亿信BI中的分析表大多数都是基于主题表而创建的。那什么是主题？什么是主题表？主题表分哪几种类型、何种场景下使用、又是如何创建的？不同类型的主题表有什么区别等等，这就是我们今天要分享的内容。 什么是主题表？ 主题是来自于数据仓库中的一个概念。根据项目需求，数据仓库需要进行主题建模，即根据用户决策时所关心的重点进行源数据的抽取、聚集等，将分散在各个业务系统中的数据根据主题有效的集成，形成事实表。亿信BI根据事实表生成主题表，以方便用户定义分析报表时拾取维度和指标，这就是BI的主题表。 主题表的分类 亿信BI中定
本篇博客就来介绍一下iOS App中主题切换的常规做法，当然本篇博客中只是提到了一种主题切换的方法，当然还有其他方法，在此就不做过多赘述了。本篇博客中所涉及的Demo完全使用Swift3.0编写完成，并使用iOS的NSNotification来触发主题切换的动作。本篇博客我们先对我们的主题系统进行设计，然后给出具体实现方式。当然在我们设计本篇博客所涉及的Demo时，我们要遵循“高内聚，低耦合”，“面向接口编程”，“便于维护与扩充”等特点。 本篇博客我们先看一下Demo的运行效果，然后给出设计方案已经对应的类
在 Android 样式系统系列的前几篇文章中，我们探讨了 样式和主题背景之间的区别，讨论了 使用主题背景和主题背景属性的好处，并重点介绍了一些 常用的主题背景属性。
在了解子主题功能之前，先来看一下你在使用 WordPress 的时候是否是这样：不会自己制作主题，只好从网上下载一个，这个主题整体风格比较适合，但是有些小地方不太好，自己只是有一点 CSS 基础，可以修改一些简单的样式。修改的时候，却发现主题文件这么多，里面掺杂各种 PHP、HTML 代码，让人不知道在哪里修改。
在文本挖掘中，我们经常有文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将它们分成自然组，以便我们理解它们
关于LDA有两种含义，一种是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），一种是概率主题模型：隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA），本文讲后者。
在文本挖掘中，我们经常有文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将它们分成自然组，以便我们理解它们（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在自然语言理解任务中，我们可以通过一系列的层次来提取含义——从单词、句子、段落，再到文档。在文档层面，理解文本最有效的方式之一就是分析其主题。在文档集合中学习、识别和提取这些主题的过程被称为主题建模。
在文本挖掘中，我们经常有文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将它们分成自然组，以便我们理解它们。主题建模是一种对此类文档进行分类的方法。在本视频中，我们介绍了潜在狄利克雷分配LDA模型，并通过R软件应用于数据集来理解它。
关于数据仓库概念的标准定义业内认可度比较高的，是由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出：
从今天起，学院君开始给大家演示如何玩转 PHP 中最好用的 IDE —— PhpStorm，作为开篇，我们先来演示如何在 PhpStorm 切换及安装主题。
1、主题是什么 主题由一组元素组成：外观、级联样式表 (CSS)、图像和其他资源。主题将至少包含外观。主题是在网站或 Web 服务器上的特殊目录中定义的。主题是一组Web Control的属性设置的集合，提供一种简单的方法设置控件的样式属性。 · 主题只在Web Control中有效 · 母板页（Master Page）上不能设置主题，但是主题可以在内容页面上设置 · 主题上设置的Web Control的样式覆盖页面上设置的样式 · 如果在页面上设置EnableTheming="false"，主题无效 ·
为我们的网络确定的最简单的度量之一是每个节点的indegree。这只是指向节点的链接的权重的总和。在我们的例子中，这对应于我们在上一节中定义的入站链路权重的总和。虽然我们的加权程序使这个棘手的数量有直观解释，加权indegree确实有它的优点，它捕获我们需要的所有效果。如果问题 - 主题关联和策展确实创造符合我们直觉预期的主题层级，则主题有机会通过至少两个不同的机制获得大的indegree。像“职业建议”这样的话题可能有很大的不确定性，因为小的概念重叠（和罕见的cocitation）与大量的其他话题;同时，像物理学这样的主题也可能由于与其子学科的非常强的重叠（因此，频繁的cocitation）具有大的indegree。相反，非常具体的子主题如羚羊将有小的indegree。在将来，当Quora更大时，由于当前缺少的主题（如羚羊解剖）的存在，羚羊主题将获得更高的indegree，但是在适当策划的主题层级中，其indegree将总是保持低于例如动物。
我们以前讲过 Service Cloud 零基础（三）Knowledge浅谈，我们日常可以看见很多得文章或者帖子，我们可以将其通过data category / group进行管理。但是一个系统中得文章可能成千上万或者百万计，常用得文章可能会大打折扣，这个时候我们应该如何更好得对文章进行管理分类呢？这里就引入了Topic得概念，我们使用Topic来组织社区得内容或者突出得重点讨论得东西。不要觉得 Topic有多神气，实际得冲浪场景中随处可见。我们在知乎，在微博，在脉脉上看文章都会有通过 主题/ 话题进行展示，点进去有很多相关文章。我们只需要看到我们需要的主题，然后点进去找到我们感兴趣需要得文章即可。那Salesforce 拥有哪几类得主题类型，如何进行主题管理呢，下面的内容主要针对这两点进行阐述。
数据仓库 与操作系统分离 , 基于标准的企业模型集成 , 带时间属性 , 面向主题 , 不可更新 的 数据集合 ;
这一系列我们将会分两篇推送来详细介绍隐式狄利克雷分布，今天为大家带来LDA的数学预备知识以及LDA主题模型的介绍。
在车联网生态中，TSP（Telematics Service Provider）平台在产业链中居于核心地位，上接汽车、车载设备制造商与网络运营商，下接内容提供商，是主机厂车辆与服务的核心数据连接平台。随着智能汽车的发展和车主用户对应用场景需求的不断提升，主机厂对 TSP 平台的设备与应用承载能力需求将不断增加。
在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成自然组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法，类似于对数字数据进行聚类，即使我们不确定要查找什么，也可以找到自然的项目组。
论文：Topic Memory Networks for Short Text Classification
说到主题模型通常会想到LDA主题模型。确实，近些年出现的主题模型或多或少与LDA模型存在联系，但是今天我们要介绍的是比LDA还要早的pLSA主题模型。
本文介绍了基于LDA主题概率模型的关键词提取方法，该方法利用语料库中词汇的出现频次和文档的主题分布计算主题权重，并基于主题权重计算文档中每个单词的主题概率权重。通过计算主题概率权重和单词在文档中的出现频次，可以得到每个单词对文档主题的贡献度，从而提取出关键词。该方法具有较高的准确性和鲁棒性，能够有效地处理大量文档和词汇，同时能够处理文档的稀疏性和不完整性，可以广泛应用于信息检索、文本挖掘、自然语言处理等领域。
前一篇文章，我介绍了组合和自绘这两种自定义Widget的方式。对于组装，我们按照从上到下、从左到右的布局顺序去分解目标视图，将基本的Widget封装到Column、Row中，从而合成更高级别的Widget；而对于自绘，我们则通过承载绘制逻辑的载体CustomPainter，在其paint方法中使用画笔Paint与画布Canvas，绘制不同风格、不同类型的图形，从而实现基于自绘的自定义组件。
Kafka有很多状态机和管理器，如Controller通道管理器ControllerChannelManager、处理Controller事件的ControllerEventManager等。这些管理器和状态机，大多与各自“宿主”联系密切。就如Controller这俩管理器，必须与Controller组件紧耦合，才能实现各自功能。
首先基础数据的来源和怎么产生联系的？创建主题，有了主题，创建消费组，然后基于消费组这个大前提，执行订阅操作，订阅需要进行消费的主题信息，然后在订阅的基础上，进行队列的分配，而分配过程中，首先会去找到可分配的数据节点，然后根据条件进行匹配，然后进行返回。在这个过程中会执行元数据的变更和重平衡操作。特别的，这里需要重点关注队列是怎样产生和分配的。
Atom的界面使用HTML渲染，并且通过Less来定义样式，它是CSS的超集。不要担心之前从未听说过Less，它类似于CSS，但是带有一些便捷的扩展。
大家好，我是一哥，前几天跟一个朋友聊了一些数据中台建设的内容，针对数据仓库中主题域如何划分这个话题聊了很多。其实数据仓库建设的理论大家已经都知道了不少，也看过不少书，那么在实际建设数据仓库中，我们还是会遇到各种问题。今天我们就一起聊聊主题域如何划分？
主题下载网站：https://www.gnome-look.org/ 进入后，你将在左上角看到所有有关主题的选项。我们要更改的主题内容主要有四项：
各位小伙伴们大家早上好，今天给大家带来一篇关于Android 10适配的原创文章。
数据仓库具有面向主题的特性，那么就会有主题的概念，数仓建设是遵循纵向分层开发，横向划分主题域设计，数仓分层就不在这次谈了，这次我会结合本人数仓工作实践总结的经验来聊聊数仓主题域划分，同时会引申出主题划分，和数据域是什么，业务过程等。
大家好，我是一哥，前几天跟一个朋友聊了一些数据中台建设的内容，针对数据仓库中主题域如何划分这个话题聊了很多。其实数据仓库建设的理论大家已经都知道了不少，也看过不少书，那么在实际建设数据仓库中，我们还是会遇到各种问题。
本文就主题模型的评价指标进行讨论，对当下比较热门的评价方法进行总结，并对未来这一领域可能的发展方向进行展望。
0 前言 印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中），还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。 理解LDA，可以分为下述5个步骤： 一个函数：gamma函数 四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dir
主题级别分隔符用于将结构引入主题，因此可以为此目的在主题中指定。多级通配符和单级通配符可用于订阅，但消息发布者不能在主题中使用。
不管是使用Windows操作系统还是使用Linux操作系统，当我们对某种风格的桌面主题感到厌烦的时候，我们就会安装并切换到某种新的桌面主题上。对于Web应用程序来说，为了能够给用户提供更丰富的交互体验，也同样可以提供类似桌面主题的功能。实际上，不管是什么场景下的主题（Theme）功能，它们在本质上都是类似的，无非就是变更一下显示的材质风格：
机器之心专栏 作者：百度NLP 本期百度NLP 专栏介绍了百度开源的中文主题模型应用工具包 Familia。在本文中，作者结合 Familia 汇总主题模型在工业界的一些典型应用案例，方便开发者按图索骥，找到适合自己任务的模型以及该模型的应用方式。 主题模型是文本挖掘的重要工具，近年来在学术界和工业界都获得了非常多的关注。虽然学术界的研究人员提出了多种多样的主题模型来适应不同的场景，这些工作主要集中在「建模」层面，即设计合理的模型来适配各色各样的数据，而指导主题模型在工业场景「落地」的资源和文
在本文中，我们将研究什么是 WordPress 中的主题和插件以及一些常用的主题和插件。
另一种方法是通过主题搜索和探索文档。广泛的主题可能与文章中的各个部分（国家事务，体育）有关，但这些部分内或之间可能存在特定主题。
在文本挖掘中，主题模型是比较特殊的一块，它的思想不同于我们常用的机器学习算法，因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法。本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。
在晚上码字的时候如果使用白色的主题背景会感觉对眼睛不是很友好，因此可以选择一些暗黑风格的主题来达到更舒适的效果
主题模型是自然语言处理领域的重要研究方向，具有各种各样的应用场景。然而，神经网络模型往往需要不同的数据集、实现方式和评估设置，这阻碍了主题模型的研究进展。
主题模型（topic model）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构（latent semantic structure）进行聚类（clustering）的统计模型。
在写关于主题的文章中涉及到主题最新版本和最新更新日期，不可能每次更新都去修改文章吧，于是想到从数据库中调用再通过简码（短代码）引用，刚开始从数据库获取信息，奇怪的是引用在文章中成功了，但文章后面的评论及评论框都没有了，反复折腾一番也没能解决。最后想到了style.css文件，因为后台关于主题的相关信息就是从这个文件中调用的。
【导读】本文是Oguejiofor Chibueze于1月25日发布的一篇实用向博文，详细介绍了如何将主题模型应用于法律部门。文章中，作者分析了律师在浏览大量的法律文件的时候可以通过文档摘要进行快速了
经常上 V2EX 的人应该知道，前一段时间该论坛上线了暗色主题切换功能，当天就获得一致好评。也就是在当天，我给自己的博客 github 上面提交了一个 issue，也就是需要给博客添加一套暗色主题并支持主题切换。但是人都是有拖延症的，这一拖，两个月就过去了，我的主题切换功能才终于上线了。
主题编辑器的地址为: https://echarts.apache.org/zh/theme-builder.html
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