新西兰主题 这个项目是用版本 11.0.4 生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4201/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name来生成一个新的组件。 你也可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建造 运行ng build来构建项目。 构建工件将存储在dist/目录中。 使用--prod标志进行生产构建。 运行单元测试 运行ng test以通过执行单元测试。 运行端到端测试 运行ng e2e以通过执行端到端测试。 进一步帮助 要获得有关 Angular CLI 的更多帮助，请使用ng help或查看页面。

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停滞不前。 目前正在评估接近DTM模型的最佳方法。 使用Pólya-Gamma增强算法和原始DTM公式比较复杂，并且可能无法提供比简单模型更好的性能（例如，使用截短的Pitman-Yor过程）。 注意：LDA的实现已分解（并完善）为 。 注意：如果您有兴趣使用Pólya-Gamma来实现动态主题模型，则大多数艰苦的工作已经完成： : Horizo​​nt：Python中的主题模型 Horizo​​nt实现了许多主题模型。 遵循约定。 以下模型是使用Gibbs采样实现的。 潜在的狄利克雷分配（Blei等，2003; Pritchard等，2000） （即将推出）逻辑正常主题模型 （即将推出）动态主题模型（Blei和Lafferty，2006年） 入门 horizont.LDA使用Gibbs采样实现潜在的Dirichlet分配（LDA）。 该接口遵循约定。 >> > imp

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AnalyseHatenaBookmarkDTM 这是 DTM 进行主题分析脚本。假设已经提前。 使用此脚本，您可以针对您目前注册的结尾输出以下时序主题分析结果。 主题比率（累积）的时间序列转换。可以查看目标话题兴趣的涨跌和兴趣的积累。 话题中词汇比例的时间序列转变。您可以检查对目标主题的兴趣变化。 提前准备 解释基于 MacOSX 环境。 待分析的最终文章的数据准备，在MySQL中注册尾篇。 DTM 安装从“主题建模软件”下载“dtm”并将二进制文件放置为“./DTM/main”。具体请按照以下步骤进行。 $ wget https://princeton-statistical-learning.googlecode.com/files/dtm_release-0.8.tgz $ tar xvf dtm_release-0.8.tgz $ cd dtm_release/dtm $

程序开发完毕遇到客户定制开发，仅仅只是调整程序样式而已。你不需要代码调整一遍，通过主题切换实现最为方便，该案例展示一个动态切换主题样式的方式。希望对你有帮助。