词嵌入的连续空间主题模型 描述 实现了带有单词嵌入的连续空间主题模型，这是Daichi Mochihashi的增强模型。 环境 C ++ 14+ lang ++ 9.0 提升1.71.0 glog 0.4.0 gflag 2.2.2 boost-python3 python3 用法 准备基于文档的语料库并将其分为训练数据集和验证数据集 用MCMC训练ETM。 $ make $ ./cstm -ndim_d=20 -ignore_word_count=4 -epoch=100 -num_threads=1 -data_path=./data/train/ -validation_data_path=./data/validation/ -model_path=./model/cstm.model 参考

电子取款机 这是Adji B. Dieng，Francisco JR Ruiz和David M. Blei题为“嵌入空间中的主题建模”的论文的代码。 （Arxiv链接： ://arxiv.org/abs/1907.04907） ETM在相同的嵌入空间中定义单词和主题。 ETM下的单词可能性是分类的，其自然参数由单词嵌入与其指定主题的嵌入之间的点积给出。 ETM是一个文档模型，可学习可解释的主题和单词嵌入，并且对于包含稀有单词和停用词的大量词汇表具有较强的鲁棒性。 依存关系 python 3.6.7 pytorch 1.1.0 数据集 所有数据集均经过预处理，可以在以下位置找到： （其中包含停用词，用于展示ETM停用词的鲁棒性。） 可以在文件夹“ scripts”中找到所有用于预处理给定ETM数据集的脚本。 20NewsGroup的脚本是独立的，因为它使用scikit-learn

文中在研究遥感影像像素级融合算法的基础上,采用IHS、PCA、Brovey、HPF及Wavelet五种遥感影像像素级融合方法对ETM+数据的多光谱与全色影像进行融合实验,并从融合影像的光谱质量、信息损失、对比度扭曲、空间分辨力几个方面进行比较分析。结果表明,五种融合方法都有效的提高了影像的空间分辨率,但在一定程度上IHS、PCA、Brovey融合影像光谱信息较原始影像存在一定的失真。Wavelet融合法和HPF融合法在信息量和光谱保真性方面较好。在兼顾光谱信息和空间信息综合效应的基础上,认为HPF融合法是ETM+多光谱与全色数据最佳的融合方法。

研究生期间写的matlab批量填补Landsat影像云污染像元，适用于TM/ETM+/OLI传感器，只需输入需要填补的影像文件夹和参考影像文件夹即可

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基于Landsat-7 ETM+影像的上海市植被覆盖研究，彭永明，孟飞，植被覆盖度是植被群落覆盖地表状况的一个综合量化指标。研究植被覆盖度的估算及其变化，对生态系统环境变化起重要作用。本文介绍

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将LTDRI发布的6S最新版本6SV2.1编译生成exe文件，方便其IDL调用，6SV2.1在原来基础上还实现对常用的ETM数据进行辐射传输模拟。输入参数较以往有一点儿不同，详细参数输入还是查看main.f文件比较好