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分层潜在Dirichlet分配 分层潜在狄利克雷分配（hLDA）解决了从数据中学习主题层次结构的问题。 该模型依赖于称为嵌套中国餐厅过程的非参数先验，该过程允许任意大的分支因子，并可以轻松容纳不断增长的数据收集。 hLDA模型将此先验与基于潜在Dirichlet分配的分层变体的可能性相结合。 执行 是用于hLDA推断的Gibbs采样器，基于的实现，在nCRP树上具有固定的深度。 安装 只需使用pip install hlda即可安装该软件包。 可以在找到一个示例笔记本，该笔记本可以推断BBC Insight语料库上的层次结构主题。

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主题建模 一个从头复制了多个主题建模算法的仓库 pLSA概率潜在语义分析-plsa.py 原始论文可在中找到，使用EM算法估计主题分布，每个文档中的单词分布 潜在狄利克雷分配（LDA）算法-lda.py 原始论文可以在这里找到 ，我使用的MCMC算法是折叠的Gibbs采样 ，对我来说，它比原始作者提出的变分推理更容易实现。 我在一个小的数据集上进行了测试，该数据集包含约120条Yelp评论，涵盖了三个主要类别（海鲜，水暖，宠物店）。该算法可以清楚地识别每个主题的关键字。 短文本算法的双项主题模型-btm.py 原始论文可以在中找到，我在这里使用的MCMC算法是吉布斯采样法 Twitter主题建模原始论文可以在找到 Yelp数据集开源评论数据

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matlab通信论文仿真代码智能反射面：物理，传播和路径损耗建模 这是与以下科学文章相关的代码包： ÖzgecanÖzdogan，EmilBjörnson，Erik G. Larsson，“ IEEE无线通信快报”出现。 该软件包包含一个基于Matlab的仿真环境，该环境可复制本文中的一些数值结果和图形。 我们鼓励您也进行可重复的研究！ 文章摘要 智能反射面可以改善源与目标之间的通信。 表面包含超材料，该超材料配置为将入射波从源向目标“反射”。 在先前的工作中使用了两个不兼容的路径损耗模型。 在这封信中，我们使用物理光学技术得出了远场路径损耗，并解释了为什么表面由许多元素组成，这些元素分别充当散射体，但可以在一定方向上以一定的波束宽度共同对信号进行波束形成。 我们反对先前推测的路径损耗模型之一。 代码包内容 本文包含4个仿真图形，分别编号为2、3、4和5。plotFigure2.m生成图2，plotFigure3.m生成图3，plotFigure4.m生成图4，plotFigure5.m生成图5。还有一个功能脚本使用的quant.m。 请参阅每个文件以获取更多文档。 致谢 该论文得到了

Abaqus官方培训文档，详细讲解了断裂相关的知识点以及技巧，比自己看帮助文档更省事省时。包括各种断裂技术，VCCT、cohesive、XFEM