pLSA(probabilistic Latent Semantic Analysis)，概率潜在语义分析模型，是1999年Hoffman提出的一个被称为第一个能解决一词多义问题的模型，通过在文档与单词之间建立一层主题（Topic），将文档与单词的直接关联转化为文档与主题的关联以及主题与单词的关联。这里采用EM算法进行估计，可能存在差错，望积极批评指正。
# -*- coding: utf-8 -*-
import math
import random
import jieba
import codecs
import datetime
class pLSA_lph():
def __i
2021-05-26 02:47:40
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springboot2.x整合kafka，发送者包含自定义分区发送，发送之后的回调函数，消费者有两个监听，一个是批量消费多topic，另外一个是消费指定topic的不同分区
2021-05-13 15:05:24
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rabbitmq代码，包含了消息队列的5中方式,topic 等模式，还有保持消息持久化的解决方法(交换机 队列 消息同时持久化),欢迎下载参与讨论，如果有什么疑问或者问题，请@我。
2021-04-09 15:43:51
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支持LDA、AT、HMM-LDA模型，功能多样。尤其是HMM-LDA可以进行自动过滤停用词的主题模型分析。
2021-03-08 17:13:27
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latex命令的不错的参考，尤其是要自己写包的话。取自https://bitbucket.org/VictorEijkhout/tex-by-topic-20/
2021-02-20 19:01:07
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地形提供商
网站： ：
邮件列表：
要求
0.10.1+
1.13（构建提供程序插件）
建立提供者
将存储$GOPATH/src/github.com/IBM-Cloud/terraform-provider-ibm到： $GOPATH/src/github.com/IBM-Cloud/terraform-provider-ibm
mkdir -p $GOPATH /src/github.com/IBM-Cloud ; cd $GOPATH /src/github.com/IBM-Cloud
git clone git@github.com:IBM-Cloud/terraform-provider-ibm.git
输入提供者目录并构建提供者
cd $GOPATH /src/github.com/IBM-Cloud/terraform-provider-ibm
make build
提供者的Docker映像
您还可以为ibmcloud terraform提供程序提取docker映像：
docker pull ibmterraform/terraform-provider-i
2021-02-03 14:05:03
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spring boot jsm ibmmq topic queue 两种方式实现
2021-01-28 00:32:47
10.27MB
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