关键同步 获得不同的新闻前景

TF_IDF 用python实现TF_IDF算法，用于文档的相关性搜索 已初步完成

python实现tf-idf

支持AP模式下与STA模式下的本地局域网OTA功能（不需要OTA服务器）。 demo包含： 1. wifi连接初始化（包括AP模式和STA模式） 2. OTA服务器（端口89）：包含固件上传页面URI、POST文件接收URI、当前固件信息查询URI 3. 固件上传html：为原生js实现，post文件上传，上传进度及速度显示，错误显示 4. 固件诊断程序：通过将GPIO2拉高判断固件是否运行成功，若失败则回滚固件 5. BuildVer.sh：编译并根据编译时间生成版本号文件小工具 文章链接：https://blog.csdn.net/l851285812/article/details/116939175

包含课题的python源码，实验报告以及测试数据。 对于给定文本库，用户提交检索关键词（例如： NBA, basket, ball），在文本库中查询与检索关键词最相关的 k 个文本（例如 k=5），并根据文本与检索关键词的相关度，对这 k 个文本进行排序，将排序后的结果返回给用户。 使用TF-IDF权值衡量关键词对于某篇文章的重要性，从而根据关键词挑选出相关性较高的文本。首先程序加载文本库，并对数据进行处理，用户输入一个或多个关键词，分别输出前五的各检索关键词的文本排序序列。

《ESP8266_RTOS_SDKv3读DS18B20温度数据(静态库)》一文的项目

里面有TFIDF的实现过程，配有详细的注释

主要介绍了TF-IDF理解及其Java实现代码实例，简单介绍了tfidf算法及其相应公式，然后分享了Java实现代码，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。

我的博客：TF-IDF原理及算法实现https://blog.csdn.net/weixin_34566605/article/details/106228012。该资源是有关中文文章的数据集，适合进行TF-IDF词频分析，数据集中的词已经用分词工具按空格切割过，可以直接使用，代码实现部分在博客中有写

python实现knn、naive bayes、vsm、tf-idf模型。并包含数据集