word2vec java版源码LF-LDA 和 LF-DMM 潜在特征主题模型 LF-LDA 和 LF-DMM 潜在特征主题模型的实现，如我的 TACL 论文中所述： Dat Quoc Nguyen、Richard Billingsley、Lan Du 和 Mark Johnson。 . 计算语言学协会汇刊，卷。 3，第 299-313 页，2015 年。 LDA 和 DMM 主题模型的实现可在 用法 本节使用预编译的LFTM.jar文件描述命令行或终端中实现的用法。 在这里，预计 Java 1.7+ 已经设置为在命令行或终端中运行（例如：在 Windows 操作系统中将 Java 添加到path环境变量中）。 预编译的LFTM.jar文件和源代码分别位于jar和src文件夹中。 用户可以通过简单地运行ant重新编译源代码（也期望已经安装了ant ）。 此外，用户可以在test文件夹中找到输入示例。 输入主题建模语料库的文件格式 与test文件夹中的corpus.txt文件类似，输入的主题建模语料库中的每一行代表一个文档。 这里，文档是由空格字符分隔的序列词/标记。 用户在训练主题模

jLDADMM：用于LDA和DMM主题模型的Java包 jLDADMM已发布，它为普通或短文本上的主题建模提供了替代方法。 概率主题模型，例如潜在狄利克雷分配（LDA）[1]和相关模型[2]，被广泛用于发现文档集中的潜在主题。 但是，由于数据稀疏性以及此类文本中的上下文有限，将主题模型应用于短文本（例如Tweets）更具挑战性。 一种方法是在训练LDA之前将短文本组合成长的伪文档。 另一种方法是假设每个文档只有一个主题[3]。 jLDADMM提供了LDA主题模型[1]和每个文档一个主题的Dirichlet多项式混合（DMM）模型（即，字母组合的混合）[4]的实现。 LDA和DMM的实现分别使

人脸退化matlab代码3DMM-Matlab 这是 3D 可变形模型的 matlab 实现，正如 Volker Blanz 和 Thomas Vetter 所讨论的。 数据库 要使用此代码，您将需要原始作者提供的数据集。 我们没有分发它的许可证。 但是，您可以请求数据集。 将 .mat 文件保存在同一目录中。 使用代码 EditorApp.m ：运行此应用程序将打开一个 gui，可用于生成各种形状和面部纹理。 您还可以添加年龄、性别、体重和身高等属性。 demo.m ：运行此脚本将使模型适合 Capture.PNG 中的图像并生成 3d 输出。 #要查看以前的结果，请运行： 负载（'结果。垫'） 模型 = 负载（'01_MorphableModel.mat'） display_face(shp,tex,model.tl,defrp) 其余的脚本是实用程序脚本。

better-av-tool 特性 批量抓取资料和封面的影片刮削器 以日站原始内容为主（DMM，MGStage，FC2等） 优化了生成的 nfo 部分标签以更好适配 emby 基本用法 移动程序到影片目录执行，程序会扫描查询同目录影片并生成影片的nfo文件以及封面 (新)生成的nfo文件和封面路径可以自定义了 避免查询失败，建议配置config.toml中的代理地址 ## 范例 [output] # 支持输出项目 {year} {maker} {num} {actor} # actor按第一位输出 path = 'output/{year}/{actor}' [proxy] ## proxy [socks5://][127.0.0.1:]<1>; 代理 ## 协议：socks4, socks5, http, https socket = "socks5://127.0.0.1:

船舶模型matlab代码3DMM_edges 这是Matlab算法的一种实现，用于使用界标和边缘特征将3D Morphable Model完全自动拟合到单个图像。 该存储库是的扩展版本 参考 （）： A. Bas，WAP Smith，T。Bolkart和S. Wuhrer。 “将3D可变形模型拟合到边缘：硬和软对应之间的比较”。 在过程中。 ACCV面部信息学研讨会，LNCS卷。 10117，第377-391页，2016年。 和（对于地标检测器）： X.Zhu和D.Ramanan。 IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）会议录，2012年，“野外的人脸检测，姿态估计和界标定位”。 依存关系 为了使用此代码，您需要提供自己的3D变形模型。 一种这样的模型（以及我们在开发代码时使用的模型）是。 签署许可协议后可以免费使用该模型。 如果使用“巴塞尔面Kong模型”，则只需在demo.m文件中设置模型的基本路径即可： 使用以下文件下载01_MorphableModel.mat BFMbasedir = ' ... ' ; % Set this to your Basel Face Mod

DMM是CMMI研究院于2013年正式推出，本文即是该版本。个人感觉优于DMBok的架构，DMBok是将数据治理相关领域堆砌在一起，DMM提供了一个指南。当然，如何在中国真正发挥作用，需要各位见仁见智，深入研究行业、公司和研发的特点，实现落地。 毕竟，CMMI真正指导过我们提升软件质量。

此函数根据两个声子散射模型计算两个固体之间界面处的热边界电阻 [m^2*K/W]：声学失配模型（AMM）和扩散失配模型（DMM）。 输入数据仅限于德拜温度、密度或声波速度等基本材料参数。 材料数据库仅包含两个示例化合物，但其他化合物的参数材料可以很容易地输入。 计算在实验中表现良好，如 [M. Szymański，量子级联激光有源区域的交叉平面热导率的计算，（2011 年），物理学杂志 D：应用物理学，卷。 44 页。 085101]。

chrome-extension-dmm Chrome扩展程序可绕过上的区域错误。 处理以下区域错误： 通过更改（ webRequest.onBeforeSendHeaders ）相关cookie值，可以修复基于DMM的常规基于cookie的区域限制。 通过将（ webRequest.onBeforeRequest ）小工具服务器请求重定向到第三方来修复KanColle小工具服务器区域的限制，因此它可以像通过GitHub页面（快速网络）的CDN一样工作。 安装 打开扩展程序标签（chrome：// extensions） 确保启用了Developer mode 将该文件夹（从提取）加载到该文件夹​​，或使用“ Load unpacked按钮Load unpacked 您应该看到启用了新的扩展名（DMM 0.0.2） 加载，例如现在应该可以工作。

美国钻石DMM-AT技术手册（英文）rar,美国钻石DMM-AT技术手册（英文）

maya2012的插件dmm有面数限制，这个程序能破解解决不能超过1500面的问题