LatentDirichletAllocation(LDA)是一种文档主题生成模型,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。
LDA是一种非监督机器学习技术,可以用来识别大规模文档集(documentcollection)或语料库(corpus)中潜藏的主题信息。
此文档是LDA论文的翻译。
2023/12/8 20:43:03 498KB LDA
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续集用户界面关于提供了一个用户友好的界面,用于设计关系数据库并为Node.js项目生成模型代码。
使用代码预览器查看为您的模型生成的Sequelize代码,包括表/列名大小写和复数之类的配置。
下载生成的Sequelize项目,然后立即运行。
使用SequelizeUI您可以在使用SequelizeUI,也可以在本地运行它:gitclonehttps://github.com/tomjschuster/sequelize-ui.gitcdsequelize-uinpminstallnpmrundev未来的增强多个项目选择驱动程序移居序列化v5模板生成多个框架的代码
2023/7/30 5:10:51 1.64MB nodejs gui sql orm
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陀螺仪Gyro是一个工具,可以从.xcdatamodel文件为Android(Java&Kotlin)和iOS/macOS(Swift)生成模型类。
摹enerate是我们的[Realm对象介绍.xcdatamodel文件通常用于以图形方式表示Xcode中的CoreData实体。
可以使用Xcode中的图形用户界面来创建或编辑它。
但是,有了Gyro,您现在还可以使用xcdatamodel创建模型文件!这将允许您以可视方式(而不是通过代码)设计模型,而仅一次(而不是针对Android和iOS,则是一次),并为您生成代码。
.xcdatamodel文件是脚本的输入。
安装Gyro位于RubyGems上,因此这意味着您只需在终端中使用以下命令即可安装它:geminstallgyro另外,您也可以在计算机上的任何位置克隆此存储库,然后构建并安装本地ge
2023/5/16 14:54:45 540KB Ruby
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文件为JSON格式数据,很简单解析,包括歌词、歌名、歌手等信息,包括各种风格的歌曲,大约1万8千首左右(未去重)。
可以用作歌词生成模型训练、中文歌词向量模型训练等。
2023/3/3 19:55:57 10.81MB 中文;歌词;
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可以在f77,f90,g77,pgf77,CVF等编译器中直接运行。
POM2K代码有两个实例用户可以自由选择:1)一个河道水流的模型,此模型的所有参数都在代码中直接进行了设定。
2)一个河口模型实例。
该模型的网格文件IC直接以原文件的方式提供。
河口模型的输入文件是通过GRID-DATA/GRID.f文件生成的。
用户在建议自己的模型时要设置自己的模型网格,收集细化资料如:地形、温盐、表面风场及热能量等。
通过将数据插值到网格点来生成模型初始重要条件、强迫条件。
在GRID-DATA中的代码是用来做插值处理的有效工具,可帮助我们生成IC文件,作为模型输入。
2015/8/3 5:20:08 658KB POM
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Repast(RecurslvePorousAgentSimulationToolkit)是芝加哥大学社会科学计算研究中心研制的多主体建模工具,她提供了一系列用以生成、运行、显示和收集数据的类库,并能对运行中的模型进行“快照”,记录某一时辰模型的当前状态,还可以生成模型运行过程中状态动态演化的视频资料。
Repast从Swarm中借鉴了不少的设计结构和方法,所以常常称Repast为类Swarm的架构。
2018/2/8 7:16:21 33KB repast
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利用python对文本进行LDA主题生成模型,里面有使用方法说明,可以本人设置参数等。
2021/10/9 18:13:20 3.44MB python,LDA
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1、 训练数据准备所有数据均放置于Sample\Build\下,其中Build为数据类型,根据本人需要进行修改,本示例数据为512*512大小GF2建筑,训练数据按照:Sample\Build\train\IMG_T1-----------------------\IMG_LABEL-----------------\val\IMG_T1-----------------------\IMG_LABEL2、 训练参数设置参数和运行皆在dp0_train.py中,主要参数包括:(1) num_epochs,训练批次(2) learning_rate,学习率(3) dataset,步骤一本人构建的数据集名称(4) band,输入数据通道数(波段数)(5) n_class,模型输出通道数(类别)设置好后点击run即可3、 训练模型位置模型结构放与net文件中,生成模型文件pt位于Checkpointspath\4、 预测使用填写参数Checkpointspath,模型位置名称Dataset,待预测数据文件夹Outputpath,输出数据文件夹
2021/11/14 23:13:06 526.96MB pytorch 人工智能 深度学习 语义分割
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡