今天配置了一下F4的RTC使用了LSI，但是原来使用的是LSE ，这就造成了一直无法初始化 初始化代码如下 u8 My_RTC_Init(void) { RTC_InitTypeDef RTC_InitStructure; RTC_TimeTypeDef RTC_TimeStruct2; u16 retry0X1FFF; char BUFF[50]{&qu…

目录 算法步骤 优缺点 优点 缺点 适用场景 实现目的 上下游算法 上游 下游 算法步骤 1.构建词-文档矩阵（TF-IDF）。 2.利用SVD进行降维（k维）。 3.计算降维后的词-文档矩阵。 4.文档相似度&#x…

文章介绍流程：基本思想、结构图、例子讲解、优缺点、算法流程、具体分解矩阵含义分析。 基本思想 LSA(Latent Semantic Analysis，潜在语义分析)和LSI(Latent Semantic Index, 潜在语义索引)是1988年，美国贝尔通讯实验室的S.T.Dumais等人为解…

1.VSM简介 空间向量模型VSM，是将文本表示成数值表示的向量。在使用VSM做文本相似度计算时，其基本步骤是： 1）将文本分词，提取特征词s:（t1,t2,t3,t4） 2）将特征词用权重表示，从而将文本表示成数值向量s:(w1,w2,w3,w4)，权重表示的方式一般使用tfidf 3）…

原文参见LSI SAS3008 文章目录 [toc] LSI SAS30081 概述2 功能2.1 提供多种类型的控制器2.2 提供高速接口和模块2.3 可连接多个扩展设备2.4 支持SAS/SATA/SSD硬盘2.5 一致性检查2.6 故障自修复2.7 硬盘热备份2.8 硬盘直通2.9 硬盘低格2.10 硬盘节能2.11 硬盘热插拔2.12 硬盘指示…

本篇文章主要转载自LSI/LSA算法原理与实践Demo 目录：1、使用场景2、优缺点3、算法原理 3.1、传统向量空间模型的缺陷3.2、Latent Semantic Analysis (Latent Semantic Indexing)3.3、算法实例 4、文档相似度的计算5、对应的实践Demo 目录： 1、使用场景…

前言 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。 潜在语义索引(LSI) 潜在语义索引(Latent Semantic Indexing,…

什么LSI关键词？近年来好像越来越多的讨论，但是还是有很多人不了解LSI关键词，也没有很好的去利用。 其实LSI关键词在Google和百度已经使用很多年了，它的使用让关键词密度作为一项主要排名因素的时代成为过去时。 1. 什么是LSI关键…