在做自然语言处理的过程中,现在智能对话比较火,例如智能客服,智能家电,智能音箱等,我们需要获取用户说话的意图,方便做出正确的回答,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。
carla 模仿学习代码 https://github.com/carla-simulator/imitation-learning,代码跳转自己查源代码即可。
聚类(Cluster) 是一种无监督学习,它将相似度的对象归到同一个簇中。聚类方法几乎可以应用于所有对象,簇内的对象越相似,说明聚类的效果越好。本篇介绍一种最常用的聚类算法,即K-均值(K-means)聚类算法。
当我们进行计算时,我们用其端点的坐标(箭头尖端所在的点)表示一个向量。在图1中,点A具有坐标(4,3)。我们可以写:
近几年,python在气象领域的发展也越来越快,同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
两个n维变量A(x11,x12,…,x1n)与 B(x21,x22,…,x2n)间的闵可夫斯基距离定义为:
上一节我们通过VAE网络完成了人脸生成效果。VAE网络一个特性是会把人脸编码成一个含有200个分量的向量,反过来说在特定分布范围内的含有200个分量的向量就对应一张人脸。由于向量之间可以进行运算,这就意味着我们把两张不同人脸A,B分布转换成两个不同向量z_A,z_B,然后我们使用向量运算例如z_AB = z_A *(1 - alpha) + z_B *alpha,就能将两个向量以一定比例合成一个新向量,该新向量就会对应一个人脸,而且这个人脸就会同时具有人脸A和B的特点,如果我们增大参数alpha,那么生成向量对应的人脸特征就会更像人脸B,如果我们减少alpha的值,生成向量对应的人脸就更像人脸A.
新冠肺炎疫情牵动人心,作为个体,我们力所能及的就是尽量待在家中少去人群聚集处。即使现在已陆续复工,也一定要带上口罩,做好防护和清洁措施。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/86556865
Word2Vec将词映射为一个词向量,在这个向量空间中,语义相似的词之间距离会比较小,而词移距离(WMD)正是基于word2vec的这一特性开发出来的。 两个文档中的任意两个词所对应的词向量求欧氏距离然后再加权求和
2019 年底开始蔓延的新型肺炎疫情牵动人心,作为个体,我们力所能及的就是尽量待在家中少出门。
树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将 k 维空间切分,构成一系列的k维超矩形区域。
Numpy是Numerical Python extensions 的缩写,字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖,这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算,Python的OpenCV库自然也不例外。
原文: OpenPose 基于OpenCV DNN 的多人姿态估计 - AIUAI
前言:大数据,人工智能,工业物联网,5G 已经或者正在潜移默化地改变着我们的生活。在信息技术快速发展的时代,谁能抓住数据的核心,利用有效的方法对数据做数据挖掘和数据分析,从数据中发现趋势,谁就能做到精准控制,实时分析,有的放矢,从而获取更快速、更平稳、更长远地发展。在航空领域,机场、航班和航线信息是至关重要的数据,本文将介绍以 HT 为平台,应用 JavaScript、HTML5、GIS 等技术开发的全球航线实例。
我们知道距离的定义是一个宽泛的概念,只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。
记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的,大概的猜测有两种:一种是看你听过的和收藏过的音乐,再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐,把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你;另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型,然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题,第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性,比如一个音乐要打几个类型的标签,属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多,它最大的特点就是忽略了推荐的东西
Open3D是一个开源库,支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的,并且是为并行化而设置的。
介绍 背景 随着互联网行业的井喷式发展,获取信息的方式越来越多,人们从主动获取信息逐渐变成了被动接受信息,信息量也在以几何倍数式爆发增长。举一个例子,PC时代用google reader,常常有上千条未读博客更新;如今的微信公众号,也有大量的红点未阅读。垃圾信息越来越多,导致用户获取有价值信息的成本大大增加。为了解决这个问题,我个人就采取了比较极端的做法:直接忽略所有推送消息的入口。但在很多时候,有效信息的获取速度极其重要。 由于信息的爆炸式增长,对信息获取的有效性,针对性的需求也就自然出现了。推荐系统
在做自然语言处理的过程中,我们经常会遇到需要找出相似语句的场景,或者找出句子的近似表达,这时候我们就需要把类似的句子归到一起,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。 基本方法 句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法: 编辑距离计算 杰卡德系数计算 TF 计算 TFIDF 计算 Word2Vec 计算 下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Python 实现。 编辑距离计算 编辑距离,英文叫做 Edit Distance,又称 Lev
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云