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• 1、基于Gensim的文本相似度计算
• 2、...微处理器为核心的硬件平台上,开发其Linux环境下的应用程序exp1...

基于Gensim的文本相似度计算

最近正好组内做了一个文档相似度的分享。决定回答一发。首先，如果不局限于NN的方法，可以用BOW+tf-idf+LSI/LDA的体系搞定，也就是俗称的01或one hot representation。其次，如果楼主指定了必须用流行的NN，俗称word-embedding的方法，当然首推word2vec（虽然不算是DNN）。

这些算法是非监督的，也就是说你只需要一个语料库的文档集。当得到这些统计模式后，任何文本都能够用语义表示（semantic representation）来简洁的表达，并得到一个局部的相似度与其他文本区分开来。数字化文档的集合，被用于自动推断文档的结构和主题等。

Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。

架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。

合并流行数据库（如：基于SQL的数据库）Pandas是进行数据清晰/整理的最好工具。 NumpyPython没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。

Python除了有200个标准库以外，还有10万个第三方扩展库，囊括了方方面面。其中做数据分析最常用到的库有4个：NumpyNumpy是Python科学计算的基础包。它除了为Python提供快速的数组处理能力，还是在算法和库之间传递数据的容器。

...微处理器为核心的硬件平台上,开发其Linux环境下的应用程序exp1...

1、其命令行功能键和快捷键与Windows 的一般应用程序相似，同学可自行练习、体会。工作空间窗口：（Workspace Window） 用于储存各种变量和结果的空间，又称为内存浏览器，用于显示变量的名称、大小、字节数及数据类型，对变量进行观察、编辑、保存和删除。（图示、操作演示）。

2、处理器的选择上大家认定是i5的处理器就行了，老一辈的奔腾处理器Pentium千万不要选，这个已经是若干年前的了，i3建议也不要选，毕竟现在市场主流的是i5，i7。

3、首先是一种位图文件格式，它是一组点（像素）组成的图像，它们由图像程序生成或在扫描图像时创建。主要有Windows位图（.BMP）：由Microsoft公司开发，它被Windows和Windows NT平台及许多应用程序支持。支持32位颜色，用于为Windows界面创建图标的资源文件格式，光标（.CUR、.DLL、.EXE）：资源文件格式，用于创建Windows界面的光标。