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最新推荐文章于 2024-10-21 14:38:52 发布
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推荐两个免费学习Tensorflow的网站
张欣的博客
06-04 1279
该网站的教程从入门到深入，也会有代码片段 http://c.biancheng.net/view/1914.html
TF卡测试工具TF test
09-14
它能够测量存储设备的读写速度，对于了解TF卡的实际性能非常有用。通过运行此程序，用户可以获取不同数据块大小下的传输速率，从而得知TF卡在处理小文件和大文件时的表现。 在进行TF卡测试时，通常会关注以下几个...
tf官网进不去解决方案
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Touch_Dream的博客
09-03 1万+
相信很多搞深度学习的小伙伴最近都为访问不了 TensorFlow官网 而苦恼吧！虽然网上也给出了一些方法，但是却缺少一个很重要的步骤。接下来，我就给大家讲解一个完整的过程，大牛绕过。 1、更改Hosts       在Windows的host文件（位置在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts）末尾添加如下内容： #TensorFlow start 6
TF-IDF算法
红目香薰
06-15 1445
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）是一种常用于文本挖掘和信息检索的加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
什么是TF-IDF算法？
2402_85758936的博客
06-16 883
在信息检索和文本挖掘领域，TF-IDF算法是一种用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度的常用加权技术。它的主要目的是评估词语（关键字）在文档中的重要性。本文将详细介绍TF-IDF算法的基本概念、计算方法和应用场景。
ROS 2 Jazzy Jalisco 坐标变换工具 tf2 总结和习题
zhangrelay的专栏
10-21 1433
本教程通过运行 turtlesim 演示展示了 tf2 在多机器人场景中的功能。我们安装了必要的 ROS 2 包，并运行了一个包含两只乌龟的演示。通过键盘控制其中一只乌龟移动，另一只乌龟会自动跟随。这背后，tf2 库创建了三个坐标框架，并使用 tf2 广播器和监听器来处理框架之间的变换。我们还学习了如何使用 tf2 工具（如 view_frames 和 tf2_echo）来查看和分析这些变换。最后，我们展示了如何使用 rviz2 可视化工具来查看乌龟框架的实时移动。
算法篇--TF-IDF算法
小强签名设计 的博客
08-03 1万+
文章目录一、前言二、简单实例 一、前言   TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘（text mining）的常用加权技术。   TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。   TF-IDF的主要思想是：如果某
TF/IDF算法
ros275229的博客
06-27 2213
停用词是指在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言数据（或文本）之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为 Stop Words（停用词）。这些停用词都是人工输入、非自动化生成的，生成后的停用词会形成一个停用词表。但是，并没有一个明确的停用词表能够适用于所有的工具。甚至有一些工具是明确地避免使用停用词来支持短语搜索的。在信息爆炸的时代，很多信息我们无法全面接收，我们需要从中筛选出一些我们感兴趣的或者说对我们有用的信息进行接收。怎么选择呢，关键词提取就是其中一个很好的方法。
[ROS2基础] TF2使用细节
首飞的博客
06-05 2942
运行示例 在不同的命令窗口中运行下面的命令启动小乌龟窗口 启动键盘控制节点 观察坐标转换的结果 示例分析 本示例中启动了两只小乌龟和。发布器会将相对于坐标系的位置关系和相对于坐标系的位置关系发布出来。为了实现跟随的效果，程序中获取了相对于的位置关系并且将其折算成速度控制量。 代码来自。上面的示例代码可通过下面的方式获取： 或者 TF2树 树表征了各个link的位置关系。一个有且只有一个。所以树是不会形成闭环的。 用这个命令可以保存当前系统中树的关系图（以文件的形式保存在运行命令的目录下）。示例代码来自 编写
tf.equal
程永强
08-16 778
tf.equal https://github.com/tensorflow/docs/tree/r1.4/site/en/api_docs/api_docs/python/tf site/en/api_docs/api_docs/python/tf/equal.md equal( x, y, name=None ) Defined in tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py. See the guide: Control Flow >
4个android下使用的人脸识别模型文件tflite格式
06-11
对于想要在Android平台上开发人脸识别功能的开发者来说，这些tflite格式的人脸识别模型文件是极为有用的资源。它们不仅能够提供即刻可用的高效解决方案，还能成为学习和研究的宝贵材料。通过使用这些模型，开发者...
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tf2symb:将 tf 转换为 syms。-matlab开发
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这个功能对于进行数学分析、控制系统的建模和设计，以及复杂的代数操作非常有用。在MATLAB中，传递函数是一种表示系统动态特性的常见方式，而符号表达式则允许用户更灵活地处理数学表达式，包括求解方程、简化表达式...
tf应用TFRecord存取数据
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12-13 535
概述 最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例，可以参考。 关于Tensorflow读取数据，官网给出了三种方法： 供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数
tf基础知识
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1、tensorflow 创建 b=tf.ones([1],dtype=tf.int32,name="bb")#创建维度为一（一维数组，此处长度为1），类型为tf.int32的tensor:b，tensor的名字为"bb" c=tf.ones([2,3],dtype=tf.int32,name="bb")#创建维度为二（二位数组（矩阵，2x3))，类型为tf.int32的tensor:c,te
python基础
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1、读取图片 from PIL import Image im = Image.open("j.jpg") im.rotate(45).show() 2、文件路径查找 返回所有匹配的文件路径列表 import glob #获取指定目录下的所有图片 print glob.glob(r"E:/Picture/*/*.jpg") #获取上级目录
mnist入门
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01-08 415
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) input=tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) w=tf.Vari
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计及光伏电站快速无功响应特性的分布式电源优化配置方法（Matlab代码实现）
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计及光伏电站快速无功响应特性的分布式电源优化配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文提出了一种计及光伏电站快速无功响应特性的分布式
TF-IDF抖音有用到吗
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抖音作为一款短视频分享平台，其推荐系统的复杂性和多样性决定了它可能不会单纯依赖某一种算法来完成所有的功能需求。然而，在某些特定场景下，TF-IDF 可能会被间接应用。 ### 抖音中的信息检索与推荐机制 #### 1. **TF-IDF 的适用范围** TF-IDF 是一种经典的自然语言处理技术，主要用于评估某个词在一个文档集合中的重要程度[^1]。尽管现代推荐系统通常会采用更复杂的模型（如基于深度学习的方法），但在一些基础模块中，例如关键词提取、内容分类或相似度计算，TF-IDF 或类似的统计方法仍然具有一定的作用。 #### 2. **抖音推荐系统的核心组件** 抖音的推荐系统主要由以下几个部分组成： - 用户行为分析：通过用户的观看历史、点赞、评论等数据构建用户画像。 - 内容特征提取：对视频的内容进行标注和编码，这一步可能会涉及文本摘要生成以及标签分配。 - 实时反馈优化：根据实时互动情况调整推荐策略。 在这些环节里，虽然核心可能是神经网络驱动的大规模机器学习框架，但对于初步筛选或者辅助决策阶段来说，简单高效的工具比如 TF-IDF 并未完全被淘汰[^2]。 #### 3. **具体应用场景假设** 如果抖音需要快速建立一套针对新上线功能的基础过滤器，则可以考虑引入传统 NLP 方法支持初期开发工作直到有足够的训练样本去替换它们为止；另外，在冷启动问题上也可能利用到此类轻量级解决方案帮助缓解缺乏个性化参数的情况。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer corpus = [ 'This is the first document.', 'This document is the second document.', 'And this is the third one.', 'Is this the first document?', ] vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(corpus) print(vectorizer.get_feature_names_out()) print(X.toarray()) ``` 此代码片段展示了一个简单的 Scikit-Learn 库实现 TF-IDF 向量化的过程。即使像抖音这样的大型平台最终转向更加先进的 AI 架构，这类基础操作仍可提供有价值的参考依据。 --- ###
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