内含7kb的停用词词典、源码、测试数据；
词典共收录了1208个常见停用词，源码基于python3，下载解压后即可运转测试数据，且效率非常高。
欢迎下载使用，如在使用过程中有任何问题，欢迎留言交流。
词典共收录了1208个常见停用词，源码基于python3，下载解压后即可运转测试数据，且效率非常高。
欢迎下载使用，如在使用过程中有任何问题，欢迎留言交流。
2023/3/3 23:17:58
5KB
1
压缩包内含：基于LSTM的股票价格预测_数据+代码+报告，可以最为数据挖掘的大作业。
股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。
要想在股票买卖中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。
股票的走势随市场变动，而且受诸多因素影响，如国际环境，政策变化，行业发展，市场情绪等等，这使得股民很难预测股票的走势。
理论上，根据股票以往的价格走势，可以预测股票的未来走势。
因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络对股票进行预测。
虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。
Hochreiter和Schmidhuber提出的长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）模型在RNN结构的基础上进行了改造，从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
因此，本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。
股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。
要想在股票买卖中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。
股票的走势随市场变动，而且受诸多因素影响，如国际环境，政策变化，行业发展，市场情绪等等，这使得股民很难预测股票的走势。
理论上，根据股票以往的价格走势，可以预测股票的未来走势。
因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络对股票进行预测。
虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。
Hochreiter和Schmidhuber提出的长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）模型在RNN结构的基础上进行了改造，从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
因此，本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。
2023/2/23 2:23:41
1.03MB
1
内含主函数main.m一个,以及主函数需求调用的若干子函数7个,另附参考含雾图片1张。
以上代码是基于MATLAB，全部通过测试，可以直接使用
以上代码是基于MATLAB，全部通过测试，可以直接使用
2023/2/22 5:31:24
140KB
1
linux下一键安装ansible2.9.9，所需基础依赖包已包含在内
2023/2/21 12:20:54
20.16MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB