THẢO LUẬN

thg 1 18, 2019 7:44 SA

Tuyệt vời!

+1
Avatar
đã bình luận cho bài viết
thg 1 18, 2019 7:39 SA

ng serve bạn nhé

0
thg 1 18, 2019 7:29 SA

1 cú google translate chăng???

0
thg 1 18, 2019 6:49 SA

Hay 👍

0

cảm ơn bạn. bài viết tuyệt vời !

0
thg 1 18, 2019 6:10 SA

@Naem Ngắn gọn xúc tích ghê 🤣

0
thg 1 18, 2019 5:11 SA

Cảm ơn bài viết hữu ích của anh

0
thg 1 18, 2019 4:23 SA

Tks anh 😱

0
thg 1 18, 2019 4:14 SA

bài viết gắn gọn, xúc tích và rất dễ hiểu. 👍

0
thg 1 18, 2019 4:03 SA

ở file pakage.json ở dependencies sửa "bootstrap": "^3.3.7" thành "bootstrap": "^4.0.0",

0

Chăm chỉ đọc sách thế e 😄 trả hết sách thư viện chưa =]]

+1

Hiện tại mình đang sử dụng LSH để indexing để tìm những văn bản tương đồng nhưng chắc do dữ liệu chỉ khoảng 2k nên cũng khá nhanh, tuy nhiên cách này không hiệu quả lắm do mình sử dụng minhash là bộ keyword của từng bài nên nó hơi có vẻ thô sơ, mình đang tính chuyển sang word embedding để xử lý r tính độ similarity = cosine giữa 2 matrix, bạn liệu có recommend gì cho phương pháp này không

0
thg 1 18, 2019 3:00 SA

😘

0

Good job 💯

0

Chưa biết khi nào ✌️

0

bài viết bổ ích đó e..cố gắng lên e nhé

0

ngon

+1
thg 1 18, 2019 1:42 SA

dựa vào id của user đó bạn

0
Viblo
Hãy đăng ký một tài khoản Viblo để nhận được nhiều bài viết thú vị hơn.
Đăng kí