封装了枚举当前SD，TF卡片设备接口，同时封装了PCSC设备接口，接口封装层次分明。 示例代码如下 //DWORD dwRet = 0; HANDLE hFile = 0; WIN32_FIND_DATA stLFD = {0}; DWORD dwSumCount = 0; TCHAR athParsePath[MAX_PATH] = {0}; do { if(hFile == 0) { hFile = FindFirstFile(_T("\\*"),&stLFD); if(hFile == INVALID_HANDLE_VALUE ) { return ERROR_NO_DEVICE; } } else { memset(&stLFD,0,sizeof(stLFD)); if(!FindNextFile(hFile,&stLFD) || hFile == 0) { break; } } if(stLFD.dwFileAttributes != (FILE_ATTRIBUTE_TEMPORARY | FILE_ATTRIBUTE_DIRECTORY)) { continue; } memset(athParsePath,0,sizeof(athParsePath)); _stprintf(athParsePath,_T("\\%s\\Vol:"),stLFD.cFileName); #if defined(TYKEY_S9CI_UPDATE_FLAG) && defined(TYKEY_INCOMM_UPDATE_FLAG) if(TYKEY_S9CI_UPDATE_FLAG < TYKEY_INCOMM_UPDATE_FLAG) { if( UpdateTfTokenByPath(athParsePath,CTokenBase::TT_TF_S9CI) || UpdateTfTokenByPath(athParsePath,CTokenBase::TT_TF_INCOMM)) {} } else { if( UpdateTfTokenByPath(athParsePath,CTokenBase::TT_TF_INCOMM) || UpdateTfTokenByPath(athParsePath,CTokenBase::TT_TF_S9CI)) {} } #else #ifdef TYKEY_S9CI_UPDATE_FLAG UpdateTfTokenByPath(athParsePath,CTokenBase::TT_TF_S9CI); #endif #ifdef TYKEY_INCOMM_UPDATE_FLAG UpdateTfTokenByPath(athParsePath,CTokenBase::TT_TF_INCOMM); #endif #endif } while(1); if(hFile) { FindClose(hFile); }

指标 此仓库包含有关IS和FID分数的信息/实现（PyTorch，Tensorflow）。 这是一个方便的工具箱，您可以轻松地将其添加到项目中。 TF实施旨在计算与官方报告中报告的输出完全相同的输出。 讨论/公关/问题非常受欢迎。 用法 将此metrics/文件夹放入您的项目中，并参见下文（Pytorch），以及每个.py的标题注释以供使用。 我们还需要在下载一些文件，有关更多详细信息，请参见 。 TF的实现（几乎与官方相同，只是更改了界面，可以在论文中进行报告） ：初始分数 分数 ：计算统计信息（mu，sigma） Pytorch实施（无法在论文中提供报告，但可以快速浏览） 要求 pytorch，torchvision，scipy，numpy，tqdm 起始分数，当n_split = 10时，对于CIFAR-10火车数据的mean=9.67278, std=0.149

主要为大家详细介绍了TF-IDF与余弦相似性的应用，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

伯特分类服务 介绍 使用训练分类模型并通过部署模型。 然后，我们可以使用REST API进行在线预测。 开始使用 整个实验基于Chnsenticorp数据集，该数据集是正面和负面情绪的两类数据集。 0.准备训练前模型 下载中文bert模型chinese_L-12_H-768_A-12 ，然后解压缩并移至models目录。 1.训练模型 sh fine-tuning.sh 2.进行预测和导出模型 我们需要将检查点更改为张量流服务的格式。 sh export-model.sh 然后， export-model的结构将为： . └── 1569141360 ├── saved_model.pb └── variables ├── variables.data-00000-of-00001 └── variables.index 3.部署模型

简单搜索引擎的设计与实现，该搜索引擎可以搜索c:\documents\下从00.txt-31.txt的32个英文txt文件，采用空格作为分词技术，没有去掉虚词。-s为远程搜索，-l为本地搜索，远程搜索请确保系统安装了IIS并把32个文本文件按原名（00.txt-31.txt）放到c:\wwwroot下。 只是一个做着玩的小东西，用来体会一下TFIDF算法而已。 havefun.c0de4fun

kNN(k-nearest neighbors algorithm) 此专案以新闻分类进行kNN范例之实作 kNN Introduction: 最近鄰居法（KNN演算法，又譯K-近鄰演算法）是一種用於分類和回歸的無母數統計方法，KNN常用來做資料分類。 KNN是一種監督式學習(Supervised Learning)，監督式學習需透過資料訓練出一個model，但KNN沒有做training的動作。 K為使用者自己定義的常數，KNN就是選擇離自己最近的K的鄰居(Data)，之後觀察哪一種類別(Tag)的鄰居最多就將自己也當成該類別。 Input: 测试文章: 1.使用ETtoday新聞作為訓練集分類。 2.使用Jieba作為分詞，取出Top 100 Words 作為每篇文章的關鍵詞。 3.取出k=3個最近鄰居作為分類依據，此外對最近的第一個鄰居作為加權*2 Output:

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利用TF-IDF策略的中文文本分类算法比较，刘昕玥，王敬，本文基于TF-IDF特征选取方法，分别使用朴素贝叶斯、随机森林与支持向量机算法对中文文本语料库进行分类实验。实验表明，支持向量机

统计词频，和对文档进行分词处理，计算tf-idf值。