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使用非阻塞I/O版本较低的JDK不支持非阻塞I/OAPI。为避免I/O阻塞，一些应用采用了创建大量线程的办法(在较好的情况下，会使用一个缓冲池)。
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尽量重用目标 特别是，使用代表字符串收敛的String目标应该使用StringBuilder/StringBuffer。
一般有两种方案：即优化代码或更改设计方法。我们一般会选择后者，因为不去调用以下代码要比调用一些优化的代码更能提高程序的性能。而一个设计良好的程序能够精简代码，从而提高性能。
这是非常重要的。进行Java性能调优的技巧有很多种，在进行性能调优的过程中可以选择适合自己的方法，在提高应用程序的性能中，不需要做大量的工作。昌平电脑培训认为最好的方法就是进行稍微努力，这样就能很好的应用到代码中。
Java编译器会寻找机会内联所有的final方法，内联对于提升Java运行效率作用重大，具体参见Java运行期优化。此举能够使性能平均提高50%。 尽量重用对象 特别是String对象的使用，出现字符串连接时应该使用StringBuilder/StringBuffer代替。
TF-IDF：词频逆文档频率 ( Term Frequency- -Inverse Document Frequency，TF-DF)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。 TFDF是一种统计方法，用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中份文件的重要程度。
对于clearcut-topic 数据集来说，我们分别利用 TF 和 TFIDF方法来向量化文本数据，并构建 SVD 模型，模型的拟合结果如下所示。正如我们之前所提到的，SVD 模型所提取的关键词中包含正负向词语。
内部优化 META标签优化：例如：TITLE，KEYWORDS，DESCRIPTION等的优化；内部链接的优化，包括相关性链接（Tag标签），锚文本链接，各导航链接，及图片链接；网站内容更新：每天保持站内的更新(主要是文章的更新等)。
搜索是将根据查询词，搜索索引内匹配的内容，然后展示出来。
使用TF-IDF进行特征词的选取，下图是中心点的个数从3到80对应的误差值的曲线：从上图中在k=10处出现一个较明显的拐点，因此选择k=10作为中心点的个数，下面是10个簇的数据集的个数。
引入word2vec在大规模语料集上进行训练，获得具有更好语义信息的词向量表示，替代基于Tfidf等传统的统计特征。随后在TextCnn、TextRnn等深度学习算法进行更新迭代，尽管得到数字指标的提高，但是对于实际业务的帮助还是不足。
1、提取关键字首先是中文分词技术，就是把一段话划分成多个组成的词语，然后统计词语的出现次数，这个是主要依据。这个是有实现的jar包的，可以去baidu搜，搜java 中文分词就行。
2、首先，要用Java的File类中函数（如open，read等，记不清了）打开word文档，利用形式语言与自动机的原理，跳过word文档的头部，分析内容，利用String中的equals()方法匹配java字符串。
3、把Java所有的关键字存到map等容器里边（总共也没几个），判断单词是否是关键字，再用正则表达式判断是字符串，注释还是关键字，若是则加颜色，否则不加颜色。
4、title ？不就是标题么？这个标题？ 你直接split(title).就行啊。然后再对第一个substr就行了啊。分为三个字符串么。 、 这个标题？/ 、后面还有一个其他的。对索引 1 的字符串截取就行了。
5、BufferReader+FileRead 用readline()方法从文件中读取一行。赋值到String变量上，调用subString()，和IndexOf()方法，以空格为准，截取单词。用Vector容器存储。
6、首先处理这类问题的思路是找对应的Api，这是字符串处理，在java.lang包下，String类 splitpublic String[] split(String regex)根据给定的正则表达式的匹配来拆分此字符串。