int的取值范围为： -2^31——2^31-1，即-2147483648——2147483647 1、对于正数来说，它的补码就是它本身。2、对于负数来说，它的补码是它对应的正数的二进数所有位取反之后加一。3、由负数的补码求原码也是相同的操作（所有位取反+1）即为该负数的绝对值 int是4个字节，32位，10000000 00
gensim是一个用于处理自然语言文本的Python库。它提供的工具和算法可用于从文本集合中提取语言特征并进行相似性比较。gensim中的工具包括：1、文章、单词和短语的向量表示。2、从语料库中训练文本向量化模型。3、计算文档和单词的相似性。4、使用主题模型进行话题建模。5、使用word2vec进行词向量表示。6、...
4. 用ar 连接成一个库 E:\lapack-3.3.0\SRC>ar rcs liblapack.a *.o 这样就在SRC文件夹里得到LAPACK库文件 liblapack.a。三、ARPACK库的编译 先到ARPACK的官方网站去下载程序包，我选择下载了 arpack96.tar.gz 和补丁 patch.tar.gz。1. 把两个压缩文件分别解压以后，第一步是先打上补丁...
attribute vec4 aPosition;attribute vec2 aTexPosition;varying vec2 vTexPosition;void main() { gl_Position = aPosition; vTexPosition = aTexPosition;};1234567片段着色器的代码 precision mediump float;uniform sampler2D uTexture;varying vec2 vTexPosition;void main() { gl_FragColor = ...
图中是对角矩阵的(-1/2)次幂，对角矩阵的对角线元素都大于零。对角矩阵的(-1/2)次幂还是对角矩阵，其对角线元素为原矩阵对角线元素的(-1/2)次幂。比如，A = diag(4, 9)【2阶对角矩阵，对角线元素分别为4和9】则，A^(-1/2) = diag(1/2, 1/3). 【A的(-1/2)次幂还是一个对角矩阵...
e=vec(E) (A.2)dk=vec(Dk) (A.3)式中vec(X)=(xT1,xT2,…,xTN)T,向量xn(n=1,2,…,N)为矩阵X的列向量.我们将式(5)改写为如下向量形式: (A.4)式中 表示Kronecker积,Ω=[{[P1bN( 1)] aM(ω1)}⊙d1…{[PkbN( K)] aM(ωK)}⊙dK],α=(α1,α2,…,αK)T. 令Q=E(eeH)...
3. 激活虚拟环境，命令如下： - Windows： ``` conda activate myenv ``` - macOS/Linux： ``` source activate myenv ```4. 安装所需的 Python 库，例如使用以下命令安装 `gensim` 和 `nltk` 库： ``` conda install gensim nltk ```5. 在 Python ...
由于用的是py27,所以之前对传入的词列表数据进行编码过滤,这里面posWordList可以认为是对结果产生正能量的词集,negWordList则是对结果产生负能量的词集,同时送入most_similar方法,在设定return答案的topN,得到的返回结果形式同4中的queryMostSimilarWordVec函数,大家可以这样数学地理解这个操作: 下面一个操作是我自创的...
//进行一个简单的参数过滤来减少样本量fnpre_process(img:&[u8],pixel_count:i32,quality:i32)->Vec<u8>{letmutpixel_arr=vec![];letmuti=0;whilei<pixel_count{letoffset=i*4;ifoffset+3>img.len()asi32{break;}letr=img[(offset+0)asusize];letg=img[(offset+1)asusize];letb=img...
cout<< "N is invalid (N must like 2, 4, 8, ...), please retry." << endl; return false; }//输入各元素 vecList.clear(); //清空原有序列 complex<double> c; for(unsigned long i = 0; i < ulN; i++) { cout << "Input x(" << i << "):"; cin >> c; vecList.push_...