VHDL写的八位模型机CPU

用VHDL写的八位简单CPU，有MUL,ADD,AND,COM,LDA,STA,JMP,OUT<em>指令</em>

foo 、bar、baz是什么意思？

foo: first object oriented n第一个面向对象bar: binary arbitrary reason n任意二进制原因foo-bar-<em>baz</em>张三-李四-王五另一种说法是 foo = fu = fucked up =n一团糟的东西nnnnnnfoobar又为foo-bar：nn其中bar是beyond all recognition的缩写，意为超越认知

VHDL CPU 的设计

此资源是哈尔滨工业大学计算机设计与实践课程的大实验 有MOV MVI ADD SUB LDA STA JZ JMP IN OUT 十条<em>指令</em>组成

c51中bdata是什么意思及使用方法

c51中&quot;bdata&quot;是片内RAM，位寻址方式；存储器类型说明的意思。nnc51中&quot;bdata&quot;的用法：nnC51中的两种位变量，除了特殊功能寄存器中的可位寻址的位外，还有位于单片机内部RAM字节。nn地址0x20～0x2F的16个字节的128个可寻址位，位地址从0x00~0x7F。nn例程：nnunsingned char bdata <em>sta</em>;                        //...

常用汇编指令

1、加减<em>指令</em>nnn2、adr<em>指令</em>nadr是小范围的地址读取伪<em>指令</em>，ldr是大范围的读取地址伪<em>指令</em>。可实际上adr是将基于PC相对偏移的地址值或基于寄存器相对地址值读取的为<em>指令</em>，而ldr用于加载32为立即数或一个地址到指定的寄存器中。到这儿就会看到其中的区别了。如果在程序中想加载某个函数或者某个在联接时候指定的地址时请使用adr，例如在lds中需要重新定位的地址。当加载32为的立即数或外部地

STA 进程内Com组件剖析

1. 我们知道对单线程套间内Com对象的跨套间访问需要通过

iwpriv 配置STA连接选项命令

在STA模式下 [root@linux ~]# iwpriv ra0 set NetworkType=Infra     #设置要连接的网络类型 [root@linux ~]# iwpriv ra0 set AuthMode=WPA2PSK      #设置要连接的无线网络的安全模式 [root@linux ~]# iwpriv ra0 set EncrypType=AES

WiFi的STA和AP模式指什么？

1)：AP，也就是无线接入点，是一个无线网络的创建者，是网络的中心节点。一般家庭或办公室使用的无线路由器就一个AP。 2)：STA站点，每一个连接到无线网络中的终端(如笔记本电脑、PDA及其它可以联网的用户设备)都可称为一个站点。

linux netsta命令详解

转载： http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/01/08/2316661.html   Net<em>sta</em>t 命令用于显示各种网络相关信息，如网络连接，路由表，接口状态 (Interface Statistics)，masquerade 连接，多播成员 (Multicast Memberships) 等等。 输出信息含义 执行net<em>sta</em>t...

netsta命令解释

我们拿其中一行来解释吧： 　　Proto Local Address Foreign Address State 　　TCP Eagle:2929 219.137.227.10:4899 ESTABLISHED 　　协议（Proto）：TCP，指是传输层通讯协议（什么？不懂？请用baidu搜索&quot;TCP&quot;，OSI七层和TCP/IP四层可是基础^_^） 　　本地机...

PCA和LDA以及之间的区别

Season请您先思考：    ·PCA与矩阵有什么关系?    ·LDA与瑞利商有什么关系？    ·PCA和LDA在降维世界里，谁是赢家？一、PCA1、思想       主成分分析（Principal components analysis），是一种降维方法，在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用，需要我们找出数据里最主要的方面，然后来代替原始数据。比如我们希望将数据从二维降低到...

西门子PLC，STL语句指令大全，有语句注释，一般人都收藏备用

n n n 大家写PLC程序，尤其用到STL<em>语言</em>是不是一边写代码，一边放个巨大的PDF，100多页。用到那个翻页半天，罗里吧嗦。今天把西门子90几个STL语句表，全部整理发给大家。有语句注释，收藏备用吧。nnnnnn<em>指令</em>（ 英文全称意思 ) ：<em>指令</em>含义1、LD( Load 装载 ) ：动合触点2、LDN( Load Not 不装载 ) : 动断触点3、A ...

关于线性判别法LDA中一幅图的解释

多数解释线性判别法的文章都会画出这样一张图，nnnn对于y=wTx中w表示的直线y=wTx的梯度方向，从梯度的意义上讲，梯度代表了函数变化最快的方向，这个变化可以是增长也可以是减少。nn首先考虑y1=x1+2x2与y2=2x1+4x2两个平面的区别。梯度向量(1,2)和(2,4)是重合的，意味着梯度的方向是一样的，不同的朝着梯度方向前进一个单位，y变化的不同，y2变化是y1的两倍。nn当看到上图的...

R语言之文本分析：主题建模LDA

文本分析：主题建模nnlibrary(tidyverse)nntheme_set(theme_bw())nn目标nn定义主题建模n 解释Latent Dirichlet分配以及此过程的工作原理n 演示如何使用LDA从一组已知主题中恢复主题结构n 演示如何使用LDA从一组未知主题中恢复主题结构n 确定为kn 选择适当参数的方法n ķn主题建模nnnn通常，当我们在线搜索信息时，有两种主要方法：n...

R语言分类算法之线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)

1.费希尔(Fisher)判别原理解析 n 基本思想是”投影”,即高纬度空间的点向低纬度空间投影,从而简化问题的处理.在原坐标系下,空间中的点可能很难被分开,如图8-1,当类别Ⅰ和类别Ⅱ中的样本点都投影至图中的”原坐标轴”后,出现了部分样本点的”影子”重合的情况,这样就无法将分属于这两个类别的样本点区分开来;而如果使用如图8-2中的”投影轴”进行投影,所得到的”影子”就可以被”类别划分线”明显

Step7语句表监控时RLO,STA,STANDARD的含义

Step7语句表监控时RLO,STA,STANDARD的含义

计算机组成原理课程设计（内含九条基本指令和中断)

适用于清华大学的TEC4实验箱，我们的要求是要实现5条控制台<em>指令</em>： PR，KRD，KWE，KLD，KRR 9条机器<em>指令</em>： ADD，SUB，MUL，AND，STA，LDA，JMP，JC，STP 外加中断<em>指令</em>

计算机组成原理课程设计

5、 设计模型机<em>指令</em>系统：（含设计微<em>指令</em>格式、微程序流程图，每条<em>指令</em>所对应的微程序等）。 <em>指令</em>系统包括下列<em>指令</em>： IN OUT STA LDA JMP BZC CLR MOVE ADD SUB EI PUSH

如何读STL程序_西门子_PLC_Step7

step 7 中300使用的stl<em>语言</em>，对于原来的中大型程序都用这个<em>语言</em>编写

R语言实现LDA主题模型分析知乎话题

rn这是一篇关于文本主题分析的应用实践，主要尝试聚焦几个问题，什么是LDA主题模型？如何使用LDA主题模型进行文本？我们将知乎上面的转基因话题精华帖下面的提问分成六大主题进行实践。rn转基因“风云再起”rnrn2017年5月18日璞谷塘悄然开张，这是小崔线上贩卖非转基因食品的网店，所卖的商品价格平均高于市场价5倍，小崔打着反转基因的名号卖着反转基因的食品，不由得令人想起了那些年小崔引发的转基因

R在市场调查中的应用--逻辑回归和LDA

我们一般接触的统计学习的模型多半是因变量Y为数值型的模型，这一类问题可以统称为回归（regression）问题，当Y不再是数值而是类别的时候，就需要使用类似逻辑回归、LDA之类的统计模型，而这一类的问题我们统称为分类（classification）问题。 n在本文章中，我会简单介绍逻辑回归和LDA在R中的使用，并会比较两种模型的拟合效果。

R语言之LDA算法应用

在R<em>语言</em>中我们用LDA算法的做预测的时候包，主要的MASS包。在这里我就不对于LDA算法进行详细的描述，只是根据问题的需求用R<em>语言</em>解决问题。我们使用的数据是KKNN包中的自带数据miete数据。主要对于该数据进行划分：1/3为测试数据，2/3为训练数据，通过对于数据的观察，预测测试数据中的nmkat对应的值。rn观察数据：rnrnlibrary(kknn)ndata("miete")nhead(m

分类——LDA、QDA

LDA（Linear Discriminant Analysis）n模型： nPr(Y=k|X=x)=πkfk(x)∑kl=1πlfl(x)Pr(Y=k|X=x)=\frac {\pi_k f_k(x)} {\sum_{l=1}^k \pi_l f_l(x)} n假设：第k类的观测值来自于多元高斯分布N(μk,Σ)\mathcal {N}(\mu_k,\Sigma ) n即： nfk(x)=Pr(X

计算机组成原理之运算器模拟（C/C++实现）

中国科学技术大学，计算机组成原理实验。用C/C++<em>语言</em>实现计算机内部，运算器基本算术运算和逻辑运算，包括：原码一位乘法、补码一位乘法（Booth）、原码加减交替除法、补码加减交替除法、逻辑左右移位、逻辑与、逻辑或、逻辑非、逻辑异或。由控制器从ins_input.txt文件中读取操作<em>指令</em>，并且将<em>指令</em>运算结果输出到屏幕上，output.txt中记录部分运算过程和结果。用Visual C++ 6.0直接打开main.cpp并执行即可。ins_put.txt为数据输入，head.h为头文件，Ctrl.cpp为控制器代码，Ari.cpp为运算器代码，Main().cpp为主函数。

R语言LDA包数据预处理脚本

docsrnsetwd("E:/test/");rndirlistrnvocrnrnfor(file in dirlist)rn{rn  frn  rn  data rn  data rn  vocrn  vocrn  print(data)rn  df rn  print("---")rn  narn  vrn  for(n in na)rn  {rn      vrn  }rn  mrn  l

R语言jiebaR中文分词并做LDA主题建模

使用R<em>语言</em>中的jiebaR包，对中文文本进行分词，求词频，做词云图并进行LDA主题建模。

R语言——线性判别分析（LDA）

R<em>语言</em>——线性判别分析*rn线性判别分析是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上最早由Fisher在1936年提出，亦称Fisher线性判别。线性判别的思想非常朴素：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异样样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别 。rnLDA与方差分析（ANOVA）和回归分析紧...

PCA,LDA的C++实现（内附代码~）

在一个项目中遇到了<em>这些</em>问题：Visual C++ 无法解析的外部符号问题n然后调用SVD，LDA pca的C++实现

R语言实现LDA主题模型分析网购数据

研究人员对各大电商平台海量用户的评价数据进行分析，得出智能门锁剁手攻略。nn1nn语义透镜nn顾客满意度和关注点nn我们对于评价数据进行LDA建模，就是从语料库中挖掘出不同主题并进行分析，换言之，LDA提供了一种较为方便地量化研究主题的机器学习方法。nn我们使用最大似然估计进行最优化主题个数的选取。当主题个数定为20的时候，似然估计数最大，即留言板数据分为20个主题的可能性比较大。将模型生...

LDA主题模型的学习路线

LDA主题模型是一个数学知识非常复杂的模型可以rickjin的LDA数学八卦了解狄利克雷共轭分布，伽马函数-&amp;gt;beta分布-&amp;gt;狄利克雷共轭分布。想要了解LDA模型必须先知道PLSA模型，PLSA模型中需要EM算法，EM算法的学习见李航的统计学习方法。LDA通俗解释学习资料《LDA数学八卦》...

LDA主题模型-Familia源码解读

1. 定义：nn关于LDA有两种含义，一种是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），一种是概率主题模型：隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA），2003年提出，我们这里讲的是后者。 n知乎上有篇帖子关于LDA解释的非常详细：一文详解LDA主题模型nnnn2. LDA的训练过程nn1. 数据预处理：分词n2. 训练：n...

主题模型（LDA）(一)--通俗理解与简单应用

这篇文章主要给一些不太喜欢数学的朋友们的，其中基本没有用什么数学公式。 n目录n直观理解主题模型nLDA的通俗定义nLDA分类原理nLDA的精髓n主题模型的简单应用-希拉里邮件门 1.直观理解主题模型n n听名字应该就知道他讲的<em>是什么</em>？假如有一篇文章text，通过里面的词，来确定他<em>是什么</em>类型的文章，如果文章中出现很多体育类的词，比如，篮球，足球之类的，那么主题模型就会把它划分为体育类的文章。因为主

javascript笔试题（1）

在网上看到一波笔试题。感觉好几个都不会，特拿来研究一下。题目一(function(){ n return typeof arguments; n})();结果：“object”arguments是伪数组对象。虽然不是数组，但是可以使用方括号或数组索引来获取元素。//可以转换成数组。nArray.prototype.slice.call(arguments);其实数组使用typeof返回的也是obj

R语言︱LDA主题模型——最优主题数选取(topicmodels)+LDAvis可视化(lda+LDAvis)

笔者寄语：在自己学LDA主题模型时候，发现该模型有这么几个未解决的问题：n1、LDA主题数量，多少个才是最优的。n2、作出主题之后，主题-主题，主题与词语之间关联如何衡量。nnn于是在查阅几位老师做的成果之后，将他们的成果撮合在一起。笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型，是<em>lda</em>包+topicmodels包，两个包在使用的过程中，需要整理的数据都是不一样的，所以数据处理会是一个不省

VHDL CPU设计与实验台下载测试

计算机设计与实践课程最后一个实验 要求利用vhdl<em>语言</em>设计一个cpu 使其能在cop2000试验台上测试成功 完成ADD SUB MOV MVI STA LDA JZ JMP IN OUT 十条<em>指令</em> 给出压缩包中包括实验vhdl源代码，测试<em>指令</em>，仿真波形，下载bit文件 所用软件：ModelSim XE II V5.6a\ Xilinx

判别模型:(LDA),QDA,KNN以及逻辑斯蒂回归（二）

四种方法的比较： n逻辑斯蒂和LDA方法是紧密相连的，都产生线性决策边界，两者只是在拟合过程中有一些差异，所以两者得到的结果应该是接近的，但当LDA的前提假设-观测服从每一类协方差矩阵都相同的高斯分布-成立时，LDA应该比逻辑斯蒂回归能提供更好的结果。不同的是：逻辑斯蒂决策边界的参数是通过极大似然估计出来的，而LDA决策边界是通过估计正态分布均值和方差计算出来的。KNN分类器对决策边界的形状没有做出

所有LAD指令总览

PLC特殊功能模块及其应用

四、ESP8266AT开发之AP+STA模式下的连接深入

根据手册我们可以知道，ESP8266 作为TCP服务器 的时候，内部IP固定为 192.168.4.1让我们先看一个例子，再来深入理解这里面的门道：我把我的手机设置成了热点，作为一台无线路由，然后让ESP8266和PC都连进去后！ESP8266的连接方法:（工作在AP+STA模式下）n 1，发送AT+CWMODE=3设置为AP+Station模式n n 2，AT+RST 重启生效n n 3

线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)MATLAB实现

线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法，利用MATLAB实现。附实例原始代码以及结果图

LDA主题模型

LDA算法描述与plsa算法对比

计算机如何执行存数指令

计算机如何执行存数<em>指令</em>nnSTA M<em>指令</em>：PC→MAR，MAR→MM，MM→MDR，MDR→IR，nOP(IR)→CU，Ad(IR)→MAR，ACC→MDR，MAR→MM，WRnn

LDA--二项分布和beta分布,多项分布和狄利克雷分布

二项分布nn二项分布的概率密度函数是nnnnBeta分布nnnn随机变量 服从参数为的Beta分布通常写作:.这个式子中分母的函数称为 beta函数nnBeta分布是二项式分布的共轭先验概率分布nn多项分布nnnnnnnnnnnn直观思考一下多项分布的极大似然估计,其实可想而知,就是数数 的个数,然后算一下占整个样本中的比例就可以作为 概率的估计了。所以通常在使用似然函数时,可以忽略其常数项—多项...

openwrt之wifi 脚本指令与 uci 指令/ ap + sta / 配置连接上级路由器

root@xxx:~# wifi helpUsage: /sbin/wifi [down|detect|reload|<em>sta</em>tus]enables (default), disables or detects a wifi configurationroot@xxx:~# wifi up/down  //打开、关闭wifi 接口（包括ap、<em>sta</em>），但是不写会存储（重启设备，恢复默认值）root@...

分本分类（六）：使用LDA+SVM进行文本分类

经过分本分类（五）利用LDA成功的将文本的特征维数降低了，可以拿<em>这些</em>特征使用SVM分类器进行分类，查看一下效果。占位置。。。。

R软件中jiebaR包分词和用python中jieba分词以及做关键字提取及LDA模型

对于一个软件来讲，若是开源其发展速度是很快的，在R软件中，去年年底就发布了jiebaR分词包，上学的那会jieba包总是出现在python中，没想到在R软件中也用的到，这不全几天接了点私活，正好要用到R软件做分词，正好学习下这个包，总体来讲这个包还是蛮强大的，中文分词很准确，能快速的上手，直接上代码：nnnlibrary(jiebaRD)nlibrary(jiebaR)n# library(

基于LDA 主题模型的短文本分类方法

针对短文本的特征稀疏性和上下文依赖性两个问题，提出一种基于隐含狄列克雷分配模型的短文本分类方法。利用模型生成的主题，一方面区分相同词的上下，降低权重; 另一方面关联不同词以减少稀疏性，增加权重。

LDA主题模型试验

LDA模型取得较好的结果，最好满足以下条件：1.清理一些无法反映文档主题的词；2.文档的主题比较集中；3.设置较大的迭代次数，由于LDA Gibbs抽样算法的复杂度较高，每次训练都要运行很长时间，导致没有时间去尝试其它的参数组合，也许尝试一些其它的参数组合会得到比本文更好的结果。

LDA topicmodel 初学者最详细的中英文资料

里面是我作为过来人学习LDA topicmodel 这一理论模型的中文资料，非常详细，基本上罗列了各个大神博客中对于LDA Gibbs sampling的讲解，非常适合初学者！

esp8266-12模块 ap模式 sta模式 AT测试

esp8266-12模块 ap模式 <em>sta</em>模式 AT测试rnAT客户端<em>sta</em>tion模式rn一、 思路rn调试的环境：rnrnESP8266调试工具链接：rn链接：https://pan.baidu.com/s/1Zw1_rWvaK9HJ-wMyqafCzgrn提取码：bs4wrn网络调试助手rn百度网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1tjwkPpkg1tu-1d8BhYM2nwrn提取...

线性判别分析（LDA)分析及相关R语言code

详细介绍了线性判别分析及相关的R<em>语言</em>code，课件形式。

三、ESP8266AT开发之STA模式下ESP8266建立服务器，建立客户端(解决防火墙)

Station模式和AP模式有啥区别呢？n 就是连的WiFi不一样了而已， 也仅此而已罢了！ n AP模式下，8266自己发出信号可以连。而STA模式8266处于基站接收信号，所以需要共同连接一个外面的WiFin以下实验基于猎豹WiFi, 贼好用啊，有木有。。。。。ESP8266做服务器，PC做客户端步骤：n 1，发送AT+CWMODE=1设置为Station模式n n 2，AT+RST

基于LDA KNN的人脸识别详解

n n n 人脸识别（LDA+KNN方法）：dataTrain=creatData(TrainDatabasePath);dataTest=creatData(TestDatabasePath);trainLabel=creatTrainLabelMat();testLabel=creatTestLabelMat();[train_<em>lda</em>,test_<em>lda</em>]=LDA(...

LDA主题模型代码实现流程

LDA主题模型的原理,推导过程比较复杂,可以参考此链接,讲的比较详细:http://www.52nlp.cn/<em>lda</em>-math-mcmc-%E5%92%8C-gibbs-sampling1nn nn本文主要是通过阅读别人实现的LAD主题模型代码,总结的一个实现流程,供别人想实现LAD时可作参考,如若有何错误,麻烦请指出:nnLDA代码流程:n(1) 先对文档切词,然后对每个词语赋ID编号0~(n-...

汇编（三）汇编语言的指令格式

本篇介绍汇编程序功能、伪操作及汇编<em>语言</em>的<em>指令</em>格式。

用LDA在R中聚类四本小说

n n n nn nn n n 作者：汪喵行  R<em>语言</em>中文社区专栏作者知乎ID：https://www.zhihu.com/people/yhannahwang前言在文本挖掘里面，除了情感分析，还有一个...

LDA降维经典程序

Matlab LDA降维经典程序，新手或参考，不错的资源。

文本主题模型之LDA(一) LDA基础

在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型，这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型：隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，以下简称LDA)。注意机器学习还有一个LDA，即线性判别分析，主要是用于降维和分类的，如果大家需要了解这个LDA的信息，参看之前写的线性判别分析LDA原理总结。文本关注于隐含狄利克雷分布对应的LDA。1. LDA贝叶斯模型　　　　LD...

简单实验计算机的设计

实验计算机<em>指令</em>的设计 已知技术参数和设计要求：1、 使用FD-CES实验仪 2、 主要模块：运算器、寄存器、<em>指令</em>部件、内存、总线缓冲、微程序控制、启停和时序模块。 3、 完成以下6条<em>指令</em>的设计： MOV A,#DATA MOV Ri,A ADD A,Ri LDA addr STA addr HALT

LDA论文学习笔记

以下内容节选自David M. Blei的论文《Latent Dirichlet Allocation》主要是选自LDA的处理流程部分，可能理解上有很大的偏差，或者表达上有问题，如有误导还想大家多多指教。rn LDA原始论文链接为：http://www.jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdfrnrnrnLDA中关于词，文档，语料的定义：rn1．  词

比PCA更好用的监督排序—LDA分析、作图及添加置信-ggord

线性判别分析LDAnn线性判别分析，英文Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，在生物学大数据研究中同样也有广泛应用，比如前几个月的Sicence封面文章哈扎人菌群研究就使了此方法，因此我们有必要了解下它的算法原理[1]。nnnnLDA的思想nnLDA是一种监督学习的降维技术，也

文本分析之TFIDF/LDA/Word2vec实践

写在最前面的话，最好的学习材料是官方文档及API:nhttp://radimrehurek.com/gensim/tutorial.htmlnhttp://radimrehurek.com/gensim/apiref.htmln n以下内空有部分是出自官方文档。n n使用TFIDF/LDA来对中文文档做主题分类，TFIDF scikit-learn也有实现，中文的先做分词处理，然后生成

LDA续：LDA之于二分类，QDA

在文章LDA（线性判别分析，Linear Discriminant Analysis）中，我们已经从贝叶斯理论的角度推导了LDA。现在我们来看LDA是如何应用于二分类问题的。nn两个类别的对数几率n和逻辑回归一样，我们可以通过求两个类别的对数几率来判断当前数据属于哪个类别。nlogP(Y=1∣X=x)P(Y=0∣X=x)=logP1(x)P0(x)+logπ1π0=logπ1π0−12(μ1+μ0...

R语言分类(SVM KNN LDA等)与回归代码+原始数据+分析报告

R<em>语言</em>分类(SVM KNN LDA等)与回归代码+原始数据+分析报告，数据挖掘大作业。

基于LDA主题模型的短文本分类

n n n         VSM（向量空间模型）是信息检索领域最为经典的分析模型之一，采用VSM对短文本进行建模，即将每一篇短文本表示为向量的形式，用TF－TDF表示向量的值。给出一些符号定义：短文本集SD＝ ｛sd1，sd2，...，sdM｝，Ｍ为短文本总数，词表Ｖ ＝ ｛V1，V2，...，VN｝，Ｎ为词汇数。一篇短文本sdi∈SD的向量表示为V（i）＝ （ｗ(...

ES6你必须掌握的新特性

持续更新中。。。

LDA是什么

对百度贴文档的处理探索系列n第一期nTarget：弄清什么是LDA主题模型n想直接看如何使用Python进行处理而对于理论没有什么要求的同学可以移步使用LDA主题模型对贴吧文档进行主题分类nnn n nn...

LDA主题模型实战

n导入相关的包nhttps://github.com/<em>lda</em>-project/<em>lda</em> 这里有<em>lda</em>包的文档，我也是参考的这个文档来的！nnimport numpy as npnimport <em>lda</em> nnX = <em>lda</em>.datasets.load_reuters()nX.shapenn(395, 4258)nnn这里说明X是395行4258列的数据，说明有395个训练样本nnvocab = <em>lda</em>....

LDA代码plda

LDA代码，C<em>语言</em>

STA静态时序分析

特权的书上关于reg2pin静态时序的分析时写到，output dleay参数值的计算公式如下：nnoutput delay max = dd_max +tsu_ext + (cd_alt_min - cd_ext_max)noutput delay min = dd_min - th_ext + (cd_alt_max - cd_ext_min)nn而且他也用这个公式计算了一个实例，结

LDA主题模型及案例

LDA即LatentDirichletAllocation（隐含狄利克雷分布）nnnnnn注意：每个文档中含有多个主题，输出主题概率分布，无监督nnnnnn案例：LDA主题分类（sklearn） 自动将4个文本分为两类（聚类）nnnnLDA分析步骤：nnn 读取数据，并分词n n n 去除停用词n n n 构建Tfidf矩阵，每一行代表一个test的文档，每一列代表一个词语的tfidf值n ...

【机器学习】LDA线性判别分析原理及实例

LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是投影后类内方差最小，类间方差最大。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心。

R语言 判别分析小结

判别分析（discriminant analysis）是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。判别分析的方法大体上有三类，即距离判别、Fisher判别和Bayes判别和。距离判别思想是根据已知分类的数据计算各类别的重心，对未知分类的数据，计算它与各类重心的距离，与某个重心距离最近则归于该类。Fisher判别思想是投影降维，使多维问题简

LDA(Fisher)线性判别分析

该方法思想比较简单:给定训练集样例，设法将样例投影到一维的直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集（即希望类内离散度越小越好），异类投影点尽可能远离（即希望两类的均值点之差越小越好）rnrn两类数据点的类心分别是μ1=1∣C1∣∑x∈C1x和μ2=1∣C2∣∑x∈C2x\mu_{1}=\frac{1}{|C_{1}|}\sum_{x\in C_{1}}x和\mu_{2}=\frac{1}{|C_{...

LDA主题模型理论与实现

LDA主题相关好的资源整合，其中有LDA八卦非常好理解，然后还有LDA的经典实现

AT固件工作模式切换及指令格式介绍

一、模组AT<em>指令</em>固件工作模式介绍        M0M1系列模组上电后，上电默认进入的模式为透传模式，用户可以通过串口命令把模组切换到命令行模式。模组的缺省串口通信波特率为115200，1个停止位，无校验位。        在命令模式下，用户可以通过AT<em>指令</em>通过UART 扫口对模组进行配置，透传模式下串口将实现串口数据与无线数据通信的互转。二、透传模式与命令模式切换2.1 从透传模式切换到命令模式...

基于LDA对电商商品评论进行情感分析

数据是人工爬取自京东网站上的评论数据，该项目主要以美的产品作为分析。rn下载连接:rn链接：https://pan.baidu.com/s/1uyzEa6VJBkBLHMzxLxwwMwrn提取码：bwfarn1、项目背景：rn现在大众在进行网购之前都会先看下相关商品的评论，包括好评与差评，再综合衡量，最后才决定是否会购买相关的物品。甚至有的消费者已经不看商品的详情秒数页而是直接看评论，然后决定是否下单。商...

wang zhan mo ban

wang zhan mo <em>ban</em> wang zhan mo <em>ban</em> wang zhan mo <em>ban</em> wang zhan mo <em>ban</em> wang zhan mo <em>ban</em>

主题分析模型LDA的spark实现

主体分析模型主要有PLSA（Probabilistic Latent Semantic Anlysis，概率引语义分析）和LDA（Latent Dirichlet Allocation，隐含狄利克雷分布），在此暂时介绍LDA的spark实现。nn    * 主题分析模型自动分析每个文档，统计文档内的词语，根据统计的信息来判断当前文档含有n    * 哪些主题，以及每个主题所占的比例格式多少。n  ...

LDA资料（文章+源代码）

LDA资料（文章+源代码）就有<em>lda</em>的源码分析，又包含源代码

Python下安装LDA模块，学习使用

      初次接触LDA心中还是充满好奇的，今天因为项目的需求，需要研究一些NLP相关的东西，这里先想到了主题模型中比较经典的LDA，虽说很多模块里比如：sklearn、gensim都已经内置了LDA模型，但是我还是比较喜欢独立使用的模块，所以专门安装了一下LDA模块，安装很简单，执行下面命令即可：nnnpip in<em>sta</em>ll <em>lda</em>nn      相关的文档和API在这里。nn      因为...

LDA参考代码和资料

里面包含了三位老师写的LDA代码，以及文档参考资料，对学习LDA很有帮助

数据降维的作用PCA与LDA

1.   当你的特征数量p过多，甚至多过数据量N的时候，降维是必须的。nn为什么是必须的？有个东西叫curse of dimensionality，维度越高，你的数据在每个特征维度上的分布就越稀疏，这对机器学习算法基本都是灾难性的。n你说特征数量过多，砍一点就行了嘛？但是对不起，就有这样的问题存在，砍不了。n你要研究某个罕见病跟什么基因有关？基因很多哦，人类已知的基因有几千个，可是病例通常

LDA处理文档主题分布

这篇文章主要是讲述如何通过LDA处理文本内容TXT，并计算其文档主题分布。 n在了解本篇内容之前，推荐先阅读相关的基础知识： nLDA文档主题生成模型入门 n结巴中文分词介绍 n爬取百度百科5A景点摘要并实现分词 n使用scikit-learn计算文本TF-IDF值nnnn一、完整程序nnnnfrom sklearn import feature_extractionnfrom sklearn.f...

【IoT】物联网 WIFI 之 AP、STA、SSID、BSSID 概念基础

AP(Access Point)：nn无线接入点，是一个无线网络的创建者，是网络的中心节点。一般家庭或办公室使用的无线路由器就是一个AP；nnSTA(Station)：nn任何一个接入无线AP的设备都可以称为一个站点，也就是平时接入路由器的设备；nnSSID(Service Set Identifier)：nn每个无线AP都应该有一个标示用于用户识别，SSID 就是这个用于用户识别的的名字，也就是...

线性判别分析（LDA）实现二分类的思路

<em>lda</em>在确定了w矩阵后，投影线也就确定了。如果不是用来降维，而是实现二分类，思路如下： n训练数据： n1>把所有数据都投影到y=wx上 n2>计算两个样本投影后的中心点，u0, u1 n3>确定中心点的中间值，u’ = (u0+u1)/2 n测试数据： n同样计算投影后数据的中心，假设为a,b n如果 a>u’,分为一类，否则，分为另外一类 nb也同样。 n大致思路是这样。

LDA理解以及源码分析（一）

LDA系列的讲解分多个博文给出，主要大纲如下：nLDA相关的基础知识 n什么是共轭nmultinomial分布nDirichlet分布nLDA in text nLAD的概率图模型nLDA的参数推导n伪代码nGibbsLDA++-0.2源码分析nPython实现GibbsLDAn参考资料nLDA相关的基础知识LDA是Blei于2002年发表的概率<em>语言</em>模型，被广泛应用于主题建模中，通过对文本进行潜语义

LDA原理与推导

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LDA主题模型的原理

本文档详细阐述了LAD的基本原理和实用技巧，给出了Java版的LDA主题模型的用法，比较鲜明的介绍了共轭分布的基本原理，是比较全面的主题模型资料。

SVM和lda结合的文本分类

简易有效的文本分类

使用sLDA

说明LDA是一个文本主题分类模型，sLDA是有监督的LDA。LDA的具体讲解请参考博客 通俗理解LDA主题模型 。在 https://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html 上有LDA的多种<em>语言</em>编写的程序。由于实验需要，我用的是C++版本的 sLDA ，上面有算法、说明以及实验数据。使用方法只介绍在Linux系统上的使用方法，我的系统是CentOS

LDA(二) 文本聚类

一、算法原理：使用Kmeans进行聚类nn二、算法流程：nn1. 对给定的语料先分词，得到分词后的语料；nn2. 构造词典，corpus_tfidf, 最后构造 corpus_<em>lda</em>nn3. Kmeans聚类，pred 是对语料的聚类结果列表。nnnpred = kmean.predict(tfidf_vec)nnn#!/usr/bin/pythonn# -*- coding:utf8 -*-nn...

我对LDA的一点理解

LDA这个东西真的是。。。。看过的人都不想再看第二遍。。。各种分布，数学不好的人真的是跪了。rn一开始看LDA觉得很疑惑，觉得不是LDA不是用来产生主题的吗，一直在讲什么生成模型，我要你生成模型干嘛，你可真像个弱智。然后后面又回顾了一下EM算法，rnEM算法样例：rn3个硬币，正面概率为π,p,q，先掷A硬币，如果是正面就接着掷B，如果是反面就掷C，最终得到结果1,0,1,1这样，求估计π，p，q

NLP --- 文本分类(基于LDA的隐语意分析详解)

前几节我们分析了向量空间模型（VSM）、基于奇异值分解（SVD）的潜语意分析（LSA）、基于概率的潜语意分析（PLSA）<em>这些</em>模型都是为了解决文本分类问题，他们各自有自己的优点和缺点，其中VSM模型简单方便但是容易造成维度爆炸和计算量慢的缺点，LSA是基于矩阵分解的原理进行分析的，优点是对VSM有效的降维，但是计算量还是很大，因此引入了PLSA，该优点是完全避开了PSA的矩阵分解的计算问题，把其完全...

主题模型（LDA）英文文献

LDA主题模型相关英文文献（包括LDA主题模型的由来和发展）

Simulink建模和仿真下载

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Oracle 10g OCM.rar下载

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