模型主题

❶ 制作地理模型，主题是中国。弄什么好呢怎样弄的

http://user.qzone.qq.com/945080356/infocenter#! 这个行么

❷ 对于文本模型来说，话题与主题有什么区别 话题追踪与话题演化有什么区别

【摘要】：话题追踪与演化分析技术旨在将用户关注的话题以最直观的方式呈现出来,使得用户方便的对话题的来龙去脉有一个全面的了解,在军事和民用方面都具有重要的理论价值和现实意义。本文主要研究话题追踪技术,话题演化分析技术及话题中的事件发现与关系分析技术,取得了如下四个方面的研究成果： (1)目前的话题追踪与演化分析算法将话题看作是单一的新闻报道的集合,没有考虑到话题的内部结构。本文通过分析话题内部各要素的关系,同时考虑到话题追踪与演化分析任务的时序性,建立了话题结构模型。为话题追踪与演化分析奠定了模型基础。 (2)针对话题的偏移问题,提出了一种基于子话题反馈的话题追踪算法。该算法利用新事件检测的思想进行时间片划分,根据话题的偏移及时地修改话题向量。实验表明,该算法能够有效的适应话题偏移,与传统算法相比提高了话题追踪的召回率。 (3)话题追踪无法分析、表示话题的演化历程,针对这个问题,结合BLOG社团演化分析的思想,提出了基于子话题相似度的话题演化分析算法。实验表明该算法可以准确的展示出话题的发展演化历程。 (4)根据话题结构模型,结合时序文本挖掘的思想,提出了一种基于子话题整合的事件发现算法,并在此基础上改进了事件演化分析算法。该算法充分考虑了话题的内部结构特征,实验证明了算法的有效性。 论文最后给出了话题追踪与演化分析原型系统的设计与实现细节。并对本文工作进行了总结,对今后的工作做了进一步的展望。

❸ 玩具反斗城的玩具都有哪些主题啊

为使顾客购物更方便，玩具"反"斗城每间分店都会分为7个主题区域，不同区域都有不同主题颜色，每个区都乐趣无穷。

反斗一族

男孩的动感地带，区内有超级英雄模型、手办模型、电影和卡通主角、遥控车、模型车、玩具卡车、玩具飞机、玩具直升机、玩具组合等

女孩至爱

女孩梦想成真。不同类型的洋娃娃，包括时装造型娃娃、婴儿娃娃、绒毛玩具、 洋娃娃 服装、首饰、绒毛洋娃娃、造型衣服、玩具组合、角色扮演玩具。

合家欢游戏

最齐备的纸板游戏、家庭乐游戏、 策略游戏和其它游戏，适合一家人玩乐

益智玩具

最多种类的教育和学习玩具。积木、手工艺用品、电子学习辅助玩具和软件、泥胶、拼图、互动玩具、科学玩具、光学玩具、显微镜、上学用品像书包、文具、书籍、蜡笔。最优良的教育玩具，适合帮助孩子的发展和早期学习。

潮流新领域

热卖的电子产品、收藏玩具、游戏、DVD/VCD 影碟、数码影碟，适合任何年龄。 Xbox、Playstation、手掌上游戏机，还有最新颖的电子游机和软件。

户外运动站

球类、自行车、游戏屋、滑梯、电动踏行车、折叠踏板车、攀爬组合、冲浪板、滑水板、风筝、水上玩具、沙滩玩具、水池玩具、园艺玩具、环境游戏大型给合...每一件都给你无穷的户外乐趣。

BabiesRus

精选的初生婴儿用品、婴儿安全及护理产品及配件，最齐备的婴幼儿玩具及早教玩具。婴儿手推车、提篮、汽车椅、加高椅、摇篮车、婴儿床、游戏床、安全栏、婴儿食品和奶粉、婴儿床玩具、沐浴玩具、音乐玩具、摇铃，式式俱备。

买玩具可以参考“阿哦玩具”哦，多看看这个视频，更能了解现在流行的玩具~

❹ python 主题模型是聚类还是分类

# -*- 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 房子模型的主题

不知道你想问的是什么 客厅 卧室 整体方案 模型下载 请进 3D模型天下

❻ 主题模型到底还有没有用，该怎么用

模型就是你画图的时候显示出来的 黑色的背景 布局就是显示在打印纸上答应出来的效果AUTOCAD的布局是方便打印出图用的，图纸空间可以理解为覆盖在模型空间上的一层不透明的纸，需要从图纸空间看模型空间的内容，必须进行开“视口”操作，也就是“开窗”。图纸空间是一个二维空间，也就是在图纸空间绘制的对象虽然也有Z坐标，但是三维操作的一些相关命令在图纸空间不能使用，导致他所显示的特性跟二维空间相似。图纸空间主要的作用是用来出图的，就是把我们在模型空间绘制的图，在图纸空间进行调整、排版，这个过程称为“布局”是非常恰当的。“视口”则是在图纸空间这张“纸”上开的一个口子，这个口子的大小、形状可以随意使用（详见视图菜单下的视口项）。在视口里面对模型空间的图形进行缩放（ZOOM）、平移（PAN）、改变坐标系（UCS）等的操作，可以理解为拿着这张开有窗口的“纸”放在眼前，然后离模型空间的对象远或者近（等效ZOOM）、左右移动（等效PAN）、旋转（等效UCS）等操作，更形象的说，就是这些操作是针对图纸空间这张“纸”的，这就可以理解为什么在图纸空间进行若干操作，但是对模型空间没有影响的原因。如果不再希望改变布局，就需要“锁定视口”。注意使用诸如STRETCH、TRIM、MOVE、COPY等编辑命令对对象所作的修改，等效于直接在模型空间修改对象，有时为了使单张图纸的布局更加紧凑、美观就需要从图纸空间进入模型空间，进行适当的编辑操作。 熟练的使用图纸空间，需要配合几个方面的设置，也可能要改变自己以前绘图以及出图的习惯，不过我认为用这些去换来轻松的操作，是完全值得的。首先对在模型空间绘图有以下几个说明或者要求，如果做不到这几条，图纸空间对你来说依然是混乱的。1、最好严格按照1：1的方式绘图，这样不仅作图时方便，以后修改也方便，重要的是在使用图纸空间出图时更加灵活方便。2、明确自己在模型空间绘图所使用的单位，比如用毫米为单位，那么1米就要用1000个CAD单位，用厘米为单位，那么1米就要用100个CAD单位，需要说明的是，在CAD中设定的所谓的“绘图单位”是没有意义的，绘图的单位应该是在使用者心中，这也是CAD灵活的一个方面，因为这样在CAD中绘制一条长度为1的线段，可以代表任何一个单位长度。比如右图设置的“毫米”我们大可不必理会。详细使用方法你可以登陆： hi/%D3%BFil/blog/item/e7cc720fab1872ebaa64572a.html去看看，很详细的`

❼ 什么是LDA主题模型

在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。
LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，用来推测文档的主题分布。它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题分布后，便可以根据主题分布进行主题聚类或文本分类。
LDA 模型涉及很多数学知识，这也许是LDA晦涩难懂的主要原因。本小节主要介绍LDA中涉及的数学知识。数学功底比较好的同学可以直接跳过本小节。
LDA涉及到的先验知识有：二项分布、Gamma函数、Beta分布、多项分布、Dirichlet分布、马尔科夫链、MCMC、Gibs Sampling、EM算法等。限于篇幅，本文仅会有的放矢的介绍部分概念，不会每个概念都仔细介绍，亦不会涉及到每个概念的数学公式推导。如果每个概念都详细介绍，估计都可以写一本百页的书了。如果你对LDA的理解能达到如数家珍、信手拈来的程度，那么恭喜你已经掌握了从事机器学习方面的扎实数学基础。想进一步了解底层的数学公式推导过程，可以参考《数学全书》等资料。

❽ 主题模型的主题数定位7最合适吗

python lda 主题模型 需要使用什么包
数据结构是程序构成的重要部分，链表、树、图这些在用C 编程时需要仔细表达的问题在Python 中简单了很多。在Python 中，最基本的数据结构就是数组、序列和哈希表，用它们想要表达各种常见的数据结构是非常容易的。没了定义指针、分配内存的任务，编程变得有趣了。CORBA 是一种高级的体系结构，它是语言无关无关的。C++、Java 等语言都有CORBA 绑定，但与它们相比，Python 的 CORBA 绑定却容易很多，因为在程序员看来，一个 CORBA 的类和 Python 的类用起来以及实现起来并没有什么差别。

❾ 除了JGibbLDA，还有没有其他的LDA主题模型的开源实现

啊python面都标准库其实JGibbsLDA够想要其语言版本自改写吧