hutool5.8.16 计数

Hutool 5.8.16 中提供了多种计数器工具类，包括：

1. `AtomicCounter`：原子计数器，线程安全，适用于高并发场景。
2. `LongAdderCounter`：LongAdder 计数器，线程安全，适用于高并发场景，性能比 AtomicCounter 更好。
3. `CycleCounter`：循环计数器，适用于轮询计数的场景，比如统计某个任务的执行次数。
4. `TimedCounter`：定时计数器，可以设置统计时间间隔，统计某个时间段内的计数结果。

使用这些计数器工具类，可以方便地实现计数功能。例如，使用 AtomicCounter 实现计数功能的示例代码如下：

AtomicCounter counter = new AtomicCounter();
// 线程1 对计数器加1
counter.increment();
// 线程2 对计数器加10
counter.add(10);
// 获取当前计数器的值
long count = counter.get();

其他计数器工具类的使用方法也类似。需要根据具体场景选择合适的计数器工具类。

相关问题

hutool5.8.16 StrSplitter.split

hutool 是一个 Java 工具类库，5.8.16 是 hutool 的版本号，StrSplitter.split 方法是用来分割字符串的方法。

该方法的作用是将一个字符串按照指定的分隔符分割成多个子字符串，并返回一个包含这些子字符串的集合。方法的参数包括要分割的字符串、分割符、是否忽略空白字符串等。

例如，如果我们有一个字符串 "A,B,C,D"，调用 StrSplitter.split("A,B,C,D", ",") 方法，会返回一个包含四个字符串 "A"、"B"、"C"、"D" 的集合。

需要注意的是，该方法需要导入 hutool-core 依赖，才能使用该工具类库。

hutool5.8.16 Word2Vec怎么计算文本相似度

在 Hutool 5.8.16 中，可以使用 WordVectorModel 类来计算文本相似度。具体步骤如下：

1. 加载预训练的 Word2Vec 模型，例如：

WordVectorModel wvm = new WordVectorModel("model.bin");

其中，`model.bin` 是预训练的 Word2Vec 模型文件。

2. 对两个文本进行分词并转换为向量，例如：

String text1 = "这是一篇关于计算文本相似度的文章";
String text2 = "文本相似度计算的方法有很多种";
List<String> words1 = NLPUtil.segment(text1);
List<String> words2 = NLPUtil.segment(text2);
double[] vector1 = wvm.word2vec(words1);
double[] vector2 = wvm.word2vec(words2);

其中，`NLPUtil.segment(text)` 是 Hutool 提供的分词方法，将文本分词后返回一个字符串列表；`wvm.word2vec(words)` 是 WordVectorModel 类中的方法，将字符串列表转换为词向量。

3. 计算文本相似度，例如：

double similarity = CosineSimilarity.cosineSim(vector1, vector2);
System.out.println(similarity);

其中，`CosineSimilarity.cosineSim(vector1, vector2)` 是 Hutool 提供的计算余弦相似度的方法。

以上是使用 Hutool 5.8.16 计算文本相似度的基本流程，你可以根据实际需要进行相应的调整。