独立成分分析的经典教材，用于盲源分离，投影追寻，芬兰赫尔辛基大学作品

另一个关键字提取器（Yake） 使用文本功能自动提取关键字的无监督方法。 AKE！ 是一种轻量级无监督自动关键字提取方法，该方法基于从单个文档中提取的文本统计特征来选择文本中最重要的关键字。 我们的系统不需要针对特定​​的文档集进行培训，也不必依赖于字典，外部语料库，文本大小，语言或领域。 为了展示我们建议的优点和重要性，我们将其与十种最新的无监督方法（TF.IDF，KP-Miner，RAKE，TextRank，SingleRank，ExpandRank，TopicRank，TopicalalPageRank，PositionRank和MultipartiteRank）进行比较，以及一种监督方法（KEA）。 在二十个数据集之上进行的实验结果（请参见下面的基准部分）表明，在许多不同大小，语言或领域的集合下，我们的方法明显优于最新方法。 除了此处描述的python包之外，我们还提供了一个，

在研究多核负载均衡任务调度与分配的基础上，针对多核处理器的特点，提出了静态任务图分层算法，静态任务组调度算法和最小动态链接算法。当这些算法分配任务时，它们有望完成多核负载平衡。首先，任务分配分为两个阶段：需要打破任务之间的依赖关系，并且相对独立的任务在第一阶段将位于同一组中。它根据负载均衡的原理进行静态分配，并为第二阶段的系统硬件线程分配几乎相同时间的初始任务。在第三阶段，它以处理器的速度为标准，为每个硬件线程分配来自系统运行的任务。通过仿真实验的验证，该算法可以实现更好的负载均衡和最短的完成时间。

介绍ICA的经典教材，大牛Hyvarinen的Independent Component Analysis(英文版)。研究ICA的可以好好品读一下！

eNTERFACE数据集

Pairwise Independent Combinatorial Testing tool--微软公司开发的一款成对组合的命令行生成工具，生成测试用例非常简单，上传的是V3.3版。

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