Another correlation function?! Yes, the correlation function from the psycho package. devtools::install_github("neuropsychology/psycho.R") # Install the newest version library(psycho) library(tidyverse) cor <- psycho::affective %>% correla
基本思路: 每个评论取前200个单词.然后生成词汇表,利用词汇index标注评论(对 每条评论的前200个单词编号而已),然后使用LSTM做正负评论检测. 代码解读见[[[评论]]]!embedding层本质上是word2vec!!!在进行数据降维,但是不是所有的LSTM都需要这个,比如在图像检测mnist时候,就没有这层! import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python import learn from sklearn
原文地址:Pixel accurate collision detection with Javascript and Canvas 译者:nzbin 我正在开发一个需要再次使用碰撞检测的游戏.我通常会使用简单高效的盒模型碰撞检测.盒子模型的主要原则就是把所有的物体都抽象成正方形,如果两个正方形有重叠,就认为是一次碰撞.这通常是一个简单的游戏所需要的.但是因为这种模型我之前用过多次,我想尝试一些更深刻更准确的方法. 我选择从像素级层面来看是否发生了碰撞.首先我要了解“像素是什么”.我测试的元素透