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博文TF-IDF算法介绍及实现主要介绍了TF-IDF，包括原理、不足、实战。阅读问题的提出中包含了对TF-IDF的拓展。TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘（text mining）的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于

1.假设检验假设检验分为参数检验与非参数检验。（1） 参数检验：已知总体分布, 猜测总体的某参数(原假设H0，null hypothesis)，用一组样本来检验这个假设， 是否正确 (即接受还是拒绝假设H0)。（2） 非参数检验：两总体的分布未知，检验两总体分布是否一致(用两组样本来检验)；由样本分布推测其总体分布 (假设H0)，用另一组样本来检验这个假设，是否正确。1.1.正态总体下的参数假设检

PyTorch3D是非常好用的3D工具库。但是PyTorch3D对于可用于debug（例如调整cameras参数）的可视化工具并没有进行系统的介绍。这篇文章主要是想介绍我觉得非常使用的PyTorch3D可视化工具。

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因为老师要求实验报告中附带参考文献原文，所以编写了这个文件。（作业果然是最佳动力Python的pdf工具还是很全的，本次使用了wkhtmltopdf接口因为基本不会报什么错，所以写成了命令行运行形式一次只能处理一个url因为根据自己需要编写的，放到博客上只是给小伙伴们参考思路，根据自己的需求修改~#!/usr/bin/python#@Author: zhongshshimport ...

1. Neo4j 检索速度慢通过创建索引解决。Neo4j索引原理参考：neo4j - 查询效率的几种优化思路1.1 python先阅读（https://blog.csdn.net/MaoziYa/article/details/114195824）代码：graph.run(‘CREATE INDEX ON : PersonTest(name)’)钟爱python，操作方便叻！1.2 neo4j-s