1 概述 情感分析是自然语言处理中常见的场景,比如淘宝商品评价,饿了么外卖评价等,对于指导产品更新迭代具有关键性作用。通过情感分析,可以挖掘产品在各个维度的优劣,从而明确如何改进产品。比如对外卖评价,可以分析菜品口味、送达时间、送餐态度、菜品丰富度等多个维度的用户情感指数,从而从各个维度上改进外卖服务。 情感分析可以采用基于情感词典的传统方法,也可以采用基于深度学习的方法,下面详细讲解 2 基于情...

对话系统常用评价指标 当前对话系统之所以还没有取得突破性的进展,很大程度上是因为没有一个可以准确表示回答效果好坏的评价标准。对话系统中大都使用机器翻译、摘要生成领域提出来的评价指标,但是很明显对话系统的场景和需求与他们是存在差别的,这也是当前模型效果不是很好的原因之一。从对话系统不同的层次角度来评价对话系统的效果时,每个层面会有不同的关注点,如下图所示: 从上图可以看出,黄色标识人类的主观角度,而...

起源: 代码 输出 其中,用到的stopword文件为停用词文件,可参考链接: https://github.com/wendy1990/short_text_classification/blob/master/conf/stopwords.txt 本文只是基于已有文件做词频统计,后续将考虑利用爬虫技术爬取网页信息再做分析,可参考: https://segmentfault.com/a/1190...

使用步骤 1、Retrofit 开源库、OkHttp网络库、数据解析器集成、注册网络权限 2、创建接口设置请求类型与参数 新建 UserInfoModel 和 UserInfoService 接口 经常使用的注解参考以下链接:https://www.jianshu.com/p/f7026cbf1cc9 3、创建 Retrofit 对象、设置数据解析器 4、生成接口对象 5、调用接口方法返回Call...

沿任意轴旋转及其推导

unity  向量  图形学

  

2019-07-04 12:51:30

原博客地址:https://blog.csdn.net/zsq306650083/article/details/8773996 1. 2D中绕原点旋转 设基向量p,q和r分别是朝向+x,+y和+z方向的单位向量。 旋转角度为θ,基向量p,q绕原点旋转,得到新的基向量p`和q` 即旋转矩阵R(θ)为 2. 3d中绕坐标轴旋转 01. 绕x轴旋转,基向量q和r旋转&theta...

这是我的博客理论推导埋下的坑。目的是使用CVXOPT去实现一个硬边界的支持向量机分类器。在这片博文中将会包括一些核心代码。所有代码整理成Jupyter notebook,发布在我的github上。 Jupyter Notebook教程中最后分类器实现效果的可视化 1 什么是硬边界SVM? 简单来说,在二维情况下,就是对于线性可分的一些点(包含正例和负例),找一条线能将他们分开。同时,能保证线离点距...

给定一个字符串数组,将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同,但排列不同的字符串。 示例: 说明: 所有输入均为小写字母。 不考虑答案输出的顺序。 方法一:排序数组分类 思路 当且仅当它们的排序字符串相等时,两个字符串是字母异位词。 算法 维护一个映射 ans : {String -> List},其中每个键 K\text{K}K 是一个排序字符串,每个值是初始输入的字符串列表,排序时等...

根据形变程度给点云上色

pcl  点云  形变  曲率  法向量

  

2019-06-01 22:46:46

最近的激光雷达项目老师要求我做一个根据叶片的形变程度给点云上颜色。 我的想法是通过计算出点云每个点的法向量和曲率 然后根据曲率的大小遍历点云添加颜色 很简单,也很容易实现 因为pcl有直接的代码可以算出点云的曲率,有这一步就成功了一半了。 计算出曲率的最大和最小值, 曲率最小的时候点云为红色 曲率最大的时候点云为蓝色 红色到蓝色的渐变过程需要设置三原色中的green 随曲率值的变化呈正态分布函数,...

1、导入必要的编程库; 2、加载iris数据集并为每类分离目标值; 3、设置占位符等; 4、计算高斯核函数; 5、最大变化是批量矩阵乘法 6、计算对偶损失函数 7、创建预测函数 8、初始化优化器,开始迭代 9、创建数据点的预测网络,运行预测网络 10、绘制训练结果 11、运行结果...

SVM全称支持向量机,为什么起这么个名字,这是因为数据集中有些样本被称为支持向量,在后面你就会知道。SVM是目前为止小编觉得较难的一个模型,因为这里面涉及带约束条件的最优化问题,小编也是看了一定的资料、视频才能理解一二。为了帮助更多的人更好的理解SVM,小编尽量使用通俗的文字、较少的数学公式来写这篇文章。 一、SVM的目标 讲解一个模型,最首要的是阐明模型的目标。SVM也是在二分类问题中找到一个超...

上一篇文章记录的是学习逻辑回归的心得体会。 下面就该讲svm(支持向量机)啦,虽然据某个老师给我讲的是svm现在基本上公司里面不怎么用了,但是我最近的项目论文中需要这个模型,所以还是简单了解一下其原理。 1.svm原理 点进官网,里面是这样介绍的支持向量机。 http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/svm.html#svm 而这个答者的回答非常清...

总体把握 二类分类模型。支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,得到硬间隔支持向量机; 当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,得到软间隔支持向量机; 当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,得到核支持向量机 间隔与支持向量 样本空间中,划分超平面可通过如下线性方程来...

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