白羊座最合不來的星座，白羊座和什么星座最不配
白羊座是一個熱情、活力十足、自信、冒險和堅定的星座，他們喜歡挑戰和冒險，不喜歡被束縛和限制。然而，他們也有自己的缺點和弱點，比如沖動、暴躁、自我中心、缺乏耐心和注意細節
1986年丙寅: 山林之虎 五行屬火
2011年“劫在五行絕處, 亡在五行旺處”. 逢亡神者，其人心性難定、氣量變小、事難如愿、脾氣粗俗，魂不守舍、有魂無體，特別不利家運，免不了爭紛是非，
在中國，生肖是很重要的，而不少人買房也會根據生肖的屬性選擇適合自己生肖的房子，樓層也不例外，那么屬猴的人適合買什么樓層的房子呢？下面跟大家分享一下。
猴在地支為申，五行屬陽金，所屬方位為西南，適合居住西南面開闊平廣、先見低洼后見高的房子。戶門適宜朝西南、朝東南、朝北，樓層或門牌號碼尾數適宜是2、5、7、8、9。五行學火克金，所以房子的西南面千萬不要是廚房或見爐灶，而且住所西南面也不要有火氣太旺的建筑物。
1、屬猴的人吉利樓層是：4、5、9、10、14、15樓；生肖不吉利樓層有：1、2、6、7、11、12樓。
2、屬猴的人催旺自身運勢的樓層：尾數為4、9的樓層。
3、屬猴的人運勢穩中有升的樓層：尾數為5、0的樓層。
4、有利于屬猴的人財運的樓層：尾數為3、8的樓層。
5、屬猴的人最佳房屋朝向：選擇東南（偏南）、正北、東南（偏東）。
在我們的生活中，我們都喜歡那些能夠不斷規范自己，擁有天賦和素質的人。然而，不得不說，有些人經常有最臭的問題，但由于一些特殊的天賦，這些問題直接被忽視，甚至被稱為天才。然后，讓我們來看看哪些星座是這樣的。
雙子座的人有很多難聞的問題，其中大部分表現在他們憎恨一個人。換句話說，如果他們想取悅一個人，他們真的可以讓你閉嘴大笑，但如果他們憎恨一個人，他們不僅會諷刺地說話，還會讓你厭惡。
事實上，雙子座的壞習慣發生在他們討厭的人身上。不可忽視的是，他們的智商真的很高。無論他們遇到什么或做什么，他們總是可以找到正確的答案，并在最早的時候做出各種各樣的方法。
白羊座的人說這聽起來不好，這是一個粗糙的說法。這是怎么說的？也就是說，他們中的大多數人都過著漫不經心的生活。他們說，雖然他們不在乎，但總是很難集中注意力。因此，在外人看來，有很多難聞的問題，似乎很難改變他們的一生。
但話說回來，雖然白羊座的人很粗心，但他們自己的大腦非常靈活和聰明。雖然在大多數情況下，他們不知道如何靈活地使用它，并在正確的地方使用它，但我不得不說，當他們真的遇到他們想要嚴肅的事情時，他們通常很容易做出正確的答案，甚至讓人們認為這是一個不合理的天才。
對水瓶座來說，最惱人的事情之一是他們有多少難聞的問題。他們心里很清楚，但他們不會改變。不管誰強調，他們都不會改變。因為他們只關注自己關注的事情，而他們直接忽略了其他事情。
但必須指出的是，天才和瘋子之間往往是一種想法。即使水瓶座的人有很多難聞的問題，他們通常看起來也很瘋狂，但不可否認的是，他們天生的高智商不能被描述為聰明，而是智慧，甚至稱他們為天才。
生根就是運氣的根基，
運是運氣。9歲運是指9歲開始上運，9到19是一運，20到30是一運，這樣類推，至于運的好壞則需要拿八字來斷。
就是九歲開始行運的意思
傳統的人機交互，主要通過鍵盤、鼠標、屏幕等方式進行，只追求便利和準確，無法理解和適應人的情緒或心境。而如果缺乏這種情感理解和表達能力，就很難指望計算機具有類似人一樣的智能，也很難期望人機交互做到真正的和諧與自然。由于人類之間的溝通與交流是自然而富有感情的，因此，在人機交互的過程中，人們也很自然地期望計算機具有情感能力。情感計算（Affective Computting）就是要賦予計算機類似于人一樣的觀察、理解和生成各種情感特征的能力，最終使計算機像人一樣能進行自然、親切和生動的交互。 有關人類情感的深入研究，早在19世紀末就進行了。然而，除了科幻小說當中，過去極少有人將“感情”和無生命的機器聯系在一起。只有到了現代，隨著數字信息技術的發展，人們才開始設想讓機器（計算機）也具備“感情”。從感知信號中提取情感特征，分析人的情感與各種感知信號的關聯，是國際上近幾年剛剛興起的研究方向（圖1）。
人的情緒與心境狀態的變化總是伴隨著某些生理特征或行為特征的起伏，它受到所處環境、文化背景、人的個性等一系列因素的影響。要讓機器處理情感，我們首先必須探討人與人之間的交互過程。那么人是如何表達情感，又如何精確地覺察到它們的呢？人們通過一系列的面部表情、肢體動作和語音來表達情感，又通過視覺、聽覺、觸覺來感知情感的變化。視覺察覺則主要通過面部表情、姿態來進行；語音、音樂則是主要的聽覺途徑；觸覺則包括對愛撫、沖擊、汗液分泌、心跳等現象的處理。
情感計算研究的重點就在于通過各種傳感器獲取由人的情感所引起的生理及行為特征信號，建立“情感模型”，從而創建感知、識別和理解人類情感的能力，并能針對用戶的情感做出智能、靈敏、友好反應的個人計算系統，縮短人機之間的距離，營造真正和諧的人機環境（圖2）。 在生活中，人們很難保持一種僵硬的臉部表情，通過臉部表情來體現情感是人們常用的較自然的表現方式，其情感表現區域主要包括嘴、臉頰、眼睛、眉毛和前額等。人在表達情感時，只稍許改變一下面部的局部特征（譬如皺一下眉毛），便能反映一種心態。在1972年，著名的學者Ekman提出了臉部情感的表達方法（臉部運動編碼系統FACS）。通過不同編碼和運動單元的組合，即可以在臉部形成復雜的表情變化，譬如幸福、憤怒、悲傷等。該成果已經被大多數研究人員所接受，并被應用在人臉表情的自動識別與合成（圖3）。
隨著計算機技術的飛速發展，為了滿足通信的需要，人們進一步將人臉識別和合成的工作融入到通信編碼中。最典型的便是MPEG4 V2視覺標準，其中定義了3個重要的參數集：人臉定義參數、人臉內插變換和人臉動畫參數。表情參數中具體數值的大小代表人激動的程度，可以組合多種表情以模擬混合表情。
在目前的人臉表情處理技術中，多側重于對三維圖像的更加細致的描述和建模。通常采用復雜的紋理和較細致的圖形變換算法，達到生動的情感表達效果。在此基礎上，不同的算法形成了不同水平的應用系統（圖4，圖5） 人的姿態一般伴隨著交互過程而發生變化，它們表達著一些信息。例如手勢的加強通常反映一種強調的心態，身體某一部位不停地擺動，則通常具有情緒緊張的傾向。相對于語音和人臉表情變化來說，姿態變化的規律性較難獲取，但由于人的姿態變化會使表述更加生動，因而人們依然對其表示了強烈的關注。
科學家針對肢體運動，專門設計了一系列運動和身體信息捕獲設備，例如運動捕獲儀、數據手套、智能座椅等。國外一些著名的大學和跨國公司，例如麻省理工學院、IBM等則在這些設備的基礎上構筑了智能空間。同時也有人將智能座椅應用于汽車的駕座上，用于動態監測駕駛人員的情緒狀態，并提出適時警告。意大利的一些科學家還通過一系列的姿態分析，對辦公室的工作人員進行情感自動分析，設計出更舒適的辦公環境。 在人類的交互過程中，語音是人們最直接的交流通道，人們通過語音能夠明顯地感受到對方的情緒變化，例如通過特殊的語氣詞、語調發生變化等等。在人們通電話時，雖然彼此看不到，但能從語氣中感覺到對方的情緒變化。例如同樣一句話“你真行”，在運用不同語氣時，可以使之成為一句贊賞的話，也可以使之成為諷刺或妒忌的話。
目前，國際上對情感語音的研究主要側重于情感的聲學特征的分析這一方面。一般來說，語音中的情感特征往往通過語音韻律的變化表現出來。例如，當一個人發怒的時候，講話的速率會變快，音量會變大，音調會變高等，同時一些音素特征（共振峰、聲道截面函數等）也能反映情感的變化。中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室的專家們針對語言中的焦點現象，首先提出了情感焦點生成模型。這為語音合成中情感狀態的自動預測提供了依據，結合高質量的聲學模型，使得情感語音合成和識別率先達到了實際應用水平。 雖然人臉、姿態和語音等均能獨立地表示一定的情感，但人在相互交流的過程中卻總是通過上面信息的綜合表現來進行的。所以，惟有實現多通道的人機界面，才是人與計算機最為自然的交互方式，它集自然語言、語音、手語、人臉、唇讀、頭勢、體勢等多種交流通道為一體，并對這些通道信息進行編碼、壓縮、集成和融合，集中處理圖像、音頻、視頻、文本等多媒體信息。
目前，多模態技術本身也正在成為人機交互的研究熱點，而情感計算融合多模態處理技術，則可以實現情感的多特征融合，能夠有力地提高情感計算的研究深度，并促使出現高質量、更和諧的人機交互系統。
在多模態情感計算研究中，一個很重要的研究分支就是情感機器人和情感虛擬人的研究。美國麻省理工學院、日本東京科技大學、美國卡內基·梅隆大學均在此領域做出了較好的演示系統。目前中科院自動化所模式識別國家重點實驗室已將情感處理融入到了他們已有的語音和人臉的多模態交互平臺中，使其結合情感語音合成、人臉建模、視位模型等一系列前沿技術，構筑了栩栩如生的情感虛擬頭像，并正在積極轉向嵌入式平臺和游戲平臺等實際應用（圖6）。 情感狀態的識別和理解，則是賦予計算機理解情感并做出恰如其分反應的關鍵步驟。這個步驟通常包括從人的情感信息中提取用于識別的特征，例如從一張笑臉中辨別出眉毛等，接著讓計算機學習這些特征以便日后能夠準確地識別其情感。
為了使計算機更好地完成情感識別任務，科學家已經對人類的情感狀態進行了合理而清晰的分類，提出了幾類基本情感。目前，在情感識別和理解的方法上運用了模式識別、人工智能、語音和圖像技術的大量研究成果。例如：在情感語音的聲學分析的基礎上，運用線性統計方法和神經網絡模型，實現了基于語音的情感識別原型；通過對面部運動區域進行編碼，采用HMM等不同模型，建立了面部情感特征的識別方法；通過對人姿態和運動的分析，探索肢體運動的情感類別等等。
不過，受到情感信息的捕獲技術的影響，并缺乏大規模的情感數據資源，有關多特征融合的情感理解模型的研究還有待深入。隨著未來的技術進展，還將提出更有效的機器學習機制。 情感計算與智能交互技術試圖在人和計算機之間建立精確的自然交互方式，將會是計算技術向人類社會全面滲透的重要手段。未來隨著技術的不斷突破，情感計算的應用勢在必行，其對未來日常生活的影響將是方方面面的，目前我們可以預見的有：
情感計算將有效地改變過去計算機呆板的交互服務，提高人機交互的親切性和準確性。一個擁有情感能力的計算機，能夠對人類的情感進行獲取、分類、識別和響應，進而幫助使用者獲得高效而又親切的感覺，并有效減輕人們使用電腦的挫敗感，甚至幫助人們便于理解自己和他人的情感世界。
它還能幫助我們增加使用設備的安全性（例如當采用此類技術的系統探測到司機精力不集中時可以及時改變車的狀態和反應）、使經驗人性化、使計算機作為媒介進行學習的功能達到最佳化，并從我們身上收集反饋信息。例如，一個研究項目在汽車中用電腦來測量駕車者感受到的壓力水平，以幫助解決所謂駕駛者的“道路狂暴癥”問題。
情感計算和相關研究還能夠給涉及電子商務領域的企業帶來實惠。已經有研究顯示，不同的圖像可以喚起人類不同的情感。例如，蛇、蜘蛛和槍的圖片能引起恐懼，而有大量美元和金塊的圖片則可以使人產生非常強烈的積極反應。如果購物網站和股票交易網站在設計時研究和考慮這些因素的意義，將對客流量的上升產生非常積極的影響。
在信息家電和智能儀器中，增加自動感知人們的情緒狀態的功能，可以提供更好的服務。
在信息檢索應用中，通過情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息檢索的精度和效率。
在遠程教育平臺中，情感計算技術的應用能增加教學效果。
利用多模式的情感交互技術，可以構筑更貼近人們生活的智能空間或虛擬場景等等。
情感計算還能應用在機器人、智能玩具、游戲等相關產業中，以構筑更加擬人化的風格和更加逼真的場景。 由于缺乏較大規模的情感數據資源，情感計算的發展受到一定的限制，而且多局限在語音、身體語言等具體而零散的研究領域，僅僅依靠這些還難以準確地推斷和生成一個人的情感狀態，并進行有效的情感交互。目前，科學家們正在積極地探索多特征融合的情感計算理論模型。很多人認為，今后幾年情感計算將在這些方面需要取得突破：
更加細致和準確的情感信息獲取、描述及參數化建模。
多模態的情感識別、理解和表達（圖像、語音、生理特征等）。
自然場景對生理和行為特征的影響。
更加適用的機器學習算法。
海量的情感數據資源庫。 不久前，為了推動我國在這一領域的研究，探討情感計算和智能交互技術的發展動態與趨勢，促進我國科研人員在此領域的交流與合作，中國科學院自動化研究所、中國自動化學會、中國計算機學會、中國圖象圖形學會、中國中文信息學會、國家自然科學基金委員會和國家863計劃計算機軟硬件技術主題作為主辦單位，在北京主辦了第一屆中國情感計算與智能交互學術會議。
事實證明，情感計算的概念盡管誕生不久，但已受到學術界和產業界的高度重視，相關領域的研究和應用正方興未艾，國家自然科學基金委也將其列入重點項目的指南中。值得注意的是，近幾年來，與情感計算有密切關系的普適計算和可穿戴式計算機的研究也已獲得了蓬勃發展，并同樣得到了國家的大力支持。這為情感信息的實時獲取提供了極大的便利條件，也為情感計算在國內的發展提供了更好的發展平臺。
http://mini.eastday.com/bdmip/180414224336264.html
在這篇文章中，主要介紹的內容有：
1、將單詞轉換為特征向量
2、TF-IDF計算單詞關聯度
文本的預處理和分詞。
如何將單詞等分類數據轉成為數值格式，以方便我們后面使用機器學習來訓練模型。
一、將單詞轉換為特征向量
詞袋模型(bag-of-words model)：將文本以數值特征向量的形式來表示。主要通過兩個步驟來實現詞袋模型：
1、為整個文檔集(包含了許多的文檔)上的每個單詞創建一個唯一的標記。
2、為每個文檔構建一個特征向量，主要包含每個單詞在文檔上的出現次數。
注意：由于每個文檔中出現的單詞數量只是整個文檔集中很少的一部分，因此會有很多的單詞沒有出現過，就會被標記為0。所以，特征向量中大多數的元素就會為0，就會產生稀疏矩陣。
下面通過sklearn的CountVectorizer來實現一個詞袋模型，將文檔轉換成為特征向量
通過count.vocabulary_我們可以看出每個單詞所對應的索引位置，每一個句子都是由一個6維的特征向量所組成。其中，第一列的索引為0，對應單詞"and"，"and"在第一和二條句子中沒有出現過，所以為0，在第三條句子中出現過一些，所以為1。特征向量中的值也被稱為原始詞頻(raw term frequency)簡寫為tf(t,d)，表示在文檔d中詞匯t的出現次數。
注意：在上面詞袋模型中，我們是使用單個的單詞來構建詞向量，這樣的序列被稱為1元組(1-gram)或單元組(unigram)模型。除了一元組以外，我們還可以構建n元組(n-gram)。n元組模型中的n取值與特定的應用場景有關，如在反垃圾郵件中，n的值為3或4的n元組可以獲得比較好的效果。下面舉例說明一下n元組，如在"the weather is sweet"這句話中，
1元組："the"、"weather"、"is"、"sweet"。
2元組："the weather"、"weather is"、"is sweet"。
在sklearn中，可以設置CountVecorizer中的ngram_range參數來構建不同的n元組模型，默認ngram_range=(1,1)。
sklearn通過CountVecorizer構建2元組
二、TF-IDF計算單詞關聯度
在使用上面的方法來構建詞向量的時候可能會遇到一個問題：一個單詞在不同類型的文檔中都出現，這種類型的單詞其實是不具備文檔類型的區分能力。我們通過TF-IDF算法來構建詞向量，從而來克服這個問題。
詞頻-逆文檔頻率(TF-IDF，term frequency-inverse document frequency)：tf-idf可以定義為詞頻×逆文檔頻率
其中tf(t,d)表示單詞t在文檔d中的出現次數，idf(t,d)為逆文檔頻率，計算公式如下
其中，nd表示文檔的總數，df(t,d)表示包含單詞t的文檔d的數量。分母中加入常數1，是為了防止df(t,d)=0的情況，導致分母為0。取log的目的是保證當df(t,d)很小的時候，不會導致idf(t,d)過大。
通過sklearn的TfidfTransformer和CountVectorizer來計算tf-idf
可以發現"is"(第二列)和"the"(第六列)，它們在三個句子中都出現過，它們對于文檔的分類所提供的信息并不會很多，所以它們的tf-idf的值相對來說都是比較小的。
注意：sklearn中的TfidfTransformer的TF-IDF的計算與我們上面所定義TF-IDF的公式有所不同,sklearn的TF-IDF計算公式
通常在計算TF-IDF之前，會對原始詞頻tf(t,d)做歸一化處理，TfidfTransformer是直接對tf-idf做歸一化。TfidfTransformer默認使用L2歸一化，它通過與一個未歸一化特征向量L2范數的比值，使得返回向量的長度為1，計算公式如下：
下面通過一個例子來說明sklearn中的TfidfTransformer的tf-idf的計算過程，以上面的第一句話"The sun is shining"為例子
1、計算原始詞頻
a、單詞所對應的下標
b、計算第三句話的原始詞頻tf(t,d)
c、計算逆文檔頻率idf(t,d)
注意：其他的詞在計算tf-idf都是0，因為原始詞頻為0，所以就不需要計算idf了，log是以自然數e為底。
d、計算tf-idf
所以，第一個句子的tf-idf特征向量為[0,1,1.29,1.29,0,1,0]
e、tf-idf的L2歸一化
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