IDF
  • 2024-10-0255_初识搜索引擎_相关度评分TF&IDF算法独家解密
    课程大纲1、算法介绍relevancescore算法,简单来说,就是计算出,一个索引中的文本,与搜索文本,他们之间的关联匹配程度Elasticsearch使用的是termfrequency/inversedocumentfrequency算法,简称为TF/IDF算法Termfrequency:搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次,出现次数
  • 2024-09-24ESP32 本地大模型部署语音助手
    ESP32S3Box提供了chatgpt的demo。因为访问不了的原因,打算改来做一个本地化部署的专用语音助手。文章目录准备工作Windows安装ESP-IDFWSL安装ESP-IDF配置IDF编译chatgptdemo串口映射下载语音助手调试步骤遇到的问题在WSL2中,server.py脚本无法被ESP访问端
  • 2024-09-23NLP--自然语言处理学习-day1
    一.初步认识NLP自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学和人工智能(AI)的一个交叉领域,旨在使计算机能够理解、分析、生成和处理人类语言的能力。它结合了计算语言学、人工智能、机器学习和语言学等多个领域的知识。NLP的主要任务文本分类:将文本内容分
  • 2024-09-23NLP基础
    一、基本概念自然语言处理(NLP)是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域,旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。以下是一些NLP的基础概念:文本预处理分词:将文本分解为单词或短语。去除停用词:去掉常见的、无实际意义的词(如“是”、“的”)。词形还原/词干提取:将词语
  • 2024-09-21基于IDF的ESP32S3-LVGL DEMO移植
    简介ESP32-32出色的性价比,较好的性能与内存空间,可以好利用来完成GUI显示库的加载LVGLLVGL是一款比较流行的致力于MCU与MPU创建漂亮UI的嵌入式图形库,免费且开源。硬件硬件采用的是正点原子的ESP32-S3屏幕使用的是SPI通信方式,配合IO口控制(RST,A0),来实现LCD屏幕的驱动移植步骤
  • 2024-09-14TF-IDF(词频-逆文档词频)
    目录1.算法公式1.1TF(词频)1.2IDF(逆文档词频)2.算法使用2.1API使用2.2API工作3.参数详解3.1文档处理相关参数3.2词表构建相关参数3.3影响计算相关参数TF-IDF(TermFrequency–InverseDocumentFrequency)是一种用于信息检索与文本挖掘的常用技术。通过
  • 2024-09-11实现keras.textvectorization自由tf-idf篇
    本篇,带你简略了解如何使用keras.textvectorization来处理词袋模型(tfidf)计算1、替换:如果发现以下内容实现存在障碍,请替换方法:适用sklearn来计算tf-idf,sklearn里也有包装比较好的各类如tfidfVectorize等模块方法,通过fit-transform来实现2、keras.textvectorization的区别及优
  • 2024-09-10基于tf-idf的论文查重
    基于tf-idf的论文查重github地址:https://github.com/gomevie/gomevie/tree/main这个作业属于哪个课程广工计院计科34班软工这个作业要求在哪里作业要求这个作业的目标设计并实现一个论文查重算法,通过比较原文和抄袭版论文文件,计算并输出重复率。PSP表格
  • 2024-09-07ESP32 IDF 使用时出现的问题
    1. ESP32IDF的文件直接复制的话,清除构建后,再次编译会报错。主要是因为managed_components文件下安装的组件,需要删了再次安装就没事了。2. 头文件下有红波浪线的问题:3.  编译的时候一直报错#include"esp_event.h"即使屏蔽掉了,后面的头文件也报错。原来是因为CM
  • 2024-09-02亦菲喊你来学机器学习(18) --TF-IDF方法
    文章目录TF-IDF词频TF逆文档频率IDF计算TF-IDF值应用实验使用TF-IDF1.收集数据2.数据预处理3.构建TF-IDF模型对象4.转化稀疏矩阵5.排序取值完整代码展示jieba分词总结TF-IDFTF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency,词频-逆文档频率)是一种用于信息检
  • 2024-09-02亦菲喊你来学机器学习(19) --TF-IDF中文处理
    文章目录TF-IDFjieba库中文分词分词自定义添加词典TF-IDF应用中文文章1.收集数据2.数据预处理3.构建TF-IDF模型对象4.排序取值总结TF-IDFTF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency,词频-逆文档频率)是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF
  • 2024-09-01【ERROR_INVALID_PIP】ESP开发环境 esp-idf v5.3 + VSCode + 插件 espressif idf 的搭建
    目录一、概述二、详细安装流程1、下载安装ESP-IDF工具安装器2、配置相应的环境变量3、运行Helloworld 三、报错以及处理方法处理方法:四、结语一、概述        文章主要内容是对ESP-IDF的配置安装流程的回顾以及完成helloworld示例项目的构建与烧录,并针
  • 2024-08-27esp-idf vscode debug command 'espIdf.getXtensaGdb' not found
    esp32idfvscodedebug错误vscode中配置文件采用的是正点原子的,调用gdb的时候,提示报错,找不到相应的命令launch.json文件中gdb的配置如下{"version":"0.2.0","configurations":[ { "name":"GDB", "type":"cppdbg", &
  • 2024-08-18使用TF-IDF进行情感分析的实战指南
    随着自然语言处理(NLP)的迅速发展,情感分析作为其中的重要应用领域,越来越受到关注。无论是社交媒体的舆情分析、用户评论的情感判断,还是企业年报的情感倾向识别,情感分析在多个领域都有广泛的应用。本文将聚焦于如何利用TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)技术进
  • 2024-08-12Spark MLlib 特征工程系列—特征提取 TF-IDF
    文章目录SparkMLlib特征工程系列—特征提取TF-IDF分词TokenizerTF实现特征提取HashingTF特征提取CountVectorizer对比CountVectorizer和HashingTF基本原理优缺点对比适用场景IDF模型总结SparkMLlib特征工程系列—特征提取TF-IDFTF-IDF是文本挖掘中广
  • 2024-08-091.14 - 信息检索:TF-IDF/BM25,原理+代码
    1.TF-IDF1.1原理1.1.1名词解释 TF:词频,某token在文档中出现的次数越多,则这个token的特征越能代表这篇文档自身的独特特征。计算:token出现次数/文档总token数IDF:逆文档频率,如果某个token在所有文档中都出现,那么这个token对于区分这些文档的特征最没有帮助。计算:1
  • 2024-08-08Ubuntu22.04上安装esp-idf
    一、安装准备建议使用Ubuntu20.04或Ubuntu22.04操作系统为了在ESP32-C3中使用ESP-IDF,需要安装一些依赖包sudoapt-getinstallgitwgetflexbisongperfpython3python3-pippython3-venvcmakeninja-buildccachelibffi-devlibssl-devdfu-utillibusb-1.0-0
  • 2024-08-07macos上安装esp-idf v4.2版本
    参考https://docs.espressif.com/projects/esp-idf/en/release-v5.0/esp32/get-started/linux-macos-setup.html安装Prerequisitesbrewinstallcmakeninjadfu-utilgit下载idf4.2版本并安装gitclone-brelease/v4.2--recursivehttps://github.com/espressif/esp-idf
  • 2024-07-28【esp32 学习笔记】(esp-idf 版本)从点灯开始——点亮LED
    【配置CMakeLists】首先配置自定义组件的CMake文件:components->led->CMakeLists.txt完整配置内容如下:file(TO_CMAKE_PATH"$ENV{IDF_PATH}"IDF_PATH) #将Windows下ESP-IDF的路径转化CMAKE路径idf_component_register(SRCS"led.c"          INCLUDE_
  • 2024-07-21ES相关性(_score)
    什么是相关性相关度是指两个事物间相互关联的程度,在检索领域特指检索请求与检索结果之间的相关程度。默认情况下,返回结果是按相关性倒序排列的。但什么是相关性?相关性如何计算?每个文档都有相关性评分,用一个正浮点数字段_score来表示。_score的评分越高,相关性越高。查询
  • 2024-07-19【ESP32-S3】【ESP-IDF】插件新建工程及工程配置
    一、搭建基础工程二、基础工程的文件架构解析三、调试相关工具介绍1、串口下载2、JTAG下载与调试四、工程的文件架构解析五、基础工程配置一、搭建基础工程在VSCode中新建ESP-IDF基础工程的步骤如下:1、启动VSCode并打开命令面板按下“Ctrl+Shift+P”快捷
  • 2024-07-02【esp32 学习笔记】将lvgl融入esp-idf项目中
    lvgl科普lvgl 主要特点:Github库整体了解版本号编排原则屏幕兼容性LVGL 问题处理: lvgl与 FreeRTOS由于esp-idf本身带了FreeRTOS系统,因此需要关注一下操作系统相关的内容:voidlvgl_thread(void){while(1){uint32_ttime_till_next;
  • 2024-06-14【TF-IDF算法】
  • 2024-06-14esp32开发环境
    esp32开发环境的搭建,使用IDF的方式开发,在windows上安装两个软件就可以,一个是官方的espidf,另外一个是vscode。espidf下载网址:https://idf.espressif.com/zh-cn/index.html快速入门->安装->手动安装->;选择espidf下载VScode下载地址:https://code.visualstudio.com/安装三个
  • 2024-06-05Python 全栈体系【四阶】(五十七)
    第五章深度学习十三、自然语言处理(NLP)2.传统NLP处理技术2.4关键词提取关键词提取是提取出代表文章重要内容的一组词,对文本聚类、分类、自动摘要起到重要作用。此外,关键词提取还能使人们便捷地浏览和获取信息。现实中大量文本不包含关键词,自动提取关检测技术具有重要