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
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)
介绍这是我们计算机视听觉的第三个实验，也是本学期语音部分的最后一个实验，大概花了两天才写完。上个实验做的是语音编码问题，这个实验是语音识别的事，感觉处理语音还是比较有意思的。附上实验代码地址：实验三注意：运行的时候，需要更改我代码中的地址路径，虽然没几个路径，但有些是绝对路径，不更改是运行不了的。实验要求设计命令词识别任务设想一个任务，如智能家居、或车辆控制等确定词表，要求词表中不少于10个词录制
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
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
0 总述计算两个时间序列的相似度，尤其适用于不同长度、不同节奏的时间序列（比如不同的人读同一个词的音频序列） DTW将自动扭曲（warping）时间序列（即在时间轴上进行局部的缩放），使得两个序列的形态尽可能的一致，得到最大可能的相似度。动态规划的方法来进行时间规整的计算1 欧几里得距离的局限性 
# 实现Docker DTM指南
## 引言
在现代软件开发中，Docker技术已经成为必不可少的一部分，而Docker DTM（Docker Distributed Transaction Management）则是在使用Docker容器时处理分布式事务的重要技术。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现Docker DTM。
## 整体流程
首先，让我们通过下面的表格展示整个实现D
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
机器学习入门：主题模型1、实验描述本实验是关于主题模型LDA的，首先介绍了LDA的应用方面有哪些？然后通过以python编程方式调用LDA相关的API，实现对LDA自带数据集的文档主题的分析，并将最终结果可视化。实验时长：45分钟主要步骤：
导入实验相关的包加载lda数据集观察数据样本利用特定的样本做测试创建LDA模型分析文档的主题分布计算对应主题的TOP N单词结果展示2、实验环境虚拟机数
主题模型作者：樱花猪 摘要：本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十五次课在线笔记。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。主题模型在自然语言和基于文本的搜索上都起到非常大的作用。 引言：两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关
主题模型在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。直观来讲，如果一篇文章有一个中心思想，那么一些特定词语会更频繁的出现。比方说，如果一篇文章是在讲狗的，那「狗」和「骨头」等词出现的频率会高些。如果一篇文章是在讲猫的，那「猫」和「鱼」等词出现的频率会高些。而有些词例如「这个」、「和」大概在两篇文章中出现的频率会大致相等。但真实的情况是，一篇文章通常包含多种主题
一：主题模型有很多种，现在比较常用的是PLSA和LDA这两种主题模型，还有Unigram model和mixture Unigrams model我将循序渐进的说一下这四种模型： 1：Unigram model思想：这种方法只是根据先验概率去生成文档，首先我们要有一篇已知文档W=（w1,w2,....wn)，p(wn)表示单词wn的先验概率，所以生成的文档p(w)=p(w1)*****p
目前，越来越多的公司使用HUAWEI Ads 来推广应用或网页，借此带来更多的用户和销售额。那么通过HUAWEI Ads投放出去的广告，运营人员如何监测广告的点击数和转化率？HUAWEI Ads结合动态标签管理器服务(DTM)，可以轻松进行网页转化跟踪，并监测广告的投放效果。
首先，我们先了解一下，什么是广告跟踪？
以华为商城为例，华为商城在HUAWEI Ads上投放广告，用户点击广
原创
2021-07-27 10:54:53
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上个学期到现在陆陆续续研究了一下主题模型（topic model）这个东东。何谓“主题”呢？望文生义就知道是什么意思了，就是诸如一篇文章、一段话、一个句子所表达的中心思想。不过从统计模型的角度来说， 我们是用一个特定的词频分布来刻画主题的，并认为一篇文章、一段话、一个句子是从一个概率模型中生成的。D. M. Blei在2003年（准确地说应该是2002年）提出的LDA（Latent Dirichl
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2023-06-02 16:28:26
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论文解读者：北邮 GAMMA Lab 硕士生 许斯泳1 引言主题模型是一种以无监督方式对文本内容的隐含语义结构进行聚类，发现文档中抽象主题的统计模型，主要被运用于NLP领域中的各种任务。简单总结主题模型的目的，就是从一堆文档中学习两种矩阵：一是document-topic矩阵，即document在主题上的分布，二是topic-word矩阵，即topic在词表上的分布。基于主题模型的思想和功能，已有
作者：郑培引言主题模型是文本挖掘的重要工具，近年来在工业界和学术界都获得了非常多的关注。在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途。Latent Dirichlet Allocation（LD
软件换肤从功能上可以划分三种：1) 软件内置多个皮肤，不可由用户增加或修改；最低的自由度，软件实现相对于后两种最容易。2) 官方提供皮肤供下载，用户可以使用下载的皮肤；用户可选择下载自己喜欢的皮肤，有些玩家会破解皮肤的定制方法，自己做皮肤使用，或者传到网上给大家用。3) 官方提供皮肤制作工具或方法，用户可自制皮肤。 关于主题和样式：就像style一样，主题依然在<sty
主题模型LDA的应用拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢：除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论“空间探索”，30%关于“电脑”，10%关于其他主题。 这些主题分布可以有多种用途：聚类： 主题是聚类中心，文章和多个类簇（主题）关联。聚类对整理和总结文章集合很有帮助。参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂志的文章生
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2019-08-29 20:15:00
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[nlp] LDA主题模型1 what is LDA?2 LDA构建流程?2.1 LDA生成过程2.2 LDA整体流程2.2.1 字母定义2.2.2 学习过程References 1 what is LDA?LDA: Latent Dirichlet Allocatio, 文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。生成模型：我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一
