LDA是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。文档到主题服从Dirichlet分布，主题到词服从多项式分布。 LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为

高速one-wire总线驱动，亲测可用。该demo在运行时会有一定概率读取失败，原因是没有设置锁和读写屏障。-High-speed one-wire bus driver, pro-test available. The demo at run time will have a certain probability of failure to read, because there is no set lock and literacy barriers.