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

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:

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

ESP-IDF环境安装文件，含esp-idf-v4.0.1资源包、Git-2.35.1.2-64-bit安装包、python-3.7

乐鑫ESP32固件开发包4.0版本

乐鑫ESP32固件开发SDK4.1版本

esp-idf-tools-setup-offline-4.4.exe，乐鑫ESP32开发固件IDF v4.4版本离线安装包，官方或者git下载太慢了，故放出来共享，资源文件为exe格式，可直接解压缩包运行

esp-idf-tools-setup-2.3.exe

用于将ESP32与MFRC522 RFID读卡器接口的C库打包为ESP-IDF组件源码