【人工智能】TF-IDF算法概述
TF-IDF算法，全称Term Frequency-Inverse Document Frequency（词频-逆文档频率），是一种在信息检索和文本挖掘领域广泛应用的加权技术。它通过评估一个词语在文档中的重要程度，来挖掘文章中的关键词，进而用于文本分析、搜索引擎优化等场景。其核心思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高（TF高），且在其他文章中很少出现（IDF也高），则认为这个词或短语具有很好的类别区分能力，适合用来代表这篇文章的内容。
具体而言，TF-IDF由两部分组成，即词频(TF)和逆文档频率(IDF)。词频(TF)指的是某一个给定的词在该文件中出现的频率。这个数值通常会被归一化
springmvc前端jsp与html
在Spring MVC框架中，前端页面既可以使用JSP（JavaServer Pages）也可以使用HTML，具体使用哪一种或哪几种技术，主要取决于项目的需求、团队的熟悉度以及项目的可维护性等因素。
语义化增强代码可读性和可维护性，改善辅助技术用户的体验，并提高搜索引擎的友好度
在数字化时代，语义化对网页设计至关重要。它通过使用具有明确意义的标签来描述内容结构，不仅提升网站质量与用户体验，还助力搜索引擎优化。语义化增强代码可读性和可维护性，改善辅助技术用户的体验，并提高搜索引擎的友好度。常见标签如`<header>`至`<footer>`界定内容层次，`<nav>`定义导航区，`<article>`及`<section>`划分内容区块。实践时需结合CSS和JavaScript，并考虑响应式设计中的语义一致性。虽然面临习惯改变和复杂布局等挑战，但语义化仍是构建优质网站的基础。