1 LSA Introduction LSA(latent semantic analysis)潜在语义分析,也被称为LSI(latent semantic index),是Scott Deerwester, Susan T. Dumais等人在1990年提出来的一种新的索引和检索方法。该方法和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(
在Linux中,ls 命令用于列出目录内容。当与不同的选项组合时,它可以以不同的方式显示文件和目录的详细信息。 对于 ls -lsa 和 ls -lst,它们的主要区别在于显示的列和排序方式: ls -lsa: -l: 使用长格式显示文件和目录的详细信息。这包括文件权限、所有者、组、大小、修改时间、文件名等。-s: 显示每个文件分配的块数。这通常用于确定文件在磁盘上占用的空间大小(以512字
ospf各种区域间的lsa总结 没有特殊配置 A <Huawei>dis ospf routing OSPF Process 1 with Router ID 1.1.1.1 Routing Tables Routing for Network Destination Cost Type NextHop A
俗话说“庙小妖风大,水浅王八多”,作为一名自然语言处理的水货研究生,通常只是对论文有着一知半解的了解,然而因为毕竟人老了年纪大容易忘事,有时候还是想把这一知半解的想法用文字写出来,以便之后回顾,看官勿喷,水货要开始动笔了。 文本建模是自然语言处理领域中很基础的内容,而且也已经被研究了千万遍,这个系列我主要的思路是从LSA->pLSA->unigram model ->LDA,其中pL