一、TF-IDF算法 TF（Term Frequency）指词频，IDF（Inverse Document Frequency）指逆向文件频率。它的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。简单来说，就是计算字符在文章中的重要性，并给它赋予相应的权，权重
Mac OS 下几乎和liunx没有很大区别：第一步安装 python 和pip第二步下载交叉编译器：URL：https://dl.espressif.com/dl/xtensa-esp32-elf-osx-1.22.0-80-g6c4433a-5.2.0.tar.gz下载解压创建环境变量vim ~/.profile打开环境变量设置下图是我的配置，目录要和你放置的位置一样id...
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2021-11-12 14:24:32
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ESP32的开发方式如下图所示：下载代码:mkdir -p ~/espcd ~/es-idf./install.sh下载包目..
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2022-12-04 00:11:34
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所用或所学知识，忘了搜，搜了忘，还不如在此记下，还能让其他同志获知。在使用spark实现机器学习相关算法过程中，档语料或者数据集是中文文本时，使用spark实现机器学习相关的算法需要把中文文本转换成Vector或LabeledPoint等格式的数据，需要用到TF-IDF工具。何为TF-IDFTF(Term Frequency)：表示某个单词或短语在某个文档中出现的频率，说白了就是词频，其公式：&n
本文就TF-IDF算法的主要思想，步骤和应用做了简单介绍，并简要说明了其优缺点，
假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法，就先学习了解一下。 TF
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2023-07-04 22:46:24
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开发环境VSCode+ESP-IDF插件 说明：IDF版本为4.4.4，最新版的5.0.1弃用了些东西，而lvgl_esp32_drivers对5以上的版本未适配，所以不建议使用5以上的版本。 安装：安装教程，建议整体看完在进行安装，以免安装失败，教程安装的是5.0.1，需要改为4.4.4。 加载库lvgl:github下载地址，选择8.3版本。lvgl_esp32_driver:gihub下载地
【代码】01-LED-Blink-Demo(开发环境esp-idf)
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2023-05-18 11:48:39
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一、安装ESP32编译工具链下载网址：https://dl.espressif.com/dl/esp-idf/ 最新的ESP_IDF版本为4.4.2，安装程序分在线安装和离线安装，这里强烈建议使用离线安装方式，因为涉及到在线下载一些外链镜像失败的情况。单击下载离线版本600MB左右，文件虽然很大，但后期会省很多事情！！~下载成功后，在安装程序上单击右键选择 <以管理员身份运行>
今天发布一个PipeCAD版本，主要功能是可以导入IDF/PCF文件后进行三维显示。
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2021-08-17 14:19:16
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写的很明了package com.data.text.tfidf;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java....
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2013-08-06 15:15:00
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#-*- encoding:utf-8 -*-import jiebaimport jieba.analyseimport jsonimport codecsimport math'''计算得到idf文件求idf得步骤：1、对
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2023-07-11 00:09:34
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假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。浅入 举个例子理解一下有很多不同的数学公式可以用来计算TF-IDF。这边的例子以上述的数学公式来计算。词频 (TF) 是一词语出现的次数除以该文件的总词语数。假如一篇文件的总词语数是100个，
TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类...
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2022-01-18 10:14:54
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版本2.1.1是一个错误修复版本。它包括对KRACK和BlueBorne漏洞的修复。版本2.1.1的文档可在http://esp-idf.readthedocs.io/en/v2.1.1/上找到。这是自2.1版以来的更改列表。构建系统和工具在Windows上为“git submodule”杂散输出错误添加解决方法引导程序针对80MHz闪光频率优化引脚配置当使用80MHz闪光频率时提高核心电压添加选
# 使用Python计算IDF的全面指南
在信息检索和自然语言处理领域，逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF）是一个重要的概念，用于反映一个词的重要性。在这一篇文章中，我们将学习如何在Python中实现IDF计算。下面我们将通过一个简单的流程，让你了解如何一步一步完成这项工作。
## 流程概述
在开始之前，我们会先了解整个工作的流程，具体步骤如下：
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简述乐鑫为了解决国内用户在安装idf开发环境时，因下载过慢导致下载失败的问题，在gitee（码云）上提出了一套解决方案。使得国内
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2021-12-04 15:22:51
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一、开发环境参考乐鑫开发文档ESP-IDF编程指南——快速入门 stable(4.4)版本 我使用的开发板为果云的ESP32 二、安装准备（Linux、Ubuntu我用的是18.04）（先安装好虚拟机、Ubuntu和Git，然后可以进行如下操作）三、开始环境的配置1、编译 ESP-IDF 需要以下软件包sudo apt-get install git wget flex bison gp
esp-idf vscode配置 从下载工具链到创建工程原料下载及安装下载ESP-IDF包下载并安装ESP-IDF Toolsvscode中加载ESP-IDF创建工程创建工程并编译烧录并开启监视器 原料下载及安装首先下载ESP-IDF包，python3，ESP-IDF tools，vscode。注：git后面在ESP-IDF tools中可以自动安装，也可以手动下载注注：此处我已下载了anaco
