http://www.360doc.com/content/10/0811/00/84590_45147637.shtml 英美在互联网具有绝对霸权 Zipf定律是美国学者G.K.齐普夫提出的.可以表述为:在自然语言的语料库里,一个单词出现的次数与它在频率表里的排名成反比. Zipf定律描述 编辑 1935年,哈佛大学的 语言学专家Zipf在研究英文单词出现的频率时,发现如果把单词出现的频率按由大到小的顺序排列,则每个单词出现的频率与它的名次的常数次幂存在简单的反 比关系,这种分布就称为Zipf…

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://www.360doc.com/content/10/0811/00/84590_45147637.shtml 英美在互联网具有绝对霸权 Zip…

由于倒排索引文件往往占用巨大的磁盘空间,我们自然想到对数据进行压缩.同时,引进压缩算法后,使得磁盘占用减少,操作系统在query processing过程中磁盘读取效率也能提升.另外,压缩算法不仅要考虑压缩效果,还要照顾到query processing过程的解压缩效率. 总的来说,好的索引压缩算法需要最大化两个方面: 1.减少磁盘资源占用 2.加快用户查询响应速度 其中,加快响应速度比减少磁盘占用更为重要.本文主要介绍PForDelta压缩算法,其简单易懂,能够提供可观的数据压缩,同时具备非常…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- tmcn包目前托管在在R-forge 上开发和发布.下载方式以及Rforge相关链接: install.packages("tmcn", repos = "http://R-Forge.R-project.org") tmcn 包是一个进行中文文本挖掘的R包.包含了中文编码处理.文字操作. 文本挖掘模型和算法的一些…

1. DNS隧道简介 DNS隧道技术是指利用 DNS协议建立隐蔽信 道,实现隐蔽数据传输.最早是在2004年 DanKaminsky 在 Defcon大会上发布的基于 NSTX 的 DNS隐蔽 隧道工具,相关链接. 之后出现了越来越多的DNS隐蔽通道工具,例如 . iodine: https://github.com/yarrick/iodine This is a piece of software that lets you tunnel IPv4 data through a DNS se…

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

一.语音识别基本介绍 (一)统计语音识别的基本等式 X------声学特征向量序列,观测值 W------单词序列 W*------给定观测值下,概率最大的单词序列 应用贝叶斯理论等价于 进而得出统计语音识别的框架 (二)统计语音识别的框架 运用声学模型.语言模型.词典得出给定观测值下概率最大的单词序列 (三)评价指标 运用单词错误率评价语音识别的好坏 单词错误率=(替换错+删除错+插入错)/单词总数 识别准确率=1-单词错误率 二.基于HMM的孤立词识别 (一)整体流程 假设所有单词出现的先验…

http://blog.csdn.net/accesine960/article/details/8066877 2012年10月12日,Lucene 4.0正式发布了(点击这里下载最新版),这个版本因为诸多的新特性和大胆的架构调整一直备受期待.无论是索引结构,索引算法以及整体架构的包容性都发生了翻天覆地的变化.正如大家一直所说的Lucene是一个搜索工具包 ,而4.0的发布则让Lucene向搜索框架的方向迈出了一大步. 下面我们来逐一解读Lucene 4.0的新特性吧. Lucene 4.0…

一.上下文对音素发音的语谱轨迹的影响 受到上下文的影响,同一个音素的发音语谱轨迹不同 为提高识别准确率,对音素建模时应将这种上下文影响考虑在内 二.基于上下文相关的音素建模 注意,非单音素建模中,每个模型依旧代表一个音素,只是考虑了这个音素的上下文关系而已 (一)双音素diphones 考虑上个音素/下个音素对当前音素的影响 对于ROCK: 两个??分别取决于ROCK的前一个单词的最后一个音素和后一个单词的第一个音素 灰色的边界单元为邻近单词所共享 为语法/词序列中观察到的前后音素的每个组合构建…

写在前面 这是我入门SDN以来的第一篇论文,它是一篇中文综述,看起来相对容易.也让我对SDN有了进一步的认识.下面是我的一些心得. 全文框架 SDN 将数据平面与控制平面解耦合,简化了网络管理. SDN诞生背景. SDN三层结构及关键技术 数据层 控制层 应用层 SDN 在不同应用场景下的最新研究成果. 未来工作. 概述 随着网络规模的不断扩大,封闭的网络设备内置了过多的复杂协议,增加了运营商定制优化网络的难度,科研人员无法在真实环境中规模部署新协议. 同时,互联网流量的快速增长(预计到2018…