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二级分类:
数据挖掘项目
数据挖掘项目推文聚类目标:主TwitterAPI用于提取推文掌握自然语言处理数据清理推文分类要求:Twitter开发人员帐户TwitterAPI1-数据提取:导入库(tweepy+熊猫+numpy)连接到TwitterAPI将推文提取到多个csv文件中,然后将它们组合到一个csv文件中2-处理前的推文:使用re库搜索不必要的信息。
删除标点符号,主题标签,个人资料名称,URL和表情符号。
创建一个新的干净的CSV文件3-处理推文:自然语言处理导入nltk(自然语言工具包),它由最常用的算法组成,例如标记化,词性标记,词干,情感分析,主题细分和命名实体识别。
NLTK协助计算机分析,预处理和理解书面文本。
使用“停用词”摆脱英语单词,这些单词不会给句子增加太多含义。
在不牺牲含义的前提下,可以安全地忽略它们。
使用“Porte
2017/7/7 5:57:42
1.86MB
JupyterNotebook
1
LEVIR遥感图像数据集百度网盘链接
LEVIR数据集由大量800×600像素和0.2m?1.0m/像素的高分辨率GoogleEarth图像和超过22k的图像组成。
LEVIR数据集涵盖了人类居住环境的大多数类型地面特征,例如城市,乡村,山区和海洋。
数据集中未考虑冰川,沙漠和戈壁等极端陆地环境。
数据集中有3种目标类型:飞机,轮船(包括近海轮船和向海轮船)和油罐。
一切图像总共标记了11k个独立边界框,包括4,724架飞机,3,025艘船和3,279个油罐。
每个图像的平均目标数量为0.5。
2020/10/10 12:44:18
75B
深度学习
目标检测
数据集
1
YDT1391.1-2005多协议标记交流(MPLS)测试方法.pdf
YD-T1391.1-2005多协议标记交流(MPLS)测试方法.pdf
2021/6/19 14:54:51
4.9MB
YD-T
1391.1-2005
1
半监督学习中的协同训练风范*
在传统的监督学习中,学习器经过对大量有标记的(labeled)训练例进行学习,从而建立模型用于预测未见示例的标记。
2021/4/22 21:48:03
269KB
半监督学习
1
钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
钉钉
钉钉打卡
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