技术
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KL散度在非负矩阵分解(NMF)中的应用及优势
非负矩阵分解（NMF）是一种常用的数据降维和特征提取技术，它将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。在NMF中，选择合适的损失函数至关重要，它决定了分解结果的质量和特性。KL散度（Kullback-Leibler divergence）作...
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Python实现KL散度NMF算法及两种KL散度对比
Python实现基于KL散度的NMF算法及两种KL散度对比 非负矩阵分解 (NMF, Non-negative Matrix Factorization) 是一种常用的数据降维和特征提取技术，在图像处理、文本挖掘、推荐系统等领域有着广...
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NMF算法中的损失函数：平方损失与KL散度深度解析
NMF算法中的损失函数：平方损失与KL散度深度解析 非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）是一种强大的数据分析技术，广泛应用于推荐系统、图像处理、文本挖掘等领域。NMF 的核心思想是...
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GNMF 不止于降噪：探索图像修复与分割中的应用
GNMF 不止于降噪：探索图像修复与分割中的应用 大家好！咱们之前聊过图非负矩阵分解（GNMF）在图像降噪上的应用，效果挺不错。但 GNMF 的本事可不止这些，今天我们就来挖一挖它在图像修复和图像分割上的应用，看看它到底有多厉害，又有...
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LSH算法如何应对高维稀疏数据的“诅咒”？
“喂，你知道吗？最近我在研究一个叫LSH的算法，简直是高维稀疏数据的救星！” “LSH？听起来很高大上，是做什么的？” “简单来说，就是‘局部敏感哈希’（Locality-Sensitive Hashing）。你想啊，咱们平时处理...
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LSH算法在推荐系统中如何“神机妙算”？
LSH算法在推荐系统中如何“神机妙算”？ 话说，咱们平时刷淘宝、逛京东、看新闻的时候，是不是经常感觉这些App“比你还懂你”？明明自己啥也没说，它却能精准地给你推荐你感兴趣的商品、新闻，简直就像肚子里的蛔虫！这背后，除了各种高大上的推...
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SimHash、MinHash、LSH 大比拼：谁才是文本相似度计算之王？
在海量文本数据处理中，如何快速准确地判断两篇文章是否相似，是个老生常谈却又至关重要的问题。你是不是也经常遇到这样的场景：搜索引擎去重、推荐系统内容过滤、论文查重等等？别担心，今天咱们就来聊聊几种常用的文本相似度计算算法，尤其是 SimHa...
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LSH哈希函数设计与选择：MinHash、SimHash及其他
LSH 哈希函数设计与选择：MinHash、SimHash 及其他 想必你已经对局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）有了相当的了解，LSH 的核心思想在于利用哈希函数将高维数据映射到低维空间，同...
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MinHash 和 OPH 算法大比拼：谁更快更准？
在海量数据时代，如何快速找到相似的文本或集合，成了一个很重要的课题。想象一下，你要在几百万甚至上亿的文档里，找出跟你手头这篇内容相似的，这可咋整？传统的逐字逐句对比，那速度，估计得等到天荒地老。所以，聪明的人们发明了一些“神器”，比如 M...
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OPH算法：如何在推荐系统中用它实现“千人千面”的匿名推荐？
“喂，我说，这App是不是偷听我说话了？我昨天刚跟朋友聊到想买个新手机，今天就给我推了一堆！” 你是不是也经常有这种感觉？现在的App，推荐的东西越来越“懂”你，有时候甚至让你觉得有点“可怕”。这背后，其实是各种推荐算法在起作用。但同...
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文本聚类算法大比拼：K-means、层次聚类与DBSCAN，谁更胜一筹？
嘿，朋友们，大家好呀！我是数据小助手，今天我们来聊聊机器学习中一个超酷的领域——文本聚类。想象一下，海量的文本数据像一堆散乱的积木，而聚类算法就像一位魔术师，能够把这些积木按照不同的特性分门别类，让它们变得井然有序。今天，我们要比较三位“...
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中文词形还原方法大揭秘：规则、词典与代码实战
“词形还原”这个词，听起来有点儿学术，但其实它就在我们身边。想想你平时用搜索引擎的时候，输入“苹果的功效”和“苹果功效”，得到的结果是不是差不多？这就是词形还原在起作用。简单来说，词形还原就是把一个词的不同形态，比如“吃”、“吃了”、“正...
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古文通假字、异体字怎么破？一文教你辨识还原！
“哎，这古文里头，一会儿‘说’通‘悦’，一会儿‘女’通‘汝’，还有各种奇奇怪怪的写法，看得我头都大了！” 相信不少小伙伴在读古文的时候，都会遇到这样的困扰。别急，今天咱们就来好好聊聊古文中的通假字和异体字，帮你扫清阅读障碍，轻松读懂古...
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当旗袍遇上牡丹纹样，这才是刻在中国女人骨子里的浪漫！
“云想衣裳花想容，春风拂槛露华浓。” 你有没有想过，当国色天香的牡丹，遇上风姿绰约的旗袍，会碰撞出怎样的火花？今天，咱就来聊聊这旗袍上的牡丹纹样，看看它到底有多美，又藏着多少故事！ 先说说这旗袍吧，哪个中国女人的衣柜里，没有一件心爱的...
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香云纱与常见丝绸面料对比：设计师必读的面料知识
“哇，这块料子好特别！”第一次摸到香云纱，你是不是也有这种感觉？它不像普通真丝那么滑溜，反而有点涩涩的，还带着沙沙的响声，颜色也古朴低调，却透着一股高级感。今天咱们就来好好聊聊香云纱，把它和真丝、杭罗这些常见的丝绸面料放一块儿比比，看看它...
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香云纱旧衣翻新大作战：磨损、污渍、褪色？统统搞定！
你是不是也有那么几件心爱的香云纱衣物，穿久了难免出现磨损、污渍、褪色？扔了可惜，放着又占地方……别急！今天咱就来聊聊，怎么让这些“老伙计”重焕新生！ 香云纱，这来自大自然的馈赠，轻盈透气，自带古朴韵味，是多少人心头的“白月光”。但它也...
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香云纱养护全攻略 你的宝贝衣裳也能历久弥新
香云纱养护全攻略 你的宝贝衣裳也能历久弥新 嘿，爱美的你！是不是衣柜里总少不了几件心爱的香云纱？这种面料可是出了名的“软黄金”，不仅穿着舒服，还自带一种低调的奢华感。但同时，香云纱的养护也是个技术活儿，稍不留神，你的宝贝衣裳可能就“香...
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揭秘香云纱：从薯莨染色到河泥封裹的阳光之旅
你有没有被“香云纱”这个名字吸引过？听起来就带着一股神秘的东方韵味。它可不是什么现代工业的产物，而是一种拥有着千年历史， முழுக்க依靠手工和天然材料制作的丝绸珍品。今天，咱就来聊聊这香云纱的制作技艺，带你看看这块神奇的布料，是怎么在...
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炭黑染色的衣物怎么洗才不掉色？超实用日常保养指南！
嘿，小伙伴们！咱们今天来聊聊酷酷的炭黑衣物怎么保养和清洗，这可是个技术活儿！谁都不想自己心爱的衣服洗了几次就变得灰头土脸，对吧？别担心，看完这篇，你就能轻松Hold住你的黑色时尚啦！ 为什么炭黑衣物容易掉色？ 首先，咱们得搞清楚为...
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动态EQ驯服踩镲：告别刺耳与串音，找回清晰节奏感
恼人的踩镲？动态EQ来拯救！ 嘿，各位混音路上的朋友们！你是不是也经常遇到这样的情况：鼓组里的踩镲（Hi-hat）要么尖锐刺耳，像针一样扎进你的耳朵；要么就是和军鼓（Snare Drum）“纠缠不清”，军鼓一响，踩镲话筒里全是它的串音...
