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
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)
SparkMllib主题模型案例讲解 浪尖 浪尖聊大数据 一 本文涉及到的算法1， LDA主题模型符号定义文档集合D，m篇，topic集合T，k个主题D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响）D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY
原创
2021-03-17 15:30:11
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SparkMllib主题模型案例讲解，涉及算法：LDA模型，RegexTokenizer，CountVectorizer等
原创
2021-07-25 10:46:28
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三种最基本的设计模式：创建模式，提供实例化的方法，为适合的状况提供相应的对象创建方法。结构化模式，通常用来处理实体之间的关系，使得这些实体能够更好地协同工作。行为模式，用于在不同的实体建进行通信，为实体之间的通信提供更容易，更灵活的通信方法。设计模式的六大原则开闭原则：一个软件实体如类、模块和函数应该对扩展开放，对修改关闭。即软件实体应尽量在不修改原有代码的情况下进行扩展。里氏（Liskov）替换
今天晚上看了lda算法的原理，深感自己知识的缺乏啊（Dirichlet分布、多项分布、图模型、Gibbs抽样）。这也让我深感惭愧，早就意识到自己数学知识的缺乏，但是一直没有补一下。 好吧，简单来总结一下现在对lda的理解（还有很多的地方不理解）。 1、用途： 判断两个文档的关联程度使用的方法是查看两个
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
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
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
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
tomotopy 是 tomoto（主题建模工具）的 Python 扩展，它是用 C++ 编写的基于 Gibbs 采样的主题模型库。支持的主题模型包括 LDA、DMR、MRModel)
目录LDA主题模型1.LDA主题模型原理2.LDA主题模型推演过程3.sklearn实现LDA主题模型（实战）3.1数据集介绍3.2导入数据3.3分词处理 3.4
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
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
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
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
