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2024/8/28 10:33:32
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自然语言处理自然语言处理-使用机器学习对IMDB电影评论进行情感分析。
情感分析：这是对通过各种算法定义和分类一段文本所指定的观点或表达的过程的总体定义，以便正面或负面地评估作家或帖子对特定主题的态度。
通常，全球范围内的情绪分析概念也涉及中性意见，但我不会考虑到这一点。
情感分析通常被视为对全球推文的研究。
此外，可以通过人们对电影，产品和公司的看法来进行情感分析。
我将对数据集中的批评进行情绪分析，其中包含对IMDB中电影的批评。
我将尝试显示重要事项的答案，例如我们可以使用哪些分类器，可以达到更高的准确性，可以执行哪种类型的向量转换以及字比对我来说更有用。
要求库版本脾气暴躁的1.18.4熊猫1.0.3Nltk3.4.5斯克莱恩0.23.1方法逻辑回归分类器决策树分类器随机森林分类器K邻居（KNN）分类器TF-IDF矢量化数据集可以从单独下载
情感分析：这是对通过各种算法定义和分类一段文本所指定的观点或表达的过程的总体定义，以便正面或负面地评估作家或帖子对特定主题的态度。
通常，全球范围内的情绪分析概念也涉及中性意见，但我不会考虑到这一点。
情感分析通常被视为对全球推文的研究。
此外，可以通过人们对电影，产品和公司的看法来进行情感分析。
我将对数据集中的批评进行情绪分析，其中包含对IMDB中电影的批评。
我将尝试显示重要事项的答案，例如我们可以使用哪些分类器，可以达到更高的准确性，可以执行哪种类型的向量转换以及字比对我来说更有用。
要求库版本脾气暴躁的1.18.4熊猫1.0.3Nltk3.4.5斯克莱恩0.23.1方法逻辑回归分类器决策树分类器随机森林分类器K邻居（KNN）分类器TF-IDF矢量化数据集可以从单独下载
2024/8/26 9:32:36
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TerraScan模块是用来处理数以千万计的激光点数据，较大内存的计算机次能处理超过1000万个点。
软件里提供的工具可以广泛应用于电力输送、洪水分析、高速公路设计、钻孔勘探、森林普查、数字城市建模等不同领域。
该模块可以从文本文件或二进制文件读入激光点数据，包含如下功能:三维方式浏览点数据:自定义点类，如:地表类、植被类、建筑物类、电线类:，激光点分类:根据自定义规则自动分类激光点:如电力铁塔:交互式判别三维月标，应用围栏刑除不要或错误的点:删除不必要的点,减少数据量
软件里提供的工具可以广泛应用于电力输送、洪水分析、高速公路设计、钻孔勘探、森林普查、数字城市建模等不同领域。
该模块可以从文本文件或二进制文件读入激光点数据，包含如下功能:三维方式浏览点数据:自定义点类，如:地表类、植被类、建筑物类、电线类:，激光点分类:根据自定义规则自动分类激光点:如电力铁塔:交互式判别三维月标，应用围栏刑除不要或错误的点:删除不必要的点,减少数据量
2024/8/19 13:08:52
12.34MB
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机器学习入门到精通50天，python代码编写，1.数据预处理2.简单线性回归3.多元线性回归4.逻辑回归5.k近邻法(k-NN)6.支持向量机(SVM)7.决策树8.随机森林9.K-均值聚类10.层次聚类
2024/7/23 1:49:07
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随机森林气温预测数据+代码.zip随机森林气温预测数据+代码.zip随机森林气温预测数据+代码.zip随机森林气温预测数据+代码.zip随机森林气温预测数据+代码.zip
2024/7/21 5:39:33
5.09MB
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随机森林工具包RF_MexStandalone-v0.02-precompiled,已经通过编译，放置到matlab工具箱路径toolbox，设置路径到path调用函数即可实现随机森林回归和分类
2024/7/5 6:56:33
446KB
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一、课题介绍森林承担着为人类提供氧气以及回收二氧化碳等废弃气体的作用，森林保护显得尤其重要。
但是每年由于火灾引起的事故不计其数，造成重大的损失。
如果有一款监测软件，从硬件处获得的图像中监测是否有火焰，从而报警，为人们灭火争取时间，显得尤其有价值。
二、技术原理本课题为基于颜色的火焰识别技术。
将彩色图像转化为HSV图像，当HSV三通道比例符合一定经验值的时候，就确定为火焰的像素，将目标变成白色，其余变为黑色。
结合形态学进行滤波，去除干扰面积。
再原图的基础上进行定位框出，并且进行预警。
三、运行图
但是每年由于火灾引起的事故不计其数，造成重大的损失。
如果有一款监测软件，从硬件处获得的图像中监测是否有火焰，从而报警，为人们灭火争取时间，显得尤其有价值。
二、技术原理本课题为基于颜色的火焰识别技术。
将彩色图像转化为HSV图像，当HSV三通道比例符合一定经验值的时候，就确定为火焰的像素，将目标变成白色，其余变为黑色。
结合形态学进行滤波，去除干扰面积。
再原图的基础上进行定位框出，并且进行预警。
三、运行图
2024/6/30 10:55:32
4.73MB
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水文分析是DEM数据应用的一个重要方面。
利用DEM生成的集水流域和水流网络，成为大多数地表水文分析模型的主要输入数据。
表面水文分析模型应用于研究与地表水流有关的各种自然现象如洪水水位及泛滥情况，或者划定受污染源影响的地区，以及预测当某一地区的地貌改变时对整个地区将造成的影响等，应用在城市和区域规划、农业及森林、交通道路等许多领域，对地球表面形状的理解也具有十分重要的意义。
这些领域需要知道水流怎样流经某一地区，以及这个地区地貌的改变会以什么样的方式影响水流的流动。
利用DEM生成的集水流域和水流网络，成为大多数地表水文分析模型的主要输入数据。
表面水文分析模型应用于研究与地表水流有关的各种自然现象如洪水水位及泛滥情况，或者划定受污染源影响的地区，以及预测当某一地区的地貌改变时对整个地区将造成的影响等，应用在城市和区域规划、农业及森林、交通道路等许多领域，对地球表面形状的理解也具有十分重要的意义。
这些领域需要知道水流怎样流经某一地区，以及这个地区地貌的改变会以什么样的方式影响水流的流动。
2024/6/19 4:31:13
4.11MB
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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
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