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RealSense 3D实感体验:前景广阔目前应用少
腾讯数码讯(周硕)在去年的IDF大会上,英特尔着重展示了其全新的RealSense 3D实感技术,而厚度仅6mm堪称史上最薄平板的戴尔Venue 8 7000也成为首个搭载RealSense技术的产品。究竟这项技术能用来做什么,未来又可能会有怎样的发展,这还要从上手体验说起。 英特尔:RealSen ...
分类:其他好文   时间:2016-06-22 20:21:49    阅读次数:153
关键词的提取
TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 转自:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html 作者: 阮一峰 日期: 2013年3月15日 作者: 阮一峰 日期: 2013年3月15日 这个标题看上去好像很复杂 ...
分类:其他好文   时间:2016-06-06 00:53:33    阅读次数:164
计算tfidf,关键词抽取---python
1、读入文本内容 2、将手动分完词的文本进行词频统计 3、计算tf值 4、计算IDF 5、计算tfidf 6、将每个文本中tfidf值排名前100的词和相应的tfidf值输出 ...
分类:编程语言   时间:2016-06-05 00:57:01    阅读次数:1107
Naive Bayes for Text Classification
TF-IDF Algorithm From http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html Chapter 1, 知道了"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个值相乘,就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高,它的 ...
分类:其他好文   时间:2016-06-02 11:24:14    阅读次数:194
COOKIE欺骗
链接:http://ctf.idf.cn/index.php?g=game&m=article&a=index&id=40 开始攻关:这里这里→ http://ctf.idf.cn/game/web/40/index.php 进去之后就是cd67918e02086c10de8202a75ca31c2 ...
分类:其他好文   时间:2016-04-30 01:03:26    阅读次数:238
TextRank算法提取关键词的Java实现
谈起自动摘要算法,常见的并且最易实现的当属TF-IDF,但是感觉TF-IDF效果一般,不如TextRank好。TextRank是在Google的PageRank算法启发下,针对文本里的句子设计的权重算法,目标是自动摘要。它利用投票的原理,让每一个单词给它的邻居(术语称窗口)投赞成票,票的权重取决于..
分类:编程语言   时间:2016-04-29 20:18:40    阅读次数:211
余弦相似度应用
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html TF-IDF与余弦相 ...
分类:其他好文   时间:2016-04-20 00:29:03    阅读次数:1786
IDF-CTF-天罗地网-不难不易的js加密
题目:就是这里 → http://ctf.idf.cn/game/web/28点击链接,弹出一个输入框。要求输入flag。查看源代码,发现一个script脚本。 然后复制到站长工具js混淆加密压缩那里解密。 http://tool.chinaz.com/js.aspx得到解密后的代码:var a = prompt("\u8f93\u5165\u4f60\u7684\x66\x6c\x61\x67...
分类:Web程序   时间:2016-04-19 19:54:40    阅读次数:260
基于图的关键词抽取
在关键词抽取研究中,最常用的一种方法就是通过计算一篇文档中词语的TF-IDF值(term frequency-inverse document frequency),并对它们进行排序选取TopK个作为关键词,这是一种无监督的方法。另外一种方法是通过有监督的方法,通过训练学习一个分类器,将关键词抽取问题转化为对每个词语的二分类问题,从而选择出合适的关键词。   无监督和有监督各有各...
分类:其他好文   时间:2016-04-16 19:19:32    阅读次数:317
Bag of Features (BOF)图像检索算法
1.首先,我们用surf算法生成图像库中每幅图的特征点及描述符。 2.再用k-means算法对图像库中的特征点进行训练,生成类心。 3.生成每幅图像的BOF,具体方法为:判断图像的每个特征点与哪个类心最近,最近则放入该类心,最后将生成一列频数表,即初步的无权BOF。 4.通过tf-idf对频数表加上权重,生成最终的bof。(因为每个类心对图像的影响不同。比如超市里条形码中的第一位总是6,它对辨...
分类:编程语言   时间:2016-03-26 07:30:19    阅读次数:273
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