据可视化表达，满足95%的日常办公需求。
跟其他数据可视化工具对比，
①对比可视化网站工具，Excel拥有强大的数据分析（Excel函数，数据透视表等），而大多数在线工具只能输入结果，而无法运算。 ②对比R、Python等，Excel对于初学者的友好高，基本2周就能大概掌握，而这些语言太难了！ ③普及率高：哪台电脑没有装Excel，你要表达你的观点也容易。
想快速掌握Excel可视化表达，先了解一下可视化的全面架构：
以下就是课件内容的例子，先给同学看一下效果：
基础图表：《王者之星★》
三维地图：《广州武汉之❤》
Excel控件：《520❤你的名字》
《进阶の图表》
《智联之薪》
接下来，我们从第一个开始撩：
E01.认识数据可视化数据可视化就是通过图形，呈现出数据大小，占比，分布等特点，从而传递信息给大家。
下面我就用地图简单举栗子吧
腾讯位置大数据https://heat.qq.com/
地图越亮的地方代表定位次数越多的地方，这个定位跟我们人口分布一致的。
通过流量折线图比较，我们就能直观看出欢乐谷的应该是9点开门，19点闭门。
关于数据可视化，大家可以多去一些可视化网站看看，其实我们大多数人接触数据可视化应该是小学、初中、高中的地理课本。
E02.Excel的数据可视化表达在Excel中常见可视化表达有五类，分别是REPT函数、条件格式、迷你图、Excel图表，三维地图。
点击获取Excel图表视频教程和源文件模板★★★★★N0.1 REPT函数表达式：=REPT（text,number_times） =REPT(重复文本，重复次数）
注意重复文本要用英文状态下引用，通过具体的实例去实战吧~
01.给课程做数据条
表达式子：=REPT("|",C5)&C5
选择适合的字体很重要，一般适合展示20至100的数据
02.网站流量漏斗图
03.电影评分表
04.相亲心动指数
05.人口金字塔图
NO.2 条件格式01.突出显示单元格规则
点击【开始】→【条件格式】即可选择相关的规则，突出显示相关的单元格。
1.查找重复值，查找班里不及格的人等等
02.最前最后的规则利用前N项或者后N项，通过突出显示快速找到对应的数据。
例如我们可以显示数学成绩高于平均分的同学、显示各位同学最低的一门科目成绩、班里成绩最好的3位同学
03.图标集许多小伙伴不知道这些小图标是来自条件格式，导致了误以为是图表上的。
优点：其实这些精致的小图标设置很简单，通过默认的设置就能得出来。 缺点：就是精度不高，只能表示大概。图标集分为方向、形状、标记、等级四个归类，根据归类我们日常主要分别应用在
方向：表示涨↑跌↓，一般用于数据对比
形状：一般用于分类划分的信号
标记：用于标记状态，某件事做了与否，达成目标与否
等级：表示占比划分
04.色阶色剂可以设置双色色阶或者三色色阶。
05.半自定义规则如果还不过瘾可以通过自定义格式来设置，整体设置也不难，所有的框和图标均可以自定义设置。
06.公式自定义条件格式公式自定义条件格式，相对与上面的会难点，但通过简单标志有更高的灵活度。
自定义格式百分比图
2.动态考勤记录表
3.项目计划甘特图
03.迷你图迷你图有三种形式，柱形、折线和盈亏图，它的优点是能大概表示数据状态，确定就是精准度低，图形无法表示数据真实差距。
无排版可视化的表格
经过可视化后↓
点击获取Excel图表视频教程和源文件模板★★★★★04.三维地图武广之恋❤
本题版本要求：2016及以上，2013版本可以安装power map插件还能拯救。
点击获取Excel图表视频教程和源文件模板★★★★★本道题可以简单拆分为：心形图形表达式+三维地图
01.第一步构建数据源
我们在百度或者一些论坛上找到心形的函数Excel表达式，然后在Excel上列出具体的数据源，这是最关键的又是最麻烦的一部分工作。就能直接下载该我精心为大家准备源文件啦！
02.打开三维地图
1.我们把标准的心形函数表达式放到三维地图上，其表达效果这样紫滴，地理曾经满分的我一下子恍然大悟，这不就是本初子午线（经度=0）与赤道（纬度=0）交界的地方嘛。
2.当我们把坐标的中心定位到广州，不就是将原来的表达式加上广州的经纬度，我马上百度了一下广州的经纬度。广州（东经113.23，北纬23.16）大小老可爱们直接在我的城市填上经纬度就OK啦↓
以广州为例↓
延伸：西经与南纬，需要把坐标写成负数。如西经113.23，南纬23.16（-113.23，-23.16）这样表达。
于是我们在茫茫的太平洋找到这个东西↓
03.添加异地坐标
在对应我的城市，和你的城市填上对应的坐标轴，可得到：
广州与武汉❤
广州与珠海❤
05.特别提醒
更改过数据源后一定要刷新数据啊！
E03.了解Excel图表的规范与应用E03-1.参考优秀的图表借鉴样式、布局、配色等
a.echart网站
b.设计网站
c.可视化平台等：如网易数读
d.商业杂志
E03-2.一份专业商务图表具备哪些特图表原有元素：2.主标题；5.图例；6绘图区（1.纵坐标、2.网格线、3.横坐标、4.图形）
添加元素：1.logo；3.副标题，4.单位，7.备注
E03-3.快速了解图表基础设置E03-4.配置表格主题颜色
E03-5.系统设置整个表格主题
了解整个表格和图表的基础和规范设置后，我们马上去了解各种基础图表。
E04.玩王者荣耀，学习基础图表学习基础图表，大家只需要吧这个《王者荣耀看板》做一遍，基本就你能掌握90%日常工作的应用，更重要你做完后会有一股成就感。
王者荣耀数据看板
王者荣耀动态看板
那我们分解一下，都是由哪些图表构成的，从这个图表就能从主标题看出是哪些图表，我们还可以通过点击图表左上方蓝色■形状，进行跳转到对应的图表联系区域。
教学部分主要采用了《经济学人》的配色风格演示，大家可以通过设置页面布局的主题，变换主题颜色。
E04-1.柱形图01.表格开始页引导：
02.图表练习区域展示：
02.图表小结区域：
每个图表做了实践之后，我们会给大家总结主要的知识点，方便大家快速上手图表。
E04-2.条形图条形图在王者荣耀中很常见，例如对战战绩图，血量、蓝量还有回城图都是由条形图来展示的。
03.知识点小结：
接下来的图表，就简单跟介绍一下需要注意的事项，或者一些与其他图表的不同点或共同点：
E04-3.折线图E04-4.环形/饼状图：占比分析E04-5.面积图：占比趋势分析这个在王者中的经济占比运用的就是面积图。
03.知识点小结：
E04-6.散点图:双变量分析03.知识点小结：
E04-7.气泡图：三变量分析03.知识点小结：
E04-8.雷达图：多维度分析最常见在我们的综合战力分析上，几乎每个游戏都会常常用到这种的对比。
03.知识点小结：
以前的案例示范：
E04-9.树状图：分级占比分析E04-10.旭日图：分级占比分析E04-10.直方图：区间分布分析直方图更像简化版的正态分布图，它经常用于统计数值区间的分布，例如年龄段的人数、收入水平、工资收入分布等。
E04-12.瀑布图E04-13.组合图E04.最后一招，数字放大法！
最后，我们把上面的所有图表拼合在一起，可得：
把我们所学的图表，一一放进去，可得到：
暂时补充到这里，如果想看动态图表的，请留言，我抽空补充一下这方面的知识。
私信回复：基础图表，即可获得一份基础图表的源文件❤