因为MPI在可扩展性上的限制， 我们可以大致理解为什么Google的并行计算架构上没有实现经典的MPI。同时，我们自然的考虑Google里当时最有名的并行计算框架MapReduce。MapReduce的风格和MPI截然相反。
卢盛祺1,2,3，管连4，金敏3，韩景倜1,2（1.上海财经大学 信息管理与工程学院，上海 200433；2.上海财经大学上海市金融信息技术重点实验室，上海 200433；3.复旦大学 软件学院，上海 200433；4.
这一篇文章，我们接着讲情感分析，当然，情感分析不仅有积极和消极之分(详见之前文章，还有强弱之分（本文即将介绍的）。本文涉及的是基于情感词典的情感分析，即通过情感得分正负来判断语句的情感倾向，而分数值的绝对值大小则通常用来表示情感的强弱。
本文纯属搞笑！！Topic Model (主题模型）这个东西如果从99年Hofmann的pLSA开始算起，得火了有近20年了。这20年里出现了很多东西，这篇文章不准备对这些东西做细致的介绍，而是谈谈个人对这些模型的一些看法。
本文利用gensim进行LDA主题模型实验，第一部分是基于前文的wiki语料，第二部分是基于Sogou新闻语料。1. 基于wiki语料的LDA实验上一文得到了wiki纯文本已分词语料 wiki.zh.seg.utf.txt，去停止词后可进行LDA实验。
改编原文:Shengfeng Liu， Yi Wang， Xin Yang， Baiying Lei， Li Liu， Shawn Xiang Li， Dong Ni， Tianfu Wang.Deep Learning in Medical Ultrasound Analysis: A Review.Engineering，2019，5:261-275.
Service was impeccable. Experience and presentation was cool. Eating a balloon was fun. Trying to make a reservation was ridiculous. Food was not mouth watering， tasted like it it was made in a lab. I appreciate delicious food， so I don't get the hype here.
输出格式:文献列表+断裂点分析表''To comprehensively understand the applicability of in ， search for literature in Chinese， English， German， and French from the past decade. Prioritize overlooked non-English studies and analyze fracture points in East-West academic dialogues. Output format: Literature list + Fracture points analysis table'2.反经典文献定位。'为挑战的主流叙事，请识别其被过度引用的5篇经典文献，并找出3篇方法论对立的颠覆性研究。
中文地址：概率主题模型简介Introduction to Probabilistic Topic Models本文主要是sklearn的LDA及可视化实现，下篇主要介绍LightLDA的相关内容：一、LDA主题模型的通俗理解假如有一篇文章text，通过里面的词，来确定他是什么类型
