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幼儿折纸的过程中通过手部肌肉群的运动,能促进幼儿大脑相应部位的发育,通过折纸必须遵守从前至后的折叠步骤,能培养幼儿认真观察的习惯和做事的顺序性、调理性。由于折纸的过程是将点、角、线等反复重合,构成三角形、正方形、菱形等各种形状,有效地促进了幼儿数理概念的形成和空间知觉的发展,本书精选了8个机械小模型。
............不是拉。索斯兽现在寿屋出的全是拼装的,没有电动或者发条结构在里面。只有以前TOMY出的索斯兽才有发条结构。
是地图的问题吧,换个地图试试
基于模糊贴近度的农业机械评判模型
提出一种采用模糊贴近度的评判方法,有效实现农业机械的分类评判。通过建立评判集中每个评判元素的评判因素集,然后通过判别待评判的农业机械评价指标因素集与评判因素集的贴近度,判别农业机械的所属类别。
机械手模型设计文献综述
攀枝花学院 Panzhihua University 本科毕业设计(论文) 工业机械手模型 基于 PLC的控制系统软硬件设计 文献综述 院 (系): 机电工程学院 专 业: 机械设计制造及其自动化 班 级: 03 级机制一班 学生姓名: 刘 洋 学 号: 200310621044 二 00七年 4月 29日 1 文献综述: 工业机械手模型控制系统设计 1 工业技术的发展要求 以知识为基础的社会对科学发展提出了强烈需求,综合国力的竞争已前移到 基础研究,而且愈加激烈。 我国作为快速发展中的国家, 更要强调基础研究服务于 国家目标,通过基础研究解决未来发展中的关键、 瓶颈问题。遴选研究方向的原则 为:对国家经济社会发展和国家安全具有战略性、 全局性和长远性意义; 虽暂时还 薄弱,但对发展具有关键性作用; 能有力带动基础科学和技术科学的结合, 引领未 来高新技术发展。 1.1 我国工
分析任何一种动态系统,都应首先建立它的数学模型(Mathenlatica]Model),建立一个合理的数学模型是分析过程的关键。模型是为研究系统而构造的用来收集有关信息的替代物,利用这些信息预测系统的性能或运动状态进行设计或控制。机械系统的数学模型是指对机械系统动态特性的数学描述,通常机械系统的数学模型是用微分方程来描述的。
机械系统的数学模型通常可分为离散系统和连续系统两大类;也可以根据描述系统的微分方程是否为线性的,分为线性系统和非线性系统;有时也根据其数学模型的确定性、随机性和模糊性进行分类。
引言:近期的人工智能项目中,涉及到抽取小范围时间内的相似文本的需求,故小编应V粉们请求,运用java语言编写以下小程序,在此分享。
把文本转化成数学模型,通过数学方法处理文本的先决条件,此过程称为文本特征抽取。其中,向量作为一种基本的数学模型,是文本特征抽取的一种常见方法。
文本的向量空间模型(VSM)
向量空间模型中将文本表达为一个向量,看作向量空间中的一个点。
词权重
句子中的每个词在决定句子的含义时贡献度并不相同,表明每个词的权重不同,例如:
· * 重要的词:世界杯、国足
· * 不重要的词:球迷、亚洲杯
词权重:反映每个词的重要性的度量。那么如何计算权重呢?下面由小编向大家介绍注明的TF/IDF计算方法。
TF-IDF与余弦相似性
首先,让我们从一个实例开始:假如现在有一篇文章《假如国足获得世界杯冠军》,我们准备用计算机提取它的关键词,这个问题涉及到文本处理、数据挖掘、信息检索等多个领域,但是这是一个非常简单的经典算法。找到出现次数最多的词,是一个最容易考虑到的想法,如果某个词很重要,它应该在这篇文章中多次出现。
其次,我们进行"词频"(缩写为TF)统计。出现次数最多的词是"的"、"是"、"在"这一类最常用的词。它们叫做"停用词",表示对找到结果毫无帮助、必须过滤掉的词。假设我们把它们都过滤掉了,只考虑剩下的有实际意义的词。问题又随即出现,"国足"、"世界杯"、"冠军"这三个词的出现次数一样多。是否意味着,作为关键词,它们的重要性是一样的?显然不是。因为"国足"是很常见的词,相对而言,"冠军"和"世界杯"不那么常见。如果这三个词在一篇文章的出现次数一样多,有理由认为,"冠军"和"世界杯"的重要程度要大于"国足",也就是说,在关键词排序上面,"冠军"和"足球"应该排在"中国"的前面。
最后,我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它很可能就反映了这篇文章的特性,表明它正是我们所需要的关键词。
用统计学语言表达,即在词频的基础上,要对每个词分配一个"重要性"权重。最常见的词("的"、"是"、"在")给予最小的权重,较常见的词("中国")给予较小的权重,较少见的词("冠军"、"世界杯")给予较大的权重。这个权重叫做"逆文档频率"(IDF),它的大小与一个词的常见程度成反比。知道了"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个值相乘,就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高,它的TF-IDF值就越大。所以,排在最前面的几个词,就是这篇文章的关键词。
伪码如下:
计算余弦夹角:
计算结果:
通过以上实验,我们由此判断,文章越相似,阀值越高。
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