今天给大家翻译一篇由ASP.NET首席开发工程师 "James Newton King" 前几天发表的一篇博客，文中带来了一个实验性的产品gRPC Web。大家可以点击文末的讨论帖进行相关反馈。我会在文章末尾给出原文链接。全部译文如下： 我很高兴宣布通过.NET对gRPC Web进行实验性支持。gR ...
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Web程序 时间：
2020-02-16 13:06:01
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什么是TD-IDF？ 计算特征向量（或者说计算词条的权重） 构造文档模型 我们这里使用空间向量模型来数据化文档内容：向量空间模型中将文档表达为一个矢量。 We use the spatial vector model to digitize the document content: the vec ...
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2020-01-22 18:28:36
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知道原理的同学这部分可以略过直接看实践部分 什么是TD-IDF？ 构造文档模型 我们这里使用空间向量模型来数据化文档内容：向量空间模型中将文档表达为一个矢量。 用特征向量（T1，W1；T2，W2；T3， W3；…；Tn，Wn）表示文档。 Ti是词条项，Wi是Ti在文档中的重要程度， 即将文档看作是由 ...
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2020-01-22 14:35:25
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搜索结果排序是搜索引擎最核心的构成部分，很大程度上决定了搜索引擎的质量好坏。虽然搜索引擎在实际结果排序时考虑了上百个相关因子，但最重要的因素还是用户查询与网页内容的相关性。（ps：百度最臭名朝著的“竞价排名”策略，就是在搜索结果排序时，把广告客户给钱最多的排在前列，而不是从内容质量考虑，从而严重影响 ...
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2019-09-13 17:37:50
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简单介绍 LSA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(documents)，并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系；不同的是，LSA 将词和文档映射到潜在语义空间，从而去除了原始向量空间中的一些“噪音”，提高了信息检索的精确度 ...
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2019-09-03 15:00:27
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在文本挖掘与文本分类的有关问题中，文本最初始的数据是将文档表示成向量空间模型的一个矩阵，而这个矩阵所拥有的就是不同的词，常采用特征选择方法。原因是文本的特征一般都是单词(term)，具有语义信息，使用特征选择找出的k维子集，仍然是单词作为特征，保留了语义信息，而特征提取则找k维新空间，将会丧失了语义 ...
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编程语言 时间：
2019-09-01 01:16:49
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1.自动文本分类是对大量的非结构化的文字信息（文本文档、网页等）按照给定的分类体系，根据文字信息内容分到指定的类别中去，是一种有指导的学习过程。 分类过程采用基于统计的方法和向量空间模型可以对常见的文本网页信息进行分类，分类的准确率可以达到85%以上。分类速度50篇/秒。 2.要想分类必须先分词，进 ...
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2019-03-24 23:06:57
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Vector Space Model：向量空间模型 参考: 向量空间模型(Vector Space Model)的理解 词袋模型 TF-IDF TF-IDF 参考: TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 Vector Space Model：向量空间模型 参考: 向量空间模型(Vec ...
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2019-02-04 09:01:09
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传统模式显示的诸多问题就预示着必定要转型，而移动订货系统实现了当下人们对订货的需求。
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2018-09-16 19:38:35
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一、 总体测试计划 总体的测试计划围绕黑盒测试以及使用测试工具进行，将项目分享给朋友进行相关功能的测试并搜集相关反馈，然后根据用户提供的建议进行项目的完善。 二、bug记录 以下是还在解决的bug （1）当网站在不同屏幕大小时，界面会乱，没有随窗口大小改变页面内容大小 （2）移动端登录页面看不到用户 ...
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2018-06-13 23:42:18
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