内含2021美赛C题第一问代码。
内涵数据整理、可视化、回归、时间序列分析、生长季节的建模实现代码；
第二问代码。
内涵图像处理、词云图、词频统计、回归模型、变量选择、判别分析的建模实现代码。
感兴趣的可以下载学习。
声明：只可自己使用，不可商用。
违者必究。
具体思路分析见下面链接：https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/113722054
内涵数据整理、可视化、回归、时间序列分析、生长季节的建模实现代码；
第二问代码。
内涵图像处理、词云图、词频统计、回归模型、变量选择、判别分析的建模实现代码。
感兴趣的可以下载学习。
声明：只可自己使用，不可商用。
违者必究。
具体思路分析见下面链接：https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/113722054
2024/1/28 18:58:08
683.58MB
1
该软件可以实现微博分析、聊天分析、全网分析、网站分析、浏览分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本的情感分析
2023/12/20 17:36:38
84KB
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问题发现：本次案例为工作中遇到的实际问题，在语音识别中的语料准备部分，需要从网络中爬取相当数量的相关文本，其中发现爬取到了一些不相关的内容，如何把这些不相关的内容剔除掉成为笔者需要思考的问题。
初步思考：遇到此问题笔者第一时间考虑是将文本分词后向量化，使用聚类看一下分布情况，然而发现在不同训练集中，训练样本变化时，向量随之变化，在测试集中表现一般，在实测中几乎无用。
于是想到向量化的方法问题，使用sklearnCountVectorizer方法进行向量化，仅仅是将所有词频无序的向量化，看到另外博文时，发现应该先将目标主题的文本进行词频统计，将统计结果当做向量化模板，实测发现效果不错，现将此方法分享给大家
初步思考：遇到此问题笔者第一时间考虑是将文本分词后向量化，使用聚类看一下分布情况，然而发现在不同训练集中，训练样本变化时，向量随之变化，在测试集中表现一般，在实测中几乎无用。
于是想到向量化的方法问题，使用sklearnCountVectorizer方法进行向量化，仅仅是将所有词频无序的向量化，看到另外博文时，发现应该先将目标主题的文本进行词频统计，将统计结果当做向量化模板，实测发现效果不错，现将此方法分享给大家
2023/7/17 6:40:05
2.71MB
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近期因为工作需要，想利用python实现中分词频统计，然后生成图云的小程序。
此前完全没有接触过这一块，各种百度后实现最初的需求，这里上传源码，希望能给其他小伙伴一点参考。
此前完全没有接触过这一块，各种百度后实现最初的需求，这里上传源码，希望能给其他小伙伴一点参考。
2023/6/13 2:34:55
836B
1
内含2021美赛C题第二问代码。
内在图像处置、词云图、词频统计、回归模子、变量遴选、分辨阐发的建模实现代码。
感兴趣的能够下载学习。
申明：只可自己使用，不可商用。
违者必究。
详尽思绪阐发见上面链接：https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/113722054
内在图像处置、词云图、词频统计、回归模子、变量遴选、分辨阐发的建模实现代码。
感兴趣的能够下载学习。
申明：只可自己使用，不可商用。
违者必究。
详尽思绪阐发见上面链接：https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/113722054
2023/4/4 13:51:43
683.53MB
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内容（1）从文件中读出一篇英文文章，将不同的单词存入堆中，建立相应的索引表确定各单词在堆中存储的位置及出现的次数。
（2）按单词出现的频率递减的次序输出。
（2）按单词出现的频率递减的次序输出。
2023/2/16 8:39:21
3KB
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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