在文本聚类中需要衡量中文文本之间的相似性。
本文首先讨论了文本相似度的概念和常用计算算法，详细介绍了向量空间模型和算法步骤，采用删除去除词表、近义词合并、修改文件长度3中策略对算法进行了改进。
最后借助盘古分词组件和搜狗实验室的互联网词库，在VisualStudio2008环境下使用C#语言对算法进行了实现。
使用在CNKI上得到的5个不同领域的500篇学术论文的中文摘要对算法进行了测试，结果表明新算法在误差率方面有较大改善，但运行时间较长。
本文首先讨论了文本相似度的概念和常用计算算法，详细介绍了向量空间模型和算法步骤，采用删除去除词表、近义词合并、修改文件长度3中策略对算法进行了改进。
最后借助盘古分词组件和搜狗实验室的互联网词库，在VisualStudio2008环境下使用C#语言对算法进行了实现。
使用在CNKI上得到的5个不同领域的500篇学术论文的中文摘要对算法进行了测试，结果表明新算法在误差率方面有较大改善，但运行时间较长。
2025/3/12 0:34:16
1.57MB
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交互式前端开发里程碑项目配对游戏。
这个项目是一个简单的配对游戏，包含6对配对的卡片。
用户体验该游戏针对任何年龄段，因为大多数年龄段的人都可以玩简单的记忆匹配游戏。
用户故事作为网站的新访客...我想对游戏是什么（标题）有一个基本的了解。
我希望能够看到关于如何开始游戏的清晰指示。
作为网站的回头客...我希望能够玩游戏，并且每次都拥有相同的无错误体验。
观看者将访问我的网站，如果他们是：想要玩一个简单的，记忆匹配的游戏。
该网站可以帮助实现这一目标，因为：这是一个简单的内存匹配游戏。
内容应简洁明了，易于理解和播放，以帮助查看者轻松浏览页面而不会出现任何问题。
使用的线框/模型：这是我的第一个计划模型的链接：[模型1]这是我的第二个计划模型的链接：[模型2]特征通用网站功能标头：在我的标题中仅是标题-“MemoryMatchingGa
这个项目是一个简单的配对游戏，包含6对配对的卡片。
用户体验该游戏针对任何年龄段，因为大多数年龄段的人都可以玩简单的记忆匹配游戏。
用户故事作为网站的新访客...我想对游戏是什么（标题）有一个基本的了解。
我希望能够看到关于如何开始游戏的清晰指示。
作为网站的回头客...我希望能够玩游戏，并且每次都拥有相同的无错误体验。
观看者将访问我的网站，如果他们是：想要玩一个简单的，记忆匹配的游戏。
该网站可以帮助实现这一目标，因为：这是一个简单的内存匹配游戏。
内容应简洁明了，易于理解和播放，以帮助查看者轻松浏览页面而不会出现任何问题。
使用的线框/模型：这是我的第一个计划模型的链接：[模型1]这是我的第二个计划模型的链接：[模型2]特征通用网站功能标头：在我的标题中仅是标题-“MemoryMatchingGa
2025/3/11 8:10:13
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Flashextractor功能介绍FlashExtractor软件用于恢复U盘记忆卡和SSD硬盘内存芯片数据，每个月出现新型号的闪存设备。
每个新器件有不同的内部物理和逻辑结构。
我们每周都会分析和发布更新我们的软件。
里面有一个支持模型库的程序。
这些驱动器可以很容易地恢复但如果你有一个未知的模型，你可以尝试使用内置的控制器布局手动恢复或要求我们的技术支持的帮助视频教程使用模板恢复数据：Openmodel自动分析算法布局：Autofindlayout产品组件:(包含读卡器/适配器和授权)FlashExtractor1年密钥要求：NANDFlashReader1年授权：提供一年免费升级，一般每1-2周会升级一次，更新模板。
提供论坛技术支持，算法分析，支持U盘、SD、一体化记忆卡、SSD、TF卡、一体化U盘数据解析恢复。
-带有TSOP-48适配器的NAND闪存读卡器系统要求：WindowsXP，USB2.0适配器TLGA18x14mm价格适配器BGA-15218x14mm价格适配器VBGA-10018x12mm价格适配器BGA-27218x14mm价格电线适配器电源适配器适合高级用户
每个新器件有不同的内部物理和逻辑结构。
我们每周都会分析和发布更新我们的软件。
里面有一个支持模型库的程序。
这些驱动器可以很容易地恢复但如果你有一个未知的模型，你可以尝试使用内置的控制器布局手动恢复或要求我们的技术支持的帮助视频教程使用模板恢复数据：Openmodel自动分析算法布局：Autofindlayout产品组件:(包含读卡器/适配器和授权)FlashExtractor1年密钥要求：NANDFlashReader1年授权：提供一年免费升级，一般每1-2周会升级一次，更新模板。
提供论坛技术支持，算法分析，支持U盘、SD、一体化记忆卡、SSD、TF卡、一体化U盘数据解析恢复。
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2025/3/11 6:23:02
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Word2Vec模型word2vec-google-news-300。
在GoogleNews数据集上训练完成的Word2Vec模型，覆盖了大约300万的词汇和短语。
该模型是利用了整个GoogleNews大约1000亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
在GoogleNews数据集上训练完成的Word2Vec模型，覆盖了大约300万的词汇和短语。
该模型是利用了整个GoogleNews大约1000亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
180MB
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cocos3d下实现obj文件的解析，并使用解析出来的数据调用opengl画出实际模型。
其中还涉及到图片uv卷动，多重贴图。
其中还涉及到图片uv卷动，多重贴图。
2025/3/10 20:29:03
686KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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