简介 vector头文件包含vector的类模版以及该模版的显示特化版本vector< bool >. vector是C++容器库中非常通用的一种容器,如果你不知道该决定使用哪一种容器,或者没有足够的理由使用其它容器,那么就用它,没错的! 从整体上来看,vector就像是一种动态数组,它拥有数组的所有功能并且能够动态增长. 它主要有以下性质: 序列性容器 动态增长 可定制的内存分配策略 内存分配器 如果在一些特殊的应用场景中,默认的内存分配策略拉低了运行效率,这时候自定义的内存分配其就会站出来

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xml中文档(query)的结构: <topic> <number>CIRB010TopicZH006</number> <title>科索沃難民潮</title> <question> 查詢科索沃戰爭中的難民潮情況,以及國際間對其采取的援助. </question> <narrative> 相關文件內容包含科省難民湧入的地點.人數.受安置的狀況,難民潮引發的問題,参與救援之國家與國際組織,其援助策略與行動內容

本文知识点:     1潜在畸形页面使用htmlTreeParse函数 2startElement的用法 3闭包 4handler函数的命令和函数体主要写法 5节点的丢弃,取出,取出标签名称.属性.属性值.内容 6修改树中节点的属性.节点计数.存储节点 7匿名函数写法 8xmlHashTree函数和xmlRoot函数和trun参数(此条存疑) 9编码 10try和trycatch,中断 11xinclude   原书中虽然主要是关于HTML的,但是我想把重心放在2.4解析一节的内容,进行扩充和增

log4j中文文档  中文详细教程 log4j中文文档   这篇文章描述了Log4j的API.独一无二的特色和设计原理.Log4j是一个聚集了许多作者劳动成果的开源软件项目.它允许开发人眼以任意的粒度输出日志描述信息.它利用外部的配置文件,在运行时是完全可配置的.最厉害的是,log4j有一条平滑的学习曲线.当心:从用户的反馈表明,它是很容易上瘾的. 介绍 几乎每个大型的应用程序都包含有自己的日志记录或跟踪API.与这个原则一致,E.U. SEMPER项目决定写自己的跟踪API.这事发生在1996

Testing Documentation 翻译 (如有不当的地方,欢迎指正!)     1 概述   为了测试和验证 ns-3 LTE 模块,文档提供了几个 test suites (集成在 ns-3 测试框架中).为了运行它们,可以按照以下方式配置仿真器的 buid:   $ ./waf configure --enable-tests --enable-modules=lte --enable-examples $ ./test.py   上述代码将不仅运行 LTE 模块的 test su

fesh个人实践,欢迎经验交流!Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3775429.html Mahout之SparseVectorsFromSequenceFiles源码分析 一.原理 TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. 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

前面介绍了很多的基本元素,包括结构相关的组合和重用元素,这里先对SVG的文档结构中剩下的相关元素简单总结一下,然后继续向前领略SVG的其他特性. SVG文档的元素基本可以分为以下几类: 动画元素:animate, animateColor, animateMotion, animateTransform, set: 解释元素:desc, metadata, title: 图形元素:circle, ellipse, line, path, polygon, polyline, rect: 结构元素

转:http://blog.csdn.net/duck_genuine/article/details/6053430   目录(?)[+]   Lucene主要有两种文档模型:Document和Field,一个Document可能包含若干个Field. 每一个Field有不同的策略: 1.被索引 or not,将该字段(Field)经过分析(Analyisi)后,加入索引中,并不是原文 . 2.如果被索引,可选择是否保存“term vector”(向量),用于相似检索. 3.可选择是否存储(s

    总结1: 今天找到了昨天scanf的问题答案,scanf与printf一样的神奇而复杂,稍不留神,就会被坑.scanf函数在读入非空白符分割的多个字符串的解决方法是这个:/* 以 | 分割 */ scanf("login|%d|%[^|]|%[^|]", &type, name, password); 总结2:C++排错是个苦活,又无法避免减轻,不要stl也不能不用<string>吧.倒不是python宠坏了程序员,而是C++本身语法复杂,层次繁杂,过于抽象

转载请注明出处:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3848528.html SVD,即奇异值分解,在自然语言处理中,用来做潜在语义分析即LSI,或者LSA.最早见文章 An introduction to latent semantic analysis SVD的有关资料,从很多大牛的博客中整理了一下,然后自己写了个python版本,放上来,跟大家分享- 关于SVD的讲解,参考博客 本文由LeftNotEasy发布于http:

Christopher Kohlhoff Copyright © 2003-2012 Christopher M. Kohlhoff 以Boost1.0的软件授权进行发布(见附带的LICENSE_1_0.txt文件或从http://www.boost.org/LICENSE_1_0.txt) Boost.Asio是用于网络和低层IO编程的跨平台C++库,为开发者提供了C++环境下稳定的异步模型. 综述 基本原理 应用程序与外界交互的方式有很多,可通过文件,网络,串口或控制台.例如在网络通信中,完

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51525308 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类(聚类),当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA]. 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现

  算法提高 新建Microsoft Word文档   时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB      问题描述 L正在出题,新建了一个word文档,想不好取什么名字,身旁一人惊问:“你出的题目叫<新建Microsoft Word文档>吗?”,L大喜,一拍桌子,说:“好,就叫这个名字了.” 仔细观察,当你新建一个word文档时,会得到一个名为“新建 Microsoft Word 文档.doc”的文件,再新建一个,则名为“新建 Microsoft Word 文档(2).doc”,再新

1.Index API: 创建并建立索引 PUT twitter/tweet/ { "user" : "kimchy", "post_date" : "2009-11-15T14:12:12", "message" : "trying out Elasticsearch" } 官方文档参考:Index API. 2.Get API: 获取文档 curl -XGET 'http://loc

C#实现在: http://blog.csdn.net/Felomeng/archive/2009/03/25/4023990.aspx 向量空间模型(VSM:Vector space model)是最常用的相似度计算模型,在自然语言处理中有着广泛的应用,这里简单介绍一下其在进行文档间相似度计算时的原理. 假设共有十个词:w1,w2,......,w10,而共有三篇文章,d1,d2和d3.统计所得的词频表(杜撰的,为了便于演示用法)如下: w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w

前言: 感谢关注和支持这个Leap Motion系列翻译的朋友们,非常抱歉因为工作原因非常久没有更新,今后这个翻译还会继续(除非官方直接给出中文文档).本篇献给大家的是 <FingerModel (手指模型)> ,该类主要用于手指模型的创建.更新.信息获取及控制等. FingerModel¶  手指模型类 FingerModel is the base class for all the other finger scripts. If you are creating your own fi

参考资料: http://my.oschina.net/wangxuanyihaha/blog/188909   LDoc介绍:     LDoc是一个Lua的文档生成工具,过去,比较常用的Lua生成文档的工具是LuaDoc,可惜作者自从2008年之后就再也没有发布过新的版本了,说明作者基本上已经放弃维护了.而LDoc则是一直在更新中,所以现在选择LDoc来给Lua生成文档是更好的选择,LDoc的Github主页. LDoc的一个优点就是,它的目的是为了和LuaDoc兼容并且拓展LuaDoc的功

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i

原文网址:http://blog.csdn.net/longxibendi/article/details/6048231 1.网址: http://www.mjmwired.net 2.比如查看这个 proc.txt ,就在这里能找到. http://www.mjmwired.net/kernel/Documentation/filesystems/proc.txt 内核参数解释全在这里了.不过,也可以下载内核完源代码,从/usr/src/linux/Documentation/proc.tx

摘  要  在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的.为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages ).试验证明,比起其他网页去重算法(I-Match),DDW具有很好的抵抗噪声的能力及近似线性的时间和空间复杂度,在大规模实验中获得良好测试结果. 关键词  网页去重算法   特征向量   近似网页   支持向量机 第一部分介绍现有去重算法:第