它基于标签（tag）的形式，通过注释来提取代码中的类型、描述、参数、返回值等信息，生成文档供其他人参考。使用JSDoc可以提高代码可读性和可维护性，让代码更易于理解和使用。...当函数中出现名称为空的情况时，将抛出一个新的Error异常。使用@template标签定义泛型类型参数@template标签用于定义泛型类型参数，以便在函数、类或对象中使用泛型。...type) 进行判断，避免出现未定义的错误。使用=标记具有默认值的参数or可选参数在JSDoc中，可以使用 = 符号来标记具有默认值的参数。...需要注意的是，在JSDoc中标记参数具有默认值并不会改变函数或方法的实际调用方式，你可以只在注释中写好标记的默认参数，而不写在代码中，反之亦然（君子协定）。...对象内的参数，你可以使用嵌套的@property标签。
【干货推荐] 基于Bert的聚类工具：BERTopic 【简介】：BERTopic是一种主题建模技术，它利用?变换器和c-TF-IDF创建聚类簇，使主题易于理解，同时在主题描述中保留重要的单词。...同时可以支持类似于LDAvis的可视化。
在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。...采取单独的x、y梯度大小或方向，都有相应的优点。我们可以应用不同的阈值以达到期望的结果。...阈值只是创建二进制图像的一种方法，其中将满足条件的每个像素更改为1，将其他像素设置为0。...这些图中的车道线在45至60度范围内。可以在该角度范围内使用适当的正切值。 梯度方向阈值 色彩空间 色彩空间是分析图像的非常有用的工具。有多种颜色空间模型可用于定义图像中的颜色。...最后，对每一帧重复上述步骤，以识别视频中的车道线：它标记了车道，左上角的文字告诉您车道的曲率和车辆在该车道中的位置。该管道对于给定的视频效果很好。但是，在车道曲率更大的情况下，它会遇到困难。
在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。...采取单独的x、y梯度大小或方向，都有相应的优点。我们可以应用不同的阈值以达到期望的结果。...阈值只是创建二进制图像的一种方法，其中将满足条件的每个像素更改为1，将其他像素设置为0。...这些图中的车道线在45至60度范围内。可以在该角度范围内使用适当的正切值。 ? 梯度方向阈值 色彩空间 色彩空间是分析图像的非常有用的工具。有多种颜色空间模型可用于定义图像中的颜色。...最后，对每一帧重复上述步骤，以识别视频中的车道线：它标记了车道，左上角的文字告诉您车道的曲率和车辆在该车道中的位置。该管道对于给定的视频效果很好。但是，在车道曲率更大的情况下，它会遇到困难。
貌似h5标记有click等事件的监听，没有show,hide等事件的监听。用了一个tab样式库，想实现切换tab时刷新页面数据，这个库也没说明招接口也不好找。...看到他是在div的class属性上面addClass("active show"),removeClass("active show"),来实现切换时的隐藏和显示的。...于是就想有没有监听class改变的方法，百度到 MutationObserver 用示例代码测试了一下，果真可以。...post 传递 dataType: 'json', // 返回数据的数据类型json contentType: "application/json; charset...cache: false, data: JSON.stringify({action:'original-review-list'}), //传送的数据
它采用了词袋（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。...但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。...2.从上述被抽到的主题所对应的单词分布中抽取一个单词； 3.重复上述过程直至遍历文档中的每一个单词。...words_ls) # 生成稀疏向量集 corpus = [dictionary.doc2bow(words) for words in words_ls] # LDA模型，num_topics设置聚类数...可以看到，一共分成了两类，文本库中的标题分别分成了0，1两类，即一个是体育类，一个是科技类。 需要注意的是，LDA模型是个无监督的聚类，每次生成的结果可能不同。
一、引言在MybatisPlus中，条件查询是日常开发中经常遇到的需求。为了简化查询条件的构建，MybatisPlus提供了一系列的Wrapper类来支持面向对象的方式进行条件封装。...本文将深入探讨这些Wrapper类之间的关系，以及如何在实际开发中使用它们进行条件查询。...二、Wrapper类概述MybatisPlus中的Wrapper类主要分为以下几个层次：Wrapper：作为条件构造器的最顶端类，提供了基础的获取和判断方法。...三、Wrapper类关系详解Wrapper：作为所有条件构造器的基类，Wrapper定义了通用的方法，如eq（等于）、ne（不等于）、gt（大于）等，这些方法用于构建SQL条件表达式。...AbstractWrapper：继承自Wrapper，并提供了更多的条件构建方法。它是QueryWrapper和UpdateWrapper的父类，负责实现条件拼接的逻辑。
先决条件 了解什么是增强现实 (AR)、虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR)，Marker-based AR 和 Marker-less AR 之间的区别：https://arshren.medium.com.../all-you-want-to-know-about-augmented-reality-1d5a8cd08977 基于标记的增强现实 基于标记的 AR，也称为图像识别 AR，使用对象或基准标记作为参考来确定相机的位置或方向...基于位置的 AR 通过扫描像 ArUco 标记这样的标记来工作。ArUco 标记检测触发增强体验以定位对象、文本、视频或动画以显示在设备上。...标记大小决定了内部二进制矩阵的大小。ArUco 标记中的奇数块代表奇偶校验位，标记中的偶数方块代表数据位。 黑色边框便于在图像内快速检测，二进制矩阵允许对其进行识别。...要生成 ArUco 标记，你需要指定： 字典大小：是字典中标记的数量 指示位数的标记大小 上面的 ArUco 标记来自 100 个标记的字典，标记大小为 6X6 二进制矩阵。
关于富文本XSS，我在之前的一篇文章里(http://www.freebuf.com/articles/web/30201.html)已经比较详细地说明了一些开源应用使用的XSS Fliter以及绕过方法...之前我也总结了一些fliter的缺点，利用白名单机制完成了一个XSS Fliter类，希望能更大程度地避免富文本XSS的产生。...而一般提供给一般用户使用的富文本编辑器，都是一些很常见功能，比如图片(表情)、超链接、加粗、加斜、字号、字体、颜色、分隔符等，所以我们完全可以用白名单的思想去写一个富文本过滤器，将编辑器中最常用到的一些功能做相应的过滤...所以我的XssHtml类设计思路是这样：首先用strip_tags清理掉白名单外、不规范的标签，然后用DOMDocument类加载这个HTML进DOM中。...2.白名单处理，能考虑到所有情况 3.用PHP自带的DOMDocument类处理html，能有效处理一些不规则的内容。
之前我也总结了一些filter的缺点，利用白名单机制完成了一个XSS Filter类，希望能更大程度地避免富文本XSS的产生。...而一般提供给一般用户使用的富文本编辑器，都是一些很常见功能，比如图片(表情)、超链接、加粗、加斜、字号、字体、颜色、分隔符等，所以我们完全可以用白名单的思想去写一个富文本过滤器，将编辑器中最常用到的一些功能做相应的过滤...所以我的XssHtml类设计思路是这样：首先用strip_tags清理掉白名单外、不规范的标签，然后用DOMDocument类加载这个HTML进DOM中。...这样做有几个好处： 整个类设计简单，只要创建好对象，调用一个方法即可得到过滤结果。 白名单处理，能考虑到所有情况 用PHP自带的DOMDocument类处理html，能有效处理一些不规则的内容。...php /** * PHP 富文本XSS过滤类 * * @package XssHtml * @version 1.0.0 * @link http://phith0n.github.io/
文本聚类流程如下：未命名文件 (1).jpg分词和过滤停用词，这里分词有两步，第一步是对停用词进行分词，第二步是切分训练数据。...：这里设置了迭代次数大概800次之后就没什么变化了，所以为了保险起见就把迭代次数调成1000，下面就调整聚类中心k的个数，这里的数据是使用3000个文本的结果，下面这些图是根据聚类结果的轮廓系数画出来的图...轮廓系数（Silhouette Coefficient），是聚类效果好坏的一种评价方式。最早由 Peter J. Rousseeuw 在 1986 提出。它结合内聚度和分离度两种因素。...print('降维后维度: ', len(X[0])) print(X) return X总结：本次对文本聚类是自己的第一个机器学习相关的练手小项目，其中涉及到许多和机器学习相关的算法和概念...，比如，k-means，birch,tf-idf，PCA降维等等,本次小项目中，从文本聚类流程的理解，文本本身需要如何去构建特征才有意义到如何提取特征，以及最后的构建特征向量到算法里面的这一整个过程加深了我对样本特征这个词语的理解
词袋模型的示例如下： ( 0, 0, 0, 0, .... , 1, ... 0, 0, 0, 0) 我们对词采用one-hot编码，假设总共N个词，构建N维零向量，如果文本中的某些词出现了，就在该词位置标记为...词嵌入解决了文本表示的问题，下面介绍基于深度学习网络的文本分类模型，主要包括CNN、RNN、LSTM、FastText、TextCNN、HAN。...6）HAN 相比于TextCNN，HAN(Hierarchy Attention Network)网络引入了注意力机制，其特点在于完整保留文章的结构信息，同时基于attention结构具有更好的解释性。...基于keras的文本分类实践 通过介绍文本分类的传统模型与深度学习模型之后，我们利用IMDB电影数据以及keras框架，对上面介绍的模型进行实践。...数据集来自IMDB的电影评论，以情绪(正面/负面)进行标记。由于模型的输入是数值型数据，因此我们需要对文本数据进行编码，常见的编码包括one-hot和词嵌入。
需求场景 用户在地图上实现MultiLabel文本标注覆盖物时，会由于两个label坐标过近，或者地图的旋转、缩放产生的变化而相互重叠。...实现 实际实现的过程中进行了简单的旋转矩形类，可根据实际业务需求调整，例如添加缩放、偏移等参数 class Rect { constructor(options) {...centerDistanceVertor, axes[i])) { return false; // 任意一条轴没碰上，就是没碰撞 } } return true; } } 使用时每个矩形实例化一个Rect类，...https://lbs.qq.com/webDemoCenter/glAPI/glMarker/labelCollision 产品推广 Javascript API GL是基于WebGL技术打造的3D版地图...同步推出基于Javascript API GL的 位置数据可视化API库，欢迎体验。
聚类主要算法 II . 基于划分的聚类方法 III . 基于层次的聚类方法 IV . 聚合层次聚类 图示 V . 划分层次聚类 图示 VI . 基于层次的聚类方法 切割点选取 VII ....聚类主要算法 ---- 聚类主要算法 : ① 基于划分的聚类方法 : K-Means 方法 ; ② 基于层次的聚类方法 : Birch ; ③ 基于密度的聚类方法 : DBSCAN ( Density-Based...算法终止条件 ( 切割点 ) : 用户可以指定聚类操作的算法终止条件 , 即上面图示中的切割点 , 如 : ① 聚类的最低个数 : 聚合层次聚类中 , n 个样本 , 开始有 n 个聚类 , 逐步合并..., 当聚类个数达到最大值 max , 停止聚类算法 ; ③ 聚类样本的最低半径 : 聚类的数据样本范围不能无限扩大 , 指定一个阈值 , 只有将该阈值内的样本放入一组 ; 半径指的是所有对象距离其平均点的距离...基于密度的聚类方法 : 相邻的区域内 样本对象 的密度超过某个阈值 , 聚类算法就继续执行 , 如果周围区域密度都很小 , 那么停止聚类方法 ; ① 密度 : 某 单位大小 区域内的样本对象个数 ; ②
通过对报文中必要的属性以及标签内容等有效信息进行提取，然后采用TF-IDF进行文本数据向量化，最后通过数据降维PCA技术将向量化的文本进行降维，降维之后的向量作为聚类算法模型的输入进行聚类，向量化过程如下...资产数据向量化提取流程 聚类算法包括基于距离的K-Means聚类算法，基于层次划分的Hierarchical Agglomeration聚类算法，基于密度的EM聚类算法，以及DBSCAN等多种不同方式的聚类算法...对其他所有点进行分类，按照距离center的距离，划分给最近的cluster3. 更新center4. 重复23步骤直到收敛或者终止条件 DBSCAN算法是一种基于密度计算的聚类算法，其过程如下。...找到任意核心点，寻找从核心点出发的所有密度连接点2. 遍历邻域内所有核心点，寻找密度连接点。不停迭代直到无法寻找到连接点3....然后利用DBSCAN算法对文本聚类的结果进行二次聚类，这样由于第一次聚类结果得到的每个聚类簇的大小相对原来的数据已经小了很多，而且DBSCAN再次进行聚类能够得到噪声更少的聚类效果。
我们在研究过程中，经常需要提取基因附近指定范围内的SNP标记进行下一步的分析验证，如果用Excel一个一个去根据位置筛选会非常麻烦，所以小编写了一个小工具，帮助大家批量提取基因上下游指定范围内的SNP标记...我们需要准备两个输入文件，一个是需要提取上下游SNP标记的基因。 ? 第一列为染色体编号，第二列为基因起始位置，第三列为基因终止位置，第四列为基因编号。以制表符"Tab"分隔。...另一个文件就是包含标记信息的vcf文件。 ? 准备好输入文件后，我们就可以开始提取标记啦！...-vcf：输入包含标记的vcf文件。 -length：设置提取SNP标记的基因上下游范围。 -out：输出文件前缀。 运行完毕后会生成两个输出文件。...输出文件一的第一列表示标记，第二列表示该标记位于哪些基因的上下游。 ? 输出文件二即为位于基因上下游标记的vcf文件。
如果没勾选这个标记，PO中的每个ITEM都根据其数量去取Scale里的价格，而非PO汇总后的数量去取SCALE里的价格。 测试如下： 1>Info Record数据： ?...2>PB00条件类型的‘Groupcond’标记默认不勾选， ? 下达一个PO，看其阶梯价格如何起作用： PO刚刚创建的时候，各个ITEM根据数量来计算其净价： ?...保存这个PO，各个ITEM的净价不变： ? 3>如果将PB00的‘Group Cond‘标记勾选： ? 再去创建PO，保存之前： ?...PO保存之后，系统汇总PO里该物料的总数量，然后按照总数量去计算阶梯价格，各个ITEM的净价相同： ?
前言 在上一期《【干货】--手把手教你完成文本情感分类》中我们使用了R语言对酒店评论数据做了情感分类，基于网友的需求，这里再使用Python做一下复现。...关于步骤、理论部分这里就不再赘述了，感兴趣的可以前往上面提到的文章查看。下面给出Python的具体代码。...Python代码 上面代码所做的工作是将用户自定义词设置到jieba分词器中，同时，构造切词的自定义函数，添加的附加功能是删除停用词。...使用TFIDF权重构造文档词条矩阵，注意，这里根据词频选择了最高频的20个词，作为矩阵的列数。 通过构建朴素贝叶斯模型，得到的样本测试集准确率约为70%。...如果你的文本非常大的话，使用这种方法会导致“词汇鸿沟”，即形成非常庞大的矩阵（而且还是稀疏矩阵），就会吃掉电脑的很多内存。而且这种方法还不能考虑到词与词之间的逻辑顺序。
再通过机器学习聚类算法对处理后的数据进行文本聚类，得到相似的高置信度的资产类别，然后采用人工标记的方式对各个资产类进行标记，产出物联网指纹和非物联网资产指纹。...图1.基于资产聚类与人工标记相结合的资产标记过程 三、智能：资产聚类算法 3.1Banner文本聚类 资产服务页面的文本包括HTTP请求头内容以及资产服务页面源码等内容，根据积累的历史数据以及人工标记过的资产页面发现相同资产服务的页面信息具备很高的相似性...对其他所有点进行分类，按照距离center的距离，划分给最近的cluster3. 更新center4. 重复23步骤直到收敛或者终止条件 BSCAN算法是一种基于密度计算的聚类算法，其过程如下。...找到任意核心点，寻找从核心点出发的所有密度连接点2. 遍历邻域内所有核心点，寻找密度连接点。不停迭代直到无法寻找到连接点3....往期回顾： 《浅谈物联网蜜罐识别》 《物联网资产标记方法研究【二】——基于聚类算法的物联网资产识别算法》 《物联网资产标记方法研究【一】——基于先验知识的物联网资产标记实践》 《物联网设备的6个特征》
【推荐系统】基于文本挖掘的推荐模型【含基于CNN的文本挖掘】 一、实现的主要原理及思路 1....基于CNN的评论文本挖掘 3.1数据预处理 3.2CNN 4.基于文本挖掘的推荐模型 二、 结果与分析 1. 基于CNN的评论文本挖掘 2....基于文本挖掘的推荐模型-评分预测 三、总结 基于文本挖掘的推荐模型 – 了解基于文本评论的推荐模型，实现评分预测 一、实现的主要原理及思路 1....基于CNN的评论文本挖掘 3.1数据预处理 原始数据【由于原数据集2125056万条过大，为方便调试后续代码，实现整个过程，所以数据集仅选取其中一部分，训练集大小为425001*1】 提取出我们所需要的评分以及评论文本...关于CNN的其它实例练习可见此篇基于MNIST手写体数字识别–含可直接使用代码【Python+Tensorflow+CNN+Keras】 4.基于文本挖掘的推荐模型 将自定义单条评论进行单词分量，预测
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