为了弥补国内在中文情感挖掘方面的语料的匮乏，谭松波收集整理了一个较大规模的酒店评论语料。
语料规模为10000篇。
语料从携程网上自动采集，并经过整理而成。
为了方便起见，语料被整理成4个子集:1.ChnSentiCorp-Htl-ba-2000:平衡语料，正负类各1000篇。
2.ChnSentiCorp-Htl-ba-4000:平衡语料，正负类各2000篇。
3.ChnSentiCorp-Htl-ba-6000:平衡语料，正负类各3000篇。
4.ChnSentiCorp-Htl-unba-10000:非平衡语料，正类为7000篇。
语料规模为10000篇。
语料从携程网上自动采集，并经过整理而成。
为了方便起见，语料被整理成4个子集:1.ChnSentiCorp-Htl-ba-2000:平衡语料，正负类各1000篇。
2.ChnSentiCorp-Htl-ba-4000:平衡语料，正负类各2000篇。
3.ChnSentiCorp-Htl-ba-6000:平衡语料，正负类各3000篇。
4.ChnSentiCorp-Htl-unba-10000:非平衡语料，正类为7000篇。
2024/3/24 6:03:01
3.81MB
1
barabasi的经典书籍networkscience共10章BA网络和各种改进网络健壮性
2024/2/29 19:02:54
85.71MB
1
【硕士论文代码】基于Matlab的BA无标度网络拓扑生成算法，BA模型有两个重要特性：增长特性和优先连接特性.rar
2023/12/19 22:53:46
1KB
1
基于复杂网络理论知识研究了无标度网络的构造算法，并在原有的BA无标度网络模型的基础上，通过加入内部边和重连边机制使该网络模型不但具有无标度特性而且具有现实社会网络的小世界特性，同时给网络的节点加入初始引力，得出了一种改进的无标度网络模型。
最后，不仅从理论上通过平均场方法验证了改进模型，而且通过数据仿真验证该模型。
最后，不仅从理论上通过平均场方法验证了改进模型，而且通过数据仿真验证该模型。
2023/9/1 18:53:13
691KB
1
采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）对新疆、青海和俄罗斯的白色软玉进行产地研究。
选取产自新疆（和田、于田、且末）、青海（格尔木）、俄罗斯（贝加尔湖）的146个白色软玉样品作为样品集，从样品集中随机抽取111个样品作为校正集，用于建立PLS-DA识别模型，剩余35个样品作为验证集，用于检验PLS-DA识别模型的预测效果。
采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析，选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素，并选取589.995，766.490，396.152，670.793，313.042，257.610，407.771，389.138，455.403，437.493，401.239nm处的谱线作为目标元素的分析谱线，选取Si元素作为内标元素，以其在288.158nm处的谱线作为内标元素分析谱线，分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx，由Rx组成自变量矩阵，用于模型的建立与预测。
实验结果表明，采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型，其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9
选取产自新疆（和田、于田、且末）、青海（格尔木）、俄罗斯（贝加尔湖）的146个白色软玉样品作为样品集，从样品集中随机抽取111个样品作为校正集，用于建立PLS-DA识别模型，剩余35个样品作为验证集，用于检验PLS-DA识别模型的预测效果。
采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析，选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素，并选取589.995，766.490，396.152，670.793，313.042，257.610，407.771，389.138，455.403，437.493，401.239nm处的谱线作为目标元素的分析谱线，选取Si元素作为内标元素，以其在288.158nm处的谱线作为内标元素分析谱线，分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx，由Rx组成自变量矩阵，用于模型的建立与预测。
实验结果表明，采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型，其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9
2023/7/27 20:56:48
5.55MB
1
用matlab所写的复杂网络所用的经典算法，如BA无标度网络，ER随机网络，WS小世界网络和NS小世界网络，以及最近邻耦合网络等matlab算法，可以修改参数，可以绘制复杂网络图形。
在matlab中直接可运行。
在matlab中直接可运行。
2023/5/31 15:33:10
4KB
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