模型主題

❶ 製作地理模型，主題是中國。弄什麼好呢怎樣弄的

http://user.qzone.qq.com/945080356/infocenter#! 這個行么

❷ 對於文本模型來說，話題與主題有什麼區別 話題追蹤與話題演化有什麼區別

【摘要】：話題追蹤與演化分析技術旨在將用戶關注的話題以最直觀的方式呈現出來,使得用戶方便的對話題的來龍去脈有一個全面的了解,在軍事和民用方面都具有重要的理論價值和現實意義。本文主要研究話題追蹤技術,話題演化分析技術及話題中的事件發現與關系分析技術,取得了如下四個方面的研究成果： (1)目前的話題追蹤與演化分析演算法將話題看作是單一的新聞報道的集合,沒有考慮到話題的內部結構。本文通過分析話題內部各要素的關系,同時考慮到話題追蹤與演化分析任務的時序性,建立了話題結構模型。為話題追蹤與演化分析奠定了模型基礎。 (2)針對話題的偏移問題,提出了一種基於子話題反饋的話題追蹤演算法。該演算法利用新事件檢測的思想進行時間片劃分,根據話題的偏移及時地修改話題向量。實驗表明,該演算法能夠有效的適應話題偏移,與傳統演算法相比提高了話題追蹤的召回率。 (3)話題追蹤無法分析、表示話題的演化歷程,針對這個問題,結合BLOG社團演化分析的思想,提出了基於子話題相似度的話題演化分析演算法。實驗表明該演算法可以准確的展示出話題的發展演化歷程。 (4)根據話題結構模型,結合時序文本挖掘的思想,提出了一種基於子話題整合的事件發現演算法,並在此基礎上改進了事件演化分析演算法。該演算法充分考慮了話題的內部結構特徵,實驗證明了演算法的有效性。 論文最後給出了話題追蹤與演化分析原型系統的設計與實現細節。並對本文工作進行了總結,對今後的工作做了進一步的展望。

❸ 玩具反斗城的玩具都有哪些主題啊

為使顧客購物更方便，玩具"反"斗城每間分店都會分為7個主題區域，不同區域都有不同主題顏色，每個區都樂趣無窮。

反斗一族

男孩的動感地帶，區內有超級英雄模型、手辦模型、電影和卡通主角、遙控車、模型車、玩具卡車、玩具飛機、玩具直升機、玩具組合等

女孩至愛

女孩夢想成真。不同類型的洋娃娃，包括時裝造型娃娃、嬰兒娃娃、絨毛玩具、 洋娃娃 服裝、首飾、絨毛洋娃娃、造型衣服、玩具組合、角色扮演玩具。

合家歡游戲

最齊備的紙板游戲、家庭樂游戲、 策略游戲和其它游戲，適合一家人玩樂

益智玩具

最多種類的教育和學習玩具。積木、手工藝用品、電子學習輔助玩具和軟體、泥膠、拼圖、互動玩具、科學玩具、光學玩具、顯微鏡、上學用品像書包、文具、書籍、蠟筆。最優良的教育玩具，適合幫助孩子的發展和早期學習。

潮流新領域

熱賣的電子產品、收藏玩具、游戲、DVD/VCD 影碟、數碼影碟，適合任何年齡。 Xbox、Playstation、手掌上游戲機，還有最新穎的電子游機和軟體。

戶外運動站

球類、自行車、游戲屋、滑梯、電動踏行車、折疊踏板車、攀爬組合、沖浪板、滑水板、風箏、水上玩具、沙灘玩具、水池玩具、園藝玩具、環境游戲大型給合...每一件都給你無窮的戶外樂趣。

BabiesRus

精選的初生嬰兒用品、嬰兒安全及護理產品及配件，最齊備的嬰幼兒玩具及早教玩具。嬰兒手推車、提籃、汽車椅、加高椅、搖籃車、嬰兒床、游戲床、安全欄、嬰兒食品和奶粉、嬰兒床玩具、沐浴玩具、音樂玩具、搖鈴，式式俱備。

買玩具可以參考「阿哦玩具」哦，多看看這個視頻，更能了解現在流行的玩具~

❹ python 主題模型是聚類還是分類

# -*- coding: utf-8 -*-from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.externals import joblibimport numpyfinal = open('c:/test/final.dat' , 'r')data = [line.strip().split('\t') for line in final]feature = [[float(x) for x in ro...

❺ 房子模型的主題

不知道你想問的是什麼 客廳 卧室 整體方案 模型下載 請進 3D模型天下

❻ 主題模型到底還有沒有用，該怎麼用

模型就是你畫圖的時候顯示出來的 黑色的背景 布局就是顯示在列印紙上答應出來的效果AUTOCAD的布局是方便列印出圖用的，圖紙空間可以理解為覆蓋在模型空間上的一層不透明的紙，需要從圖紙空間看模型空間的內容，必須進行開「視口」操作，也就是「開窗」。圖紙空間是一個二維空間，也就是在圖紙空間繪制的對象雖然也有Z坐標，但是三維操作的一些相關命令在圖紙空間不能使用，導致他所顯示的特性跟二維空間相似。圖紙空間主要的作用是用來出圖的，就是把我們在模型空間繪制的圖，在圖紙空間進行調整、排版，這個過程稱為「布局」是非常恰當的。「視口」則是在圖紙空間這張「紙」上開的一個口子，這個口子的大小、形狀可以隨意使用（詳見視圖菜單下的視口項）。在視口裡面對模型空間的圖形進行縮放（ZOOM）、平移（PAN）、改變坐標系（UCS）等的操作，可以理解為拿著這張開有窗口的「紙」放在眼前，然後離模型空間的對象遠或者近（等效ZOOM）、左右移動（等效PAN）、旋轉（等效UCS）等操作，更形象的說，就是這些操作是針對圖紙空間這張「紙」的，這就可以理解為什麼在圖紙空間進行若干操作，但是對模型空間沒有影響的原因。如果不再希望改變布局，就需要「鎖定視口」。注意使用諸如STRETCH、TRIM、MOVE、COPY等編輯命令對對象所作的修改，等效於直接在模型空間修改對象，有時為了使單張圖紙的布局更加緊湊、美觀就需要從圖紙空間進入模型空間，進行適當的編輯操作。 熟練的使用圖紙空間，需要配合幾個方面的設置，也可能要改變自己以前繪圖以及出圖的習慣，不過我認為用這些去換來輕松的操作，是完全值得的。首先對在模型空間繪圖有以下幾個說明或者要求，如果做不到這幾條，圖紙空間對你來說依然是混亂的。1、最好嚴格按照1：1的方式繪圖，這樣不僅作圖時方便，以後修改也方便，重要的是在使用圖紙空間出圖時更加靈活方便。2、明確自己在模型空間繪圖所使用的單位，比如用毫米為單位，那麼1米就要用1000個CAD單位，用厘米為單位，那麼1米就要用100個CAD單位，需要說明的是，在CAD中設定的所謂的「繪圖單位」是沒有意義的，繪圖的單位應該是在使用者心中，這也是CAD靈活的一個方面，因為這樣在CAD中繪制一條長度為1的線段，可以代表任何一個單位長度。比如右圖設置的「毫米」我們大可不必理會。詳細使用方法你可以登陸： hi/%D3%BFil/blog/item/e7cc720fab1872ebaa64572a.html去看看，很詳細的`

❼ 什麼是LDA主題模型

在機器學習領域，LDA是兩個常用模型的簡稱：Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation。本文的LDA僅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主題模型中佔有非常重要的地位，常用來文本分類。
LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan於2003年提出，用來推測文檔的主題分布。它可以將文檔集中每篇文檔的主題以概率分布的形式給出，從而通過分析一些文檔抽取出它們的主題分布後，便可以根據主題分布進行主題聚類或文本分類。
LDA 模型涉及很多數學知識，這也許是LDA晦澀難懂的主要原因。本小節主要介紹LDA中涉及的數學知識。數學功底比較好的同學可以直接跳過本小節。
LDA涉及到的先驗知識有：二項分布、Gamma函數、Beta分布、多項分布、Dirichlet分布、馬爾科夫鏈、MCMC、Gibs Sampling、EM演算法等。限於篇幅，本文僅會有的放矢的介紹部分概念，不會每個概念都仔細介紹，亦不會涉及到每個概念的數學公式推導。如果每個概念都詳細介紹，估計都可以寫一本百頁的書了。如果你對LDA的理解能達到如數家珍、信手拈來的程度，那麼恭喜你已經掌握了從事機器學習方面的扎實數學基礎。想進一步了解底層的數學公式推導過程，可以參考《數學全書》等資料。

❽ 主題模型的主題數定位7最合適嗎

python lda 主題模型 需要使用什麼包
數據結構是程序構成的重要部分，鏈表、樹、圖這些在用C 編程時需要仔細表達的問題在Python 中簡單了很多。在Python 中，最基本的數據結構就是數組、序列和哈希表，用它們想要表達各種常見的數據結構是非常容易的。沒了定義指針、分配內存的任務，編程變得有趣了。CORBA 是一種高級的體系結構，它是語言無關無關的。C++、Java 等語言都有CORBA 綁定，但與它們相比，Python 的 CORBA 綁定卻容易很多，因為在程序員看來，一個 CORBA 的類和 Python 的類用起來以及實現起來並沒有什麼差別。

❾ 除了JGibbLDA，還有沒有其他的LDA主題模型的開源實現

啊python面都標准庫其實JGibbsLDA夠想要其語言版本自改寫吧