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二级分类:
Linear_Regression_Restaurant_Sentiment_Analysis:使用线性回归模型的餐厅情感分析-源码
线性回归餐厅情感分析目录表描述线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还能否定的。
它以86%的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目:python版本:3.9.1NumPy库版本:1.20.0熊猫库版本:1.2.2数据集制作数据集后,每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征(0、1)。
常见词(例如“the”,“a”等)未分类。
每行代表一个点(餐厅评论),每列代表其特征(评论中能否使用单词)。
除了评论是肯定的(1)还能否定的(0),每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件,training_dataset,validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中:x=logistic_regression("train_d
2021/7/1 3:16:04
4.99MB
Python
1
【dataset】泰坦尼克号数据集
泰坦尼克号数据集,包括train和test数据集以及gender标签,泰坦尼克号数据集,包括train和test数据集以及gender标签,泰坦尼克号数据集,包括train和test数据集以及gender标签
2015/3/26 22:40:25
32KB
数据
1
FashionMNIST数据集(pytorch)免费下载
train_set=torchvision.datasets.FashionMNIST(root='D:\\python\\dataset',train=True,download=True,transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()]))运用上述代码下载的内容,包含raw和processed,解压既用。
2019/1/7 12:10:29
86.92MB
pytorch
python
1
Multi_Layer_Perceptron_Classifier_MNIST-Dataset:对粒子数据集使用多层Perceptron分类模型以获得高功能-源码
Multi_Layer_Perceptron_Classifier_MNIST-Dataset:对粒子数据集使用多层Perceptron分类模型以获得高功能
2018/1/9 4:50:30
16.27MB
Python
1
Elm_KElm.rar
1.本文件包括ELM和KernelELM()算法的实现,在黄广斌教授础源码基础上做了简单修改,并对程序做出注释2.elm.m ELM算法实现elm_kernel.mKernelELM算法实现,留意使用不同kernel时,核参数个数可能不一样3.test_elm.melm()函数测脚本,有详细注释test_elm_kernelelm_knenel()函数测试脚本,有详细注释4.UCI_DataSet mat格式UCI数据集,包括了多个数据库 每个数据库中,一行为一个数据,第1列为数据所属类别号详情见gitee项目地址:https://gitee.com/wllw7176/ELM-matlab获取方法:gitclonehttps://gitee.com/wllw7176/ELM-matlab.git
2021/10/17 1:49:38
2.27MB
Elm
KernelElm
UCI
1
VS2010平台下GDAL库
网上下载的GDAL1.9.2一般适用于VS2008,在VS2010平台下调用会弹出安全类问题!“提示:安全透明方法“OSGeo.GDAL.Dataset.Dispose()”尝试通过方法“OSGeo.GDAL.GdalPINVOKE.delete_Dataset(System.Runtime.InteropServices.HandleRef)”调用本机代码失败。
方法必须是安全关键的或安全可靠关键的,才能调用本机代码。
”调用专门VS2010平台下GDAL库就能处理这个问题,保证可用,无需编译,1、只需将bin文件夹下的9个dll文件拷贝到c#项目debug文件夹下,2、在项目引入*_csharp.dll的四个库即可使用!!!
2018/9/24 22:45:15
3.32MB
VS2010
GDAL
1
ajax实现动态从数据库模糊查询显示到下拉框中(ajax方法前往Dataset的例子
ajax实现动态从数据库模糊查询显示到下拉框中(ajax方法前往Dataset的例子)
2018/10/3 9:02:21
36KB
ajax
1
ASP.NET高级编程:校园BBS数据库的增删改.pptx
目录;;存储过程的分类调用存储过程;直接使用T-SQL语句操作访问数据是一种低效的资源使用方式,并且有可能产生安全风险。
存储过程是数据库开发人员为了使用某一特定的功能而编写的数据库过程,它具有良好的逻辑封装体。
使用存储过程的优点易于维护。
正确使用存储过程能够将数据库应用与应用程序的业务逻辑分开,当维护数据库相关功能时,只需要修改存储过程即可;
提升功能。
使用存储过程能有效提高数据访问效率,存储过程会在第一次执行时被编译,应用程序可以直接从编译后的文件中获取相应结果;
减少流量和通信。
使用存储过程访问数据,可以降低对网络带宽的需求,减少应用程序读取数据库的次数;
提高安全性。
只允许可信赖的本地存储过程访问数据库,提高数据的安全性。
;返回记录集的存储过程返回记录集的存储过程常用于查找指定记录,然后将查找、排序和过滤后的结果返回到DataSet对象或list-bound控件例:定义了查询所有用户信息的存储过程;返回值的存储过程返回值的存储过程也称为标量存储过程,常用于执行返回单一值的数据库命令或函数。
例:定义了判断用户名是否存在的存储过程;行为存储过程行为存储过程用于实
2020/1/7 6:26:52
1.39MB
asp.net
数据库
文档资料
后端
1
ASP.NET高级编程:校园BBS里的数据绑定.pptx
目录;;断开式数据访问模式DataSet对象DataAdapter对象数据绑定绑定单值数据绑定集合数据使用数据源控件绑定数据GridView数据控件的使用GridView控件概述分页和排序自定义列;DataSet对象DataSet对象即数据集对象,采用断开连接数据访问模式。
DataSet对象是数据的一种内存驻留表示方式,无论包含的数据来自什么数据源,它都会提供一致的关系编程模型。
DataSet对象把数据存储在一个或多个DataTable中,每一个DataTable又包含了DataRow和DataColumn。
XML文档可以导入DataSet对象,而DataSet对象中的数据也可以导出为XML文档。
;;7;查看用户信息表中前5条记录信息?;9;10;11;案例解析;单值数据绑定主要应用在数据绑定控件上。
ASP.NET对具有DataBinding事件的对象(如GridView、DataList、Repeater控件)提供数据绑定表达式支持。
Eval()方法用于单向绑定,一般用于显示数据,被绑定的数据不能被更新;
Bind()方法用于双向绑定,支持
2019/5/2 23:57:55
1.64MB
asp.net
文档资料
后端
1
ASP.NET项目实训:“新闻发布系统”新闻类别管理--设置类别状态.ppt
任务实施任务4:设置类别状态类别状态修改的主要代码如图所示:任务实施任务4:设置类别状态任务4实施效果图如下:归纳总结利用ADO.NET进行数据库开发的基本步骤: 1、创建和数据库连接的connection对象。
2、配置DataAdapter对象并创建和操作数据集DataSet。
3、将数据库中的表添加到DataSet中。
4、把数据集DataSet绑定到GridView上。
利用DataAdapter的Fill方法把数据填充到DataSet,最终的数据库中的数据显示在用户界面的GridView中。
归纳总结从数据库查询记录的方法分类:???????一般使用两种方法:?一种是通过DataReader对象直接访问;另一种则是通过数据集Dataset和Dataadapter对象访问。
使用ADO.NET的Datareader对象能从数据库中检索数据。
检索出来的数据构成一个只读只进的数据流,存储在客户端的网络缓冲区内。
Datareader对象的read方法可以前进到下一条记录。
在默认情况下,每执行一次read方法只会在内存中存储一条记录,系统的
2017/5/24 15:35:28
4.06MB
asp.net
文档资料
后端
1
共 54 条记录
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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
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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
15KB
钉钉
钉钉打卡
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