细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。
[方法/过程]提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最初利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。
[结果/结论]实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考

数字版，有目录。
KeyFeaturesNavigatethroughthecomplexjungleofcomponentsinOpenStackusingpracticalinstructionsThisbookhelpsadministrators,cloudengineers,andevendeveloperstoconsolidateandcontrolpoolsofcompute,networking,andstorageresourcesLearntousethecentralizeddashboardandadministrationpaneltomonitorlarge-scaledeploymentsBookDescriptionOpenStackisawidelypopularplatformforcloudcomputing.Applicationsthatarebuiltforthisplatformareresilienttofailureandconvenienttoscale.Thisbook,anupdatetoourextremelypopularOpenStackEssentials(publishedinMay2015)willhelpyoumasternotonlytheessentialbits,butwillalsoexaminethenewfeaturesofthelatestOpenStackrelease-Mitaka;showcasinghowtoputthemtoworkstraightaway.Thisbookbeginswiththeinstallationanddemonstrationofthearchitecture.Thisbookwilltechyouthecore8topicsofOpenStack.TheyareKeystoneforIdentityManagement,GlanceforImagemanagement,Neutronfornetworkmanagement,Novaforinstancemanagement,CinderforBlockstorage,SwiftforObjectstorage,CeilometerforTelemetryandHeatforOrchestration.FurthermoreyouwilllearnaboutlaunchingandconfiguringDockercontainersandalsoaboutscalingthemhorizontally.YouwillalsolearnaboutmonitoringandTroubleshootingOpenStack.WhatyouwilllearnBrushuponthelatestrelease,andhowitaffectsthevariouscomponentsInstallOpenStackusingthePackstackandRDOManagerinstallationtoolLearntoconvertacomputernodethatsupportsDockercontainersImplementCephBlockDeviceimageswithOpenStackCreateandallocatevirtualnetworks,routersandIPaddressestoOpenStackTenants.ConfiguringandLaunchingaDockercontainer.AbouttheAuthorDanRadezjoinedtheOpenStackco妹妹unityin2012inanoperatorrole.Hisexperienceisfocusedoninstalling,maintaining,andintegratingOpenStackclusters.

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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

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。