1.WorldWind如何确定与视点相关的地形数据的LOD层级与范围? 问题描述:WW中是如何判断LOD层次的呢,即在什么情况下获得哪一层级的数据?是否只通过相机视点的高度进行判断? 问题切入:要解决这个问题,我先说明一下WW的渲染机制,在渲染线程中,Render函数只负责渲染可渲染物体,而不负责视点的更新和Lod的判断.在m_World.Render(this.drawArgs)中可渲染的物体都是通过另一个更新线程WorkerThreadFunc来控制的,具体由m_World.Update(t…

实战:https://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project 一.简介: 1.传统的文本分类方法:[人工特征工程+浅层分类模型] (1)文本预处理: ①(中文) 文本分词 正向/逆向/双向最大匹配; 基于理解的句法和语义分析消歧: 基于统计的互信息/CRF方法: WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法 去停用词:维护一个停用词表 (2)特征提取 特征选择的基本思路是根据某个评价指标独立的对原始特征项(词项)进行评分排序,从中选择得分最高的…

SQL Optimizer for SQL Server 帮助提升数据库应用程序性能,最大程度地自动优化你的SQL语句 SQL Optimizer for SQL Server 让 SQL Server DBA或者T-SQL开发人员能够主动地识别潜在的SQL性能问题,通过扫描和分析SQL语句进行人工智能自动SQL优化.Dell SQL Optimizer通过尝试每一种可能来激发数据库内部SQL优化器的潜能,从而达到性能优化的目的,这是数据库内部SQL优化器不能做到的.下面介绍一下这个工具的一些主…

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法,如果你对MCMC和Gibbs采样不熟悉,建议阅读之前写的MCMC系列MCMC(四)Gibbs采样. 1. Gibbs采样算法求解LDA的思路 首先,回顾LDA的模型图如下: 在Gibbs采样算…

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型,这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,以下简称LDA).注意机器学习还有一个LDA,即线性判别分析,主要是用于降维和分类的,如果大家需要了解这个LDA的信息,参看之前写的线性判别分析LDA原理总结.文本…

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想.LDA的变分推断EM算法求解,应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现,因此值得好好理解. 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路 首先,回顾L…

Is rails slow? 「铁路非常慢」,你或许听过这个笑话,那么我们的 Rails 框架呢? 假设说 Rails 慢,那么怎样提升 Rails APP 的性能就成了开发人员们最关注的问题. 或许你听说过非常多提升 RoR APP 性能的方法,它们有难有易.我们须要在选择其中最能帮助开发人员脱离性能困境的. 这里列举了几种不同的提升 Rails 应用性能的方法. 1. 数据库索引 你的 APP 被 DB 性能限制,优秀的数据库索引能够在大型数据库表中带给你100倍的性能提升. 然而并不是全部…

在文本挖掘中,主题模型是比较特殊的一块,它的思想不同于我们常用的机器学习算法,因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法.本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理. 1. 文本主题模型的问题特点 在数据分析中,我们经常会进行非监督学习的聚类算法,它可以对我们的特征数据进行非监督的聚类.而主题模型也是非监督的算法,目的是得到文本按照主题的概率分布.从这个方面来说,主题模型和普通的聚类算法非常的类似.但是两者其实还是有区别的. 聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类.比如通过数据样本之间…

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典. Features • 中文分词(Character-Based Generative Model) • 词性标准(TnT 3-gram 隐马) • 情感分析(现在训练数据主要是买卖东西时的评价,所以对其…

参考资料:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/automatic_summarization.html http://joshbohde.com/blog/document-summarization 1.介绍 1.本文自动文本摘要实现的依据就是词频统计 2.文章是由句子组成的,文章的信息都包含在句子中,有些句子包含的信息多,有些句子包含的信息少. 3.句子的信息量用"关键词"来衡量.如果包含的关键词越多,就说明这个句子越重要. 4."…