『壹』 海淀交通执法站到底在哪，网上有三个版本
海淀交通支队 海淀区中关村东路96号
海淀公主坟交通队 海淀区复兴路27号(27-A4)
海淀中关村交通队 桂甲屯北楼门14号(7-A3)
海淀黄庄执法站 世纪城小区远大园三区7号楼(16-B4)
中关村执法站 西苑桂甲屯北楼门14号(7-A3)
海淀公主坟执法站 海淀区复兴路27号(27-A4)
海淀黄庄交通队 世纪城小区远大园三区7号楼(16-B4)
海淀清河队执法站 海淀区小营西路
公主坟队执法站 海淀区复兴路27号
中关村队执法站 海淀区西苑挂甲屯北门楼14号
黄庄队执法站 海淀区板井路世纪城小区远大园3区7号楼
清河队执法站 海淀区小营西路
温泉队执法站 海淀区上庄镇上庄家园小区对面
『贰』 远大园四区到德胜门怎么走
公交线路：地铁10号线 → 地铁6号线 → 地铁2号线，全程约11.8公里
1、从远大园-四区步行约1.1公里,到达车道沟站
2、乘坐地铁10号线,经过1站, 到达慈寿寺站
3、步行约180米,换乘地铁6号线
4、乘坐地铁6号线,经过4站, 到达车公庄站
5、步行约180米,换乘地铁2号线
6、乘坐地铁2号线,经过2站, 到达积水潭站
7、步行约710米,到达德胜门
『叁』 十九中，101中学双榆树分校，知春里中学哪个学校好
【中关村第一小学】
学区划片：中科院东南小区、怡生园、中关村310楼、311楼、312楼、313楼、314楼、317楼、318楼、319楼、320楼、321楼、322楼、324楼、325楼、326楼、327楼、328楼、329楼、330楼、331楼、332楼、333楼、334楼、甲331楼、甲334楼、36楼、37楼、38楼、47楼、48楼、中关村南三街(1号楼、2号楼 )、901甲、901 乙、901丙、 901丁、901戊、901己、新科祥园(1号楼、2号楼、3号楼、4号楼、5号楼、6号楼、7号楼、8号楼、9号楼)保福寺小区、发育所(1号楼、2号楼)901楼、902楼、903楼、904楼、905楼、906楼、907楼、908楼、909楼、910楼、911楼、912楼、913楼、914楼、915楼、916楼、917楼、918楼、919楼、920楼、921楼、922楼、923楼、924楼、925楼、926楼、927楼、928楼、929楼、930楼、931楼、932楼、934楼、935楼、936楼、937楼、938楼、939楼、940楼、941楼、942楼、943楼、944楼、945楼、946楼、947楼、948楼、949楼、951楼、952楼、958楼
对口直升中学或大派位中学：
本部：八一中学、19中、101初中部(原双榆树二中)、知春里中学
天秀校区：101上地实验学校、人大附中西山分校、农大附中
党校校区(原北宫门小学)：101上地实验学校、人大附中西山分校、八一、67中
【人大附小】
学区划片：世纪城三期观山园、世纪城三期晴雪园、世纪城春荫园、世纪城三期时雨园、世纪城垂虹园、世纪城三期晴波园、远大园一区、远大园三区?、远大园四区、远大园五区、远大园六区、世纪城翠叠园、世纪城晨月园、世纪城烟树园、世纪城金夕园
对口直升中学或大派位中学：
子弟：直升人大附中本校或人大附中分校
非子弟：人大附中二分校(原蓝靛厂中学)、八一、19中、八一中学分校(原万泉河中学)
【中关村三小】
学区划片：中关村甲31、乙31、31、32、34、35、40、41、甲43、乙43、43、44、45、46、甲50、乙50、50、51、52、53、甲68、乙68、68、70、73、76、甲78、78、79、80、81、82、83、84、85、86、87、88、89、90、91、92、93、94、95、96、97、98、99、100、801、802、803、804、805、806、807、808、809、810、811、812、813、814、815、816、817、818、819、820、 821、822、823、824、825、826、市话楼、中关村东大院、科大平房、北大附中宿舍楼、万城华府、光大水墨风景、蜂鸟社区、康桥水郡、风尚国际公寓、怡水园、汇新家园
对口直升中学或大派位中学：
中关村三小万柳校区：八一中学、19中、八一中学分校(原万泉河中学)
【海淀实验小学】
学区划片：西三环北路82号院，86号院，74号院，76号院，101号院，109号院，105号院(首师大院内23号楼和24号楼11层以上除外)，西三环中路3号(干休所)，阜成路26号院，8号院，33号院(工商大学)，11号院(工商大学)51号院(304)，14号院，15号院，47号院，岭南路30号院(科委宿舍)，38号院(国家贸促会家属楼)，26号院(情报所家属院)，马神庙1号院(核工业部) 西钓鱼台平房，西钓鱼台甲57号(九干所)，后白堆子1、2、3号楼，增光路44号院1、2、3、号楼，增光路40号院2号楼，阜成路北三街5号院，7号院，阜成路南二街甲2号楼
『肆』 远大园二区怎么样好不好值不值得买
楼盘名称：北京远大园二区
别名：世纪城远大园二区
城市：北京
楼盘位置：远大西路和远大中路之间
产权年限：70年
建筑类型：小高层,高层,板楼,塔楼,
公交线路：公交：714路、360路、831路、运通104路、425路、365路 地铁：10号线
规划信息：其占地面积为1200000平方米，容积率，绿化率35%，共2栋楼，停车位350元/车位/月
周边配套：幼儿园： 人大附幼 汇佳幼儿园 中小学：蓝靛厂中学、人大附小 大学：北京理工大学 商场：金源时代购物中心 医院：四季青医院、空指医院 邮局：气象局邮电所 银行：中国银行、招商银行、交通银行、北京银行、农业银行、工商银行、中信银行、华夏银行 其他：江南赋、席涛川菜餐厅、知味小厨
内部配套：健身房、洗衣店、停车位、美容美发
（所载信息仅供参考，最终以售楼处信息为准。）
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『伍』 想在世纪城远大园四区买房，不知道那里的环境怎么样
世纪城由实力雄厚的金源集团属下的北京金源鸿大房地产有限公司投资开发的大型现代化园林式生活社区。它地处上风上水，环境优美、空气清新的京都之西。东接京密水库，西临城市主干道西四环，北望清澈秀美的昆明湖。附近名园林立，高校北大、清华等环绕周围。中关村近在咫尺，有风有水，交通便利，景色宜人。世纪城一、二期占地约60公顷，地上总建筑面积为100万平方米，诸多座高层塔楼、板楼组成。住宅户型风格各异。从小户型到大户型一应俱全。社区内开辟多块大面积的集中绿地，亭台楼榭，顶极园林并建有一个大型的体育会馆，保龄球馆、健身房、游泳池、网球场等各种设施一应俱全。世纪城配套设施完备，超市、银行、诊所、贸易市场、邮电所等一切服务设施应有尽有。社区内还建有小学、中学，孩子们在社区内将能接受到最先进的教育和最周到的服务。
『陆』 NLPIR怎么对sql server数据库数据分词
1、快速从NLPIR-ICTCLAS2014的下载包中获得我们需要的东西
首先来看一下整个文件夹的结构
Data文件夹中，含有分词需要用到的字典，Configure.xml里面有相关的描述信息；doc里面是使用帮助(介绍了基本需要使用到的函数接口)；include、lib自然是我们主要用到的；sample是示例代码；test里面有一个exe示例；授权自然是License，应该是通过某种形式来限制我们的使用的，目前暂时还不清楚，如果到时候被限制，还需要进行调试。
2、从下载包中抽出我们需要的，并新建一个例子
从上面来看，我们需要用到的主要有三个文件夹Data、include、lib(我是打算做的32位程序，所以只需要用里面的
lib\win32下的dll和lib)
这时，工程目录就变成这样的(当然NLPIR.dll需要和exe放在一块)：
第一个例子，比较简单，就简单使用几个常用的函数：
[cpp] view plainprint?
// test_nlpir.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include "iostream"
#include "string"
using namespace std;
#include "NLPIR.h"
#pragma comment(lib, "NLPIR.lib")
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
if(!NLPIR_Init())
{
printf("Init fails\n");
return -1;
}
const char *participle_result;
const char *sentence = "[整租出租]宣武门西大街4号楼二居整租[整套出租]媒体村天居园大两居[整套出租]媒体村天居园大两居";
cout << "===============NLPIR_ParagraphProcess==================" << endl;
participle_result = NLPIR_ParagraphProcess(sentence,1);
cout << participle_result << endl;
cout << "=================================" << endl;
cout << "==============NLPIR_GetFileNewWords===================" << endl;
const char * get_file_new_words = NLPIR_GetFileNewWords("test.txt");
cout << get_file_new_words << endl;
cout << "=================================" << endl;
cout << "===============NLPIR_GetKeyWords==================" << endl;
const char * get_key_words = NLPIR_GetKeyWords(sentence);
cout << get_key_words << endl;
cout << "=================================" << endl;
cout << "===============NLPIR_GetFileKeyWords==================" << endl;
const char * get_file_key_words = NLPIR_GetFileKeyWords("test.txt");
cout << get_file_key_words << endl;
cout << "=================================" << endl;
cout << "===============NLPIR_GetNewWords==================" << endl;
const char * get_new_words = NLPIR_GetNewWords(sentence);
cout << get_new_words << endl;
cout << "=================================" << endl;
NLPIR_Exit();
return 0;
}
函数可以按照字面上的意思来理解
这是输出的结果：
但明显是看到，上面的分词有些小问题，如果我们在给聚类算法喂数据的时候，这样的分词，会出现一定的问题
3、解决上面的问题
我们有两种方法来处理这个问题
a、这也许是最简单、也最方便的方法
当然，他除了一些繁琐之外(如果你有了一些需要的数据词条、词典就我所谓了)，我们可以新建一个词典文件(比如我这个测试用例中使用user_dic.txt，他里面包含我们需要具体分开的词组)：
那么来看下面是如何具体使用字典的：
[cpp] view plainprint?
// test_nlpir.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include "iostream"
#include "string"
using namespace std;
#include "NLPIR.h"
#pragma comment(lib, "NLPIR.lib")
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
if(!NLPIR_Init())
{
printf("Init fails\n");
return -1;
}
const char *participle_result;
unsigned int add_dic_items = NLPIR_ImportUserDict("user_dic.txt");//Import user dictionary
printf("%d user-defined lexical entries added!\n", add_dic_items);
const char *sentence = "[整租出租]宣武门西大街4号楼二居整租[整套出租]媒体村天居园大两居[整套出租]媒体村天居园大两居";
cout << "===============NLPIR_ParagraphProcess==================" << endl;
participle_result = NLPIR_ParagraphProcess(sentence,1);
cout << participle_result << endl;
cout << "=================================" << endl;
cout << "==============NLPIR_GetFileNewWords===================" << endl;
const char * get_file_new_words = NLPIR_GetFileNewWords("test.txt");
cout << get_file_new_words << endl;
cout << "=================================" << endl;
cout << "===============NLPIR_GetKeyWords==================" << endl;
const char * get_key_words = NLPIR_GetKeyWords(sentence);
cout << get_key_words << endl;
cout << "=================================" << endl;
cout << "===============NLPIR_GetFileKeyWords==================" << endl;
const char * get_file_key_words = NLPIR_GetFileKeyWords("test.txt");
cout << get_file_key_words << endl;
cout << "=================================" << endl;
cout << "===============NLPIR_GetNewWords==================" << endl;
const char * get_new_words = NLPIR_GetNewWords(sentence);
cout << get_new_words << endl;
cout << "=================================" << endl;
NLPIR_Exit();
return 0;
}
这是使用字典之后的分词结果：
可以看到，我们想要切分的词组都已经出来了，也不再有任何新词出现了
b、通过多个样本(也就是多条数据)来进行分词，这样我们需要用到的词的频率便会增长(有的词只出现1、2次并不会被识别出来)，这样在GetNewWords中，便能够得到一些我们想法的数据，得到这些数据之后，可以写到文本中，然后再写到用户字典中
这里只演示第一步，看看是如何通过增加多条数据来扩大GetNewWords的结果的。
其实很简单，只需要把第一个例子中的测试字符串修改成如下(同样的test.txt对应的字符串也跟着修改)：
[plain] view plainprint?
const char *sentence = "[整租出租]宣武门西大街4号楼二居整租\
[整套出租]媒体村天居园大两居\
【房主出租】万柳中路康桥水郡一居室\
【个人出租】 上地桥东清上园小区开间58平\
3个月转租 【中关村保福寺桥南】 两居中的主卧\
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[求助]转租 西单/金融街/二龙路两居室\
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个人求租,石景山八角附近二居室\
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2014-7-30存量房网上签约\
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今晚新闻调查，心全凉了：转基因米实际已经扩散(12)\
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再问一个小白问题(8)\
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学区房在涨吗\
好几个中介打电话说房价要开始上涨了\
【整套出租】6号线黄渠站苹果派小区77平2居\
个人出租]海淀区五道口华联南暂安处 朝北主卧合租 无中介费近地\
【房屋整租】芍药居北里2居室房主首次出租\
[出租] 中关村北大西门单间\
[求助]求租 上地 当代城市家园或怡美家园两居或者三居 一家人住\
[整套出租]五道口东升园一室一厅南北通透全明实木家具地板家电";
这些数据，也是通过web页面得到的
现在来看看结果
一些常见的词汇也能通过GetNewWords反应出来了
『柒』 北京市世纪缘动物医院有限公司怎么样
简介：注册号：****注册资本：10万元法定代表：曾利军企业类型：有限责任公司（自然人投资或控股）登记状态：在营登记机关：海淀分局注册地址：北京市海淀区远大园六区沿街商场8号楼B105号
法定代表人：施邡明
成立时间：2005-06-03
注册资本：10万人民币
工商注册号：110108008397610
企业类型：其他有限责任公司
公司地址：北京市海淀区远大园六区沿街商场8号楼B105号
『捌』 八宝山地铁到海淀区世纪城远大园4区的公交车路线
公交线路：地铁1号线 → 运通115线，全程约10.2公里
1、从八宝山乘坐地铁1号线,经过2站, 到达五棵松站
2、步行约300米,到达五棵松桥南站
3、乘坐运通115线,经过8站, 到达正福寺站
4、步行约850米,到达远大园-四区
『玖』 北京八仓星文化艺术有限公司怎么样
简介：注册号：****注册资本：50万元法定代表：苏哲企业类型：有限责任公司（自然人投资或控股）登记状态：在营登记机关：海淀分局注册地址：北京市海淀区远大园四区9号楼5B室
法定代表人：苏哲
成立时间：2004-05-24
注册资本：50万人民币
工商注册号：110108006972380
企业类型：有限责任公司(自然人投资或控股)
公司地址：北京市海淀区远大园四区9号楼5B室