1.LSA的头部LSA头部用在所有的LSA开始处在LSA头部有3个字段可以唯一的识别每个LSA：类型，链路状态ID，通告路由器其他3个字段唯一的识别一个LSA的最新实例：老化时间，序列号，校验和老化时间Age发出LSA后所经历的时间，以秒计数可选项Option类型TypeLSA的类型链路状态IDLinkSt..
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2016-05-09 14:29:06
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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p...
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2016-05-07 10:12:49
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使用区域好处：*路由器仅需要和它所在区域内的其它路由器具有相同的链路状态数据库，没有必要和整个OSPF区域内的所有路由器共享相同的链路状态数据库，因此链路状态数据库的缩进降低了对路由器内存的消耗*链路状态数据库的减小意味着处理较少的LSA，降低路由器对CPU的消耗*由于..
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2016-05-05 07:13:36
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Comparison 1. LSA stems from Linear Algebra as it is nothing more than a Singular Value Decomposition. On the other hand, pLSA has a strong probabilis ...
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2016-04-26 17:23:07
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这个问题也让我困惑很久，很多各种IE也答不上来。没有2类LSA，我做过试验，根据1类lsa也能画出拓扑。但是忽略了有一点：链路的描述是双向的。就拿点到点来说，两个路由器会说我连接到你，你连接到我，如下第一类为点到点。第一类LINKPointtoPointlink
1.Link-id邻居的Router-id..
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2016-04-23 07:52:26
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1. 奇异值分解 SVD(singular value decomposition)
1.1 SVD评价
优点: 简化数据, 去除噪声和冗余信息, 提高算法的结果
缺点: 数据的转换可能难以理解
1.2 SVD应用
(1) 隐性语义索引(latent semantic indexing, LSI)/隐性语义分析(latent semantic analysis, LSA)...
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2016-04-22 20:49:13
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本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍，然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系，最后用python实现将SVD应用于推荐系统。 1.SVD详解 SVD(singular value decomposition)，翻译成中文就是奇异值分解。SVD的用处有很多，比如：LSA（隐性语义分析
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2016-03-04 22:27:46
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LSA latent semantic analysis 映射词-文档到一个低维隐语义空间 比较词和文档在低纬空间的相似性 topic 是 Vocab 上的概率分布（符合多项式分布） 文档到主题的一个分布，主题到词库的分布，通过训练得到这两个分布模型 plsa 模型 LDA模型 大规模LDA系统 s
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2016-02-29 18:07:56
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OSPF中路由与LSA的关系：OSPF是基于链路状态的路由协议，路由隐藏在LSA中。我们知道，OSPF有三张表，邻居表，拓扑表(LSDB)，路由表。而路由表，是基于LSDB得来的，在LSDB中挑选到达目的地最好的LSA抽象成路由信息，加入到转发表，形成路由表。路由过滤：OSPF的路由过滤，是针对..
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2016-01-23 18:37:06
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1 LSA IntroductionLSA(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...
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2015-12-12 01:30:57
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