McCullagh & Nelder, Generalised Linear Models, 2nd edition. Chapman & Hall, 1989.

国外大学的多径效应和多普勒频移讲解，详细解析了多径效应的原理，学习无线通信原理必看，内含matlab源码，实测有效

nvidia jetson benchmarks测试时用到的模型

伯克利EE127/EE227AT教材，卡拉菲奥等大牛编写 教材课后题答案

情境化主题模型 上下文化主题模型（CTM）是一系列主题模型，这些主题模型使用语言的预训练表示形式（例如BERT）来支持主题建模。有关详细信息，请参见论文： Bianchi，F.，Terragni，S.，Hovy，D.，Nozza，D.，＆Fersini，E.（2021）。具有零镜头学习功能的跨语言情境主题模型。 EACL。 Bianchi，F.，Terragni，S.和Hovy，D.（2020年）。预培训是一个热门话题：上下文化文档嵌入可提高主题一致性 具有上下文嵌入的主题建模 我们的新主题建模系列支持许多不同的语言（即，HuggingFace模型支持的一种），并有两个版本： CombinedTM将上下文嵌入与旧的单词组合在一起，以使主题更连贯； ZeroShotTM是完成任务的理想主题模型，在该模型中，您可能在测试数据中缺少单词，并且，如果经过多语言嵌入训练，则可以继承多语言主题模型

SpaCy官方中文模型已经上线（ ），本项目『推动SpaCy中文模型开发』的任务已经完成，本项目将进入维护状态，后续更新将只进行bug修复，感谢各位用户长期的关注和支持。 SpaCy中文模型 为SpaCy提供的中文数据模型。模型目前还处于beta公开测试的状态。 在线演示 基于Jupyter notebook的在线演示在 。 特性 部分王小明在北京的清华大学读书这个Doc对象的属性信息： NER（新！ ） 部分王小明在北京的清华大学读书这个Doc对象的NER信息： 开始使用 SpaCy（版本> 2）的基础知识。 系统要求 Python 3（也许支持python2，但未通过良好测试） 安装 下载模型 从页面下载模型（ New！为中国地区的用户提供了加速下载的链接）。假设所下载的模型称为zh_core_web_sm-2.xxtar.gz 。 安装模型 pip install zh_core_web_sm-2.x.x.tar.gz 为了方便后续在Rasa NLU等框架中使用，需要再为这个模型建立一个链接，通过执行以下命令： spacy link zh_core_web_sm zh 运行完

本文描述了语言模型的发展历史，指出未来可能的发展方向。近年来，自然语言处理 (NLP) 领域发生了革命性的变化。由于预训练语言模型的开发和应用，NLP 在许多应用领域取得了显著的成就。预训练语言模型有两个主要优点。一、它们可以显著提高许多自然语言处理任务的准确性。例如，可以利用 BERT 模型来实现比人类更高的语言理解性能。我们还可以利用 GPT-3 模型生成类似人类写的文章。预训练语言模型的第二个优点是它们是通用的语言处理工具。在传统的自然语言处理中，为了执行机器学习任务，必须标记大量数据来训练模型。相比之下，目前只需要标记少量数据来微调预训练语言模型，因为它已经获得了语言处理所需的大量知识。 本文从计算机科学的发展历史和未来趋势的角度简要介绍语言建模，特别是预训练语言模型，对 NLP 领域的基本概念、直观解释、技术成就和面临的挑战展开了综述，为初学者提供了关于预训练语言模型的参考文献。 自然语言处理是计算机科学（CS）、人工智能（AI）和语言学的一个交叉领域，包括机器翻译、阅读理解、对话系统、文本摘要、文本生成等应用。近年来，深度学习已成为自然语言处理的基础技术。 借助数学知识

FbxParser：*。fbx解析器，它使用FBX SDK解析FBX文件并在OpenGL上重建FBX模型

General perturbations element sets generated by NORAD can be used to predict position and velocity of Earth-orbiting objects. To do this one must be careful to use a prediction method which is compatible with the way in which the elements were generated. Equations for ¯ve compatible models are given here along with corresponding FORTRAN IV computer code. With this information a user will be able to make satellite predictions which are completely compatible with NORAD predictions.

对话情绪识别 对话情绪识别适用于聊天、客服等多个场景，能够帮助企业更好地把握对话质量、改善产品的用户交互体验，也能分析客服服务质量、降低人工质检成本。 对话情绪识别（Emotion Detection，简称EmoTect），专注于识别智能对话场景中用户的情绪，针对智能对话场景中的用户文本，自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度，情绪类型分为积极、消极、中性。