共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向.数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。
数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；
层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。
每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及.
数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；
层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。
每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及.
2024/3/30 17:07:08
67.24MB
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LabVIEW标志LabVIEW是一种程序开发环境，由美国国家仪器（NI）公司研制开发的，类似于C和BASIC开发环境，但是LabVIEW与其他计算机语言的显著区别是：其他计算机语言都是采用基于文本的语言产生代码，而LabVIEW使用的是图形化编辑语言G编写程序，产生的程序是框图的形式。
与C和BASIC一样，LabVIEW也是通用的编程系统，有一个完成任何编程任务的庞大函数库。
LabVIEW的函数库包括数据采集、GPIB、串口控制、数据分析、数据显示及数据存储，等等。
LabVIEW也有传统的程序调试工具，如设置断点、以动画方式显示数据及其子程序（子VI）的结果、单步执行等等，便于程序的调试。
虚拟仪器（virtualinstrumention）是基于计算机的仪器。
计算机和仪器的密切结合是目前仪器发展的一个重要方向。
粗略地说这种结合有两种方式，一种是将计算机装入仪器，其典型的例子就是所谓智能化的仪器。
随着计算机功能的日益强大以及其体积的日趋缩小，这类仪器功能也越来越强大，目前已经出现含嵌入式系统的仪器。
另一种方式是将仪器装入计算机。
以通用的计算机硬件及操作系统为依托，实现各种仪器功能。
虚拟仪器主要是指这种方式。
下面的框图反映了常见的虚拟仪器方案。
与C和BASIC一样，LabVIEW也是通用的编程系统，有一个完成任何编程任务的庞大函数库。
LabVIEW的函数库包括数据采集、GPIB、串口控制、数据分析、数据显示及数据存储，等等。
LabVIEW也有传统的程序调试工具，如设置断点、以动画方式显示数据及其子程序（子VI）的结果、单步执行等等，便于程序的调试。
虚拟仪器（virtualinstrumention）是基于计算机的仪器。
计算机和仪器的密切结合是目前仪器发展的一个重要方向。
粗略地说这种结合有两种方式，一种是将计算机装入仪器，其典型的例子就是所谓智能化的仪器。
随着计算机功能的日益强大以及其体积的日趋缩小，这类仪器功能也越来越强大，目前已经出现含嵌入式系统的仪器。
另一种方式是将仪器装入计算机。
以通用的计算机硬件及操作系统为依托，实现各种仪器功能。
虚拟仪器主要是指这种方式。
下面的框图反映了常见的虚拟仪器方案。
2024/3/5 18:30:04
1.47MB
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高清扫描资源，Python作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常工作的问题。
而且它简单易学，初学者几个小时就可以基本入门。
再加上Numpy和matplotlib这两个翅膀，Python对数据分析的能力不逊于Matlab。
Python还被称为是胶水语言，有很多软件都提供了Python接口。
尤其是在linux下，可以使用Python将不同的软件组成一个工作流，发挥每一个软件自己最大的优势从而完成一个复杂的任务。
比如我们可以使用Mysql存储数据，使用R分析数据，使用matplotlib展示数据，使用OpenGL进行3D建模，使用Qt构建漂亮的GUI。
而Python可以将他们联
而且它简单易学，初学者几个小时就可以基本入门。
再加上Numpy和matplotlib这两个翅膀，Python对数据分析的能力不逊于Matlab。
Python还被称为是胶水语言，有很多软件都提供了Python接口。
尤其是在linux下，可以使用Python将不同的软件组成一个工作流，发挥每一个软件自己最大的优势从而完成一个复杂的任务。
比如我们可以使用Mysql存储数据，使用R分析数据，使用matplotlib展示数据，使用OpenGL进行3D建模，使用Qt构建漂亮的GUI。
而Python可以将他们联
2024/3/4 22:23:15
4.85MB
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Python作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常工作的问题。
而且它简单易学，初学者几个小时就可以基本入门。
再加上Numpy和matplotlib这两个翅膀，Python对数据分析的能力不逊于Matlab。
Python还被称为是胶水语言，有很多软件都提供了Python接口。
尤其是在linux下，可以使用Python将不同的软件组成一个工作流，发挥每一个软件自己最大的优势从而完成一个复杂的任务。
比如我们可以使用Mysql存储数据，使用R分析数据，使用matplotlib展示数据，使用OpenGL进行3D建模，使用Qt构建漂亮的GUI。
而Python可以将他们联合在一起构建一个强大的工作流。
而且它简单易学，初学者几个小时就可以基本入门。
再加上Numpy和matplotlib这两个翅膀，Python对数据分析的能力不逊于Matlab。
Python还被称为是胶水语言，有很多软件都提供了Python接口。
尤其是在linux下，可以使用Python将不同的软件组成一个工作流，发挥每一个软件自己最大的优势从而完成一个复杂的任务。
比如我们可以使用Mysql存储数据，使用R分析数据，使用matplotlib展示数据，使用OpenGL进行3D建模，使用Qt构建漂亮的GUI。
而Python可以将他们联合在一起构建一个强大的工作流。
2024/2/22 23:17:53
9.38MB
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利用WipCap捕获网络数据包并分析数据包,含源代码和工程文件,学习网络数据包捕获分析以及WinPcap的好程序
2024/1/22 9:27:12
1.97MB
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近⼏年随着数据保护、数据分析、数据访问的变⾰以及新业务的产⽣，⼤量的⾮结构化数据（视频、图像、⾳频、⽂档等）以年40%-60%的增长率快速增长，数据量在短时间内从TB规模跃升到了PB规模。
如何对如此⼤规模的数据进⾏存储已经成为当下必须要解决的问题。
随着新业务形态的变化，很多数据需要以更快的速度被获取，然后被进⼀步的重复利⽤，如⼤数据分析、AI、深度学习等。
传统的⽂件系统存储（如NAS）在应对PB规模甚⾄EB规模⾮结构化数据时出现了访问性能严重衰减、扩展性差、扩展经济效应低等诸多问题。
尤其在涉及到数据⾼可⽤时，通过利⽤传统的磁盘RAID/数据副本/镜像等技术时，会成倍的扩⼤化存储空
如何对如此⼤规模的数据进⾏存储已经成为当下必须要解决的问题。
随着新业务形态的变化，很多数据需要以更快的速度被获取，然后被进⼀步的重复利⽤，如⼤数据分析、AI、深度学习等。
传统的⽂件系统存储（如NAS）在应对PB规模甚⾄EB规模⾮结构化数据时出现了访问性能严重衰减、扩展性差、扩展经济效应低等诸多问题。
尤其在涉及到数据⾼可⽤时，通过利⽤传统的磁盘RAID/数据副本/镜像等技术时，会成倍的扩⼤化存储空
2023/12/24 19:26:38
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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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