搜狗词向量是一种基于词共现关系训练的词向量模型，由搜狗公司开发。它利用了大量文本数据，通过神经网络算法学习词语之间的语义关联，生成每个词的稠密向量表示。搜狗词向量模型可以用于各种自然语言处理任务，例如词义相似度计算、文本分类和情感分析。
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给出基于量子粒子群的支持向量机的matlab代码，可以用傅里叶变化、小波变化等多种数据，留一法检测分类正确率
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控制向量必须紧随地址向量之后。如图 6.12 所示，地址向量和控制向量按顺序被写向量跟随。执行以下顺序：1. 在地址向量结束后，TREQA 和 TREQB 保持高电平，表示下一个周期为控制向量；2. 在下一个周期，控制信息被应用到 TBUS[31：0]，而 TREQA 和 TREQB 发生变化以反映
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本资源包含了自然语言处理中常用的停用词列表以及经过wiki语料训练得到的100维词向量。停用词是在文本处理中需要被过滤掉的常见词语，而词向量则是将词语表示为实数向量以便于计算机处理。这些资源可以在自然语言处理任务中用于文本预处理和特征表示。
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本代码片段展示了如何使用Python的scikit-learn库构建一个简单的支持向量机（SVM）模型。 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.sv
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ActionScript 3 中的二维向量操作 Vector2D 类是 ActionScript 3 中用于处理二维向量的强大工具。它提供了各种方法来执行向量运算，例如： 向量加法和减法: 使用 add() 和 subtract() 方法可以轻松地将向量相加或相减。 向量长度: 使用 length
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