张士玉小黑屋

学习教程来自:【技术美术百人计划】图形4.2SSAO算法屏幕空间环境光遮蔽笔记0.前言SSAO的使用一般在IPhone10及骁龙845之后的机型中使用1.SSAO介绍AO：环境光遮蔽AmbientOcclusionSSAO：屏幕空间环境光遮蔽ScreenSpaceAmbientOcclusion通过深度缓冲、法线缓冲计算AO2.SSAO原理2.1样本缓冲深度缓冲：每一个像素距离相机的深度值法线缓冲：相机

文章目录前言STL的组成几个关键词stringvector最后前言码神本来是想一次性就把STL，都讲完的，但是上次爆肝5w字后发现效果并不好，所以就把STL拆分成了，三个小部分来讲解，感觉还是比较重要的，算法也在继续，但是我感觉干算法以前还是要讲一下——STL，所以发车了，去做自己喜欢的事情吧！🎉欢迎关注🔎点赞Ǵ

然后以留言详情为输入数据，以一级标签为输出标签，于是问题转换为一个文本分类的问题。因此，我们需要将非结构型文本数据转换为结构型文本数据（表格）；将文本标签（一级标签）转换为自然数，以表示类别，如下所示：

2020泰迪杯C题，含数据代码思路第一问数据预处理二元语法词袋模型分类模型机器学习方法多层感知器模型结果第二问数据预处理分词停用词过滤词袋模型PCA降维热度挖掘话题——聚类热点描述第三问答复相关性词向量相似度计算答复完整性（代码没有实现）代码和数据返回目录思路具体思路请见：https://blog.csdn.net/weixin_42141390/article/detail

世界上有些事情常常超乎人们的想象。余弦定理和新闻的分类似乎是两件八杆子打不着的事，但是它们确有紧密的联系。具体地说，新闻的分类很大程度上依靠的是余弦定理。早在2002年夏天，Google就推出了自己的"新闻"服务。和传统媒体的做法不同，这些新闻不是记者写的，也不是人工编辑的，而是由计算机整理、分类和聚合各个新闻网站的内容，一切都是自动生成的。这里面的关键技术就是新闻的自动分类。1.新闻的特征向量：所谓新闻的分类，或者更广义地讲任何文本的分类，无非是要把相似的新闻放到同一类中。如果让编

 前言PCA多用于对数据特征集进行降维，也方便对数据集进行可视化操作，说白了最后进行结果展示那么多特征向量要一起表示的话肯定很难展示，超过三维的数据就很难展示了。而PCA可对特征集进行简化，通俗的来讲也就是合并好理解。PCA应用的范围很广因此很有必要要学习，原理肯定还是数学证明，在特征工程上经常使用。希望读者看完能够提出错误或者看法，博主会长期维护博客做及时更新。纯分享，希望大家喜欢。强烈推荐大家看看这篇Python机器学习笔记：主成分分析（PCA）算法，写的很详细很好。

词向量模型简介概述词向量维度Word2VecCBOW模型Skip-Gram模型负采样模型词向量的训练过程1.初始化词向量矩阵2.神经网络反向传播概述我们先来说说词向量究竟是什么.当我们把文本交给算法来处理的时候,计算机并不能理解我们输入的文本,词向量就由此而生了.简单的来说,词向量就是将词语转换成数字组成的向量.当我们描述一个人的时候,我们会使用身高体重等种种指标,这些指标就可以当做向量.有了向量我们就可以使用不同方法来计算相似度.那我们如何来描述语言的特

目录基础结构绘制小球移动小球重构代码碰撞检测边界碰撞向量的基本操作碰撞处理动量守恒定律动能守恒定律非弹性碰撞重力总结年前我看到合成大西瓜小游戏火了，想到之前从来没有研究过游戏方面的开发，这次就想趁着这个机会看看JavaScript游戏开发，从原生角度上如何实现游戏里的物理特性，例如运动、碰撞。虽然之前研究过物理相关的动画库，但是我打算试试不用框架编写一个简单的JavaScript物理引擎ÿ