分享一款精美的动态壁纸软件Dynamic Wallpaper 给大家!Dynamic wallpaper Mac版可以让你在macOS中获得新的动态壁纸功能,并从收藏中选择你喜欢的。Dynamic Wallpaper软件中不乏有5K壁纸,包括大家一直想要的动态地球,壁纸会根据当前时间来变化该时段的景色,有需要的用户不要错过哦! Dynamic Wallpaper for Ma
主题模型一般会从一组文档中抽取若干组关键词来表达文档的核心思想,即“主题”。首先看看最经典的概率主题模型,LDA模型。Latent Dirichlet Allocation 具体来说它是三层贝叶斯概率模型,即认为每个文档的每个词都是通过“以一定概率选择某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词汇”,所以包括两个分布:文档-主题分布,主题-词汇分布。对于每个文档,先从的Dirichlet分布中生成
前言本文讲解的BERT系列模型主要是自编码语言模型-AE LM(AutoEncoder Language Model):通过在输入X中随机掩码(mask)一部分单词,然后预训练的主要任务之一就是根据上下文单词来预测这些单词,从而得到的预训练语言模型。而不是关于自回归语言模型-AR LM(AutoRegressive Language Model):根据上文内容来预测下一个单词,或者根据下文内容来预
文| ZenMoore编| 小轶以前我一直以为,主题建模(提取文档
原创 2023-08-01 09:52:55
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什么是BTMBTM和LDA一样都是主题模型,就是给你一篇文档,你指定一个主题的个数,这两个模型都会生成每个主题中的关键词,以及一篇新的文档中各个主题的概率有多大。根据论文作者的表述。传统的主题模型(LDA)在处理短文本(比如直播间弹幕,微博文本等等),会因为文本中的词过于稀疏,得到模型的效果不够好。为了解决这个问题。大佬们提出一种新的主题模型,就是BTM,而且BTM论文的作者说,在短文本上BTM的
主题模型LDA的实现及其可视化pyLDAvis无监督提取文档主题——LDA模型 1.1 准备工作 1.2 调用api实现模型LDA的可视化交互分析——pyLDAvis 2.1 安装pyLDAvis 2.2 结合gensim调用api实现可视化 p.s. 保存结果为独立网页 p.p.s. 加快prepare速度? 2.3 如何分析pyLDAvis可视化结果 2.3.1. 每个主题表示什么意义? 2.
转载 2024-01-12 15:21:22
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  ISMN码是国际标准乐谱编码(International Standard Music Number,简称ISMN),是唯一能以数字辨识世界各地乐谱的国际编码系统。它是用于对以印刷形态存在的音乐作品进行标识的编码。无论这些乐谱是印刷出来的,还是销售、出租或免费提供的,都可以拥有自己的ISMN码。  ISMN码支持的字符为0-9数字,共有13位数字,分别是9790+8位ISMN码+1位校验位。9
背景目前接手的是一个cordova的项目,最近一个迭代的到一个需求,需要为不同的租户定制不同的主题,我们希望租户的主题能跟随租户定制。实现思路首先通过接口或者容器拿到主题标识通过标识在本地匹配对应的主题数据(就是各个部分的颜色)通过ajax请求本地css文件(就是我们需要更改颜色的所有样式)通过我们本地获取主题色把css文件进行替换(replace 原来的锚点)最后动态生成style标签写入代码部
转载 2024-05-19 17:33:19
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KLWP带给小伙伴们。一款超级有趣的壁纸制作软件,提供更多的壁纸制作素材,超多模板可以轻松使用,每天还会为用户更新最新的手机壁纸,动态壁纸静态壁纸全部都有,超多壁纸风格,总有一款壁纸适合你哦!KLWP说明软件全称叫“Kustom LWP”,喜欢就赶快下载吧!KLWP详情KLWP是有史以来功能最强大的动态壁纸创建者,可让您的Android启动器看起来独一无二!使用其强大的WYSIWYG(所见即所得)
1.前言:   软件设计要写大作业了,好慌啊,写什么好呢,室友居然把Everything实验了,那我也写一个与搜索有关的玩玩吧。突然想到大一时候自学过利用whoosh和solr写过简单的搜索引擎,那么今天就自己动手试一试吧。2.简介  本项目主要实现了一个主题搜索引擎。主题搜索引擎是针对某一个领域的专业搜索引擎,是搜索引擎的细分和延伸,是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合,定向分字段抽取出需要
缘起      其实开展文本主题特征抽取这个方面的工作,已经近一个多月了。在此之前,部门内部对于数据挖掘、机器学习这块的积累还是比较薄弱的。       经过一个多月在这方面的实践、与行业内相关同行的交流以及经历接触的一些东西,我发现还是有些东西可以拿出来做分享的。   &
  单文本分类任务:对于文本分类任务,BERT模型在文本前插入一个[CLS]符号,并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示,用于文本分类,如下图所示。可以理解为:与文本中已有的其它字/词相比,这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个字/词的语义信息。语句对分类任务:该任务的实际应用场景包括:问答(判断一个问题与一个答案是否匹配)、语句匹配(两句话是否表达同一个
UML动态模型图描述了系统动态行为的各个方面,包括用例图、序列图、协作图、活动图和状态图。下面就每种图做一个简单介绍:用例图用例图描述系统外部的执行者与系统提供的用例之间的某种联系。所谓用例是指对系统提供的功能的一种描述。执行者是使用用例的人或外部系统,二者之间的联系描述了“谁使用哪个用例”。用例图着重于从系统外部执行者的角度来描述系统需要提供哪些功能,并指明该执
1.bert简单介绍BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年10月份的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》中提出的一个预训练模型框架,发布后对NLP领域产生了深远影响,各种基于be
文章目录1. Bert 的网络结构2. Bert 模型的输入3. Bert 模型预训练任务3.1 Masked LM(MLM)3.2 Next Sentence Prediction(NSP)4. Bert 中的特殊符号5. Fine-Tune6. Bert 和 ELMo 模型的对比6.1 Bert 比 ELMo 效果好的原因6.2 ELMo和 Bert 的区别7. BERT的局限性8. 从源码
转载 2024-09-21 09:01:58
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下面,我们通过三种动画的结合,来制作在电影片头常见的科技感扫光动画。首先来看下效果图:这个扫光的动画效果,使用了三种动画的叠加,下面我们详细介绍下如何制作扫光动画。第一步:将幻灯片背景填充为黑色后,插入文本框并输入文字,字体选择粗一点的字体为佳,这里以【庞门正道标题体】为例,文字颜色设置为纯白色,字号设置为115(建议字号设置大点,效果更明显)。第二步:复制两份相同的文本,将三份标题文本按下图方式
做网站当然是越炫越好,当然ASP就避免不了要应用主题皮肤!但是今天写东西的时候遇到了问题,不太清楚主题应用的具体问题!这里贴出在程序中配置主题动态应用主题正在研究中!后面会跟进更新中!1.在应用程序的 Web.config 文件中,将 <pages> 元素设置为全局主题或页面主题主题名称,如下面的示例所示: <configuration> <s
# 使用bertopic在Python中进行主题建模 在自然语言处理领域中,主题建模是一种将文本数据划分为不同主题的技术。主题建模可以帮助我们理解大规模文本数据集中的主题结构,从而提取出关键信息。BERTopic是一种基于预训练模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的主题建模工具。在本文中,我们将介绍如何使用
原创 2023-12-30 10:51:21
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一提起微软在军事领域的应用,我们第一印象可能是美军以220亿美元采购HoloLens 2 AR头显的项目,这个项目后期由于AR光学和设计方面受限,正式应用的日期一直再推迟。实际上,微软除了向美军提供HoloLens外,还提供了基于云端的Azure服务,通过与合作伙伴联手,微软在Azure生态基础上又进而为美军提供了更多AR/VR方案,用于培训等场景。 简单来讲,Azure平台可为军
windows桌面动态主题 Windows 10’s Creators Update adds themes to the Windows Store, making it easy to customize your desktop with new backgrounds, sounds, and colors. These are the same types
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