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。

 针对电子信息学科，分析了传统线性代数授课中存在数学与专业课、数学与工程脱节的问题，提出了进行线性代数教学改革的思想，以线性代数课程中"向量空间的基"为例，具体阐述了如何在教学中融入专业知识与工程实例的教学方法。
通过近5年的教学实践，验证了此教学方法不仅增强了学生学习数学课程的兴趣，提高了教学质量，而且还促进了相关课程建设。

本书是世界通信权威、信息科学领域泰斗gallager博士近年研究成果的结晶,在数字通信原理的基础上重点阐述了理论、问题和工程设计之间的关系。
内容涉及离散源编码、量化、信道波形、向量空间和信号空间、随机过程和噪声、编码、解码等数字通信基本问题,最后还简要介绍了无线数字通信。

本书是世界通信权威、信息科学领域泰斗Gallager博士近年研究成果的结晶，在数字通信原理的基础上重点阐述了理论、问题和工程设计之间的关系。
内容涉及离散源编码、量化、信道波形、向量空间和信号空间、随机过程和噪声、编码、解码等数字通信基本问题，最后还简要介绍了无线数字通信。

向量空间模型（VSM）的JAVA实现，从文档表示到相似度计算，使用两种相似度计算方式：cos和tf-idf算法，对错误进行修改

本书主要是为了帮助那些在非数学领域工作的专业人员理解小波这一非常数学化的高深主题，并为在更严格的数学层面上进一步学习小波奠定基础。
在这里，包含了详细的讨论与精心设计的实例、图表以及练习，为读者理解基本概念提供了循序渐进的指导。
这些基本概念包括向量空间、度量。
范数、内积，基、维数、双正交性和矩阵等，甚至还包括许多新的小波应用，如图像压缩、湍流以及模式识别！本书是一本通过大量实例讲述小波与经典信号处理之间关系的入门书籍，主要内容包括：函数与变换、采样定理、多采样率处理、快速傅里叶变换、小波变换、正交镜像滤波器、实用小波和滤波器等．除此之外，本书还包括小波的一些典型应用，如图像压缩、湍流、模式识别等。

向量空间模型（VSM）的JAVA实现，从文档表示到相似度计算，使用两种相似度计算方式：cos和tf-idf算法

针对短文本特征稀疏、噪声大等特点，提出一种基于LDA高频词扩展的方法，通过抽取每个类别的高频词作为向量空间模型的特征空间，用TF-IDF方法将短文本表示成向量，再利用LDA得到每个文本的隐主题特征，将概率大于某一阈值的隐主题对应的高频词扩展到文本中，以降低短文本的噪声和稀疏性影响。
实验证明，这种方法的分类性能高于常规分类方法

对于线代的各章节内容分别给出明晰的收集图，对于队列式，矩阵，向量组的秩以及极大无关组，齐次与非齐次方程组的解法，向量空间，特色值与特色向量相互之间的关连，以及它们的求解方式也给出了总结。
内容片面，学习约莫，便捷影像。

这是PeterD.Lax教授给研究生写的一本教科书，与他的那本《泛函分析》一样，在北美广受好评，并被不少大学用作教材。
有兴味的朋友，可以去Amazon.com看一下读者的评论。
国内人民邮电出版社推出了它的中文版，译者是傅莺莺和沈复兴。
这里提供的是高清晰的PDF文本，是目前出现的最新的电子版，没有任何缺页。
以下是本书和作者的简介：本书全面覆盖线性方程组、矩阵、向量空间、博弈论和数值分析等内容，理论和应用相结合。
尤其介绍了凸集、对偶定理、赋范线性空间、赋范线性空间之间的线性映射以及自伴随矩阵本征值的计算等一般教材上没有的内容。
为方便读者学习，每章都有练习，并提供解答。
书后还有辛矩阵、洛伦兹群、数值域等16个附录。
本书是一本可供高年级本科生和研究生使用的优秀教材，同时也是数学教师和相关研究人员的一本很好的参考书。
PeterD.Lax，当代最杰出的数学家之一，世界数学界最高荣誉阿贝尔奖（2005年）和沃尔夫奖（1987年）得主。
他是美国科学院院士，并于1986年荣获美国国家科技奖章。
Lax生于匈牙利，自1958年开始就一直在美国纽约大学从事教学与研究工作，曾担任柯朗数学研究所所长。
他在纯数学与应用数学的诸多领域都有卓越的建树，影响深远。
同时，他一生致力于数学教育，独立撰写或与他人合著教材20多部。
阿贝尔奖颁奖辞如此评价他：“他的著作、他对教育事业付出的毕生心血以及他在培养年轻一代数学家时体现出的孜孜不倦的精神，在世界数学领域留下了不可磨灭的影响。
”

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。