文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

ErnestP.Chan的三部曲的第三部。
MachineTradingisapracticalguidetobuildingyouralgorithmictradingbusiness.Writtenbyarecognizedtraderwithmajorinstitutionexpertise,thisbookprovidesstep-by-stepinstructiononquantitativetradingandthelatesttechnologiesavailableevenoutsidetheWallStreetsphere.You'lldiscoverthelatestplatformsthatarebecomingincreasinglyeasytouse,gainaccesstonewmarkets,andlearnnewquantitativestrategiesthatareapplicabletostocks,options,futures,currencies,andevenbitcoins.Thecompanionwebsiteprovidesdownloadablesoftwarecodes,andyou'lllearntodesignyourownproprietarytoolsusingMATLAB.Theauthor'sexperiencesprovidedeepinsightintoboththebusinessandhumansideofsystematictradingandmoneymanagement,andhisevolutionfromproprietarytradertofundmanagercontainsvaluablelessonsforinvestorsatanylevel.

学习工夫统计SendDonationsto(Suggesteddonationamount:$1.50USD)-PayPal:mjfulcher58@gmail.comBitcoin:3DXiJxie6En3wcyxjmKZeY2zFLEmK8y42UOtheroptions@http://michaelfulcher.yolasite.com/other-crypto-donation-options.php描述：跟踪您的学习工夫。
平台：Windows命令提示符指示：Download:Click"Code"buttonthenclick"DownloadZIP"InstallPython3.7+Makesureyouenable"addtoPATH"duringinstall.C

DelphiDecompilercananalyzeexecutablescompiledwithDelphi2to7givingyou;allDFMfilesofthetarget,commentedASMcodewithreferencestostrings,importedfunctioncalls,classesmethodscalls,componentsintheunit,Try-ExceptandTry-Finallyblocks.Note,thisisarewriteoftheoriginalDeDe.Changesandupdatesinclude:+UpdatedtheDSFEditor*FixedlossofDSFeditorwhenparsing+InDSFeditoraddssupportforDelphi2007,2009,2010(sofarworksonlyforparsing.Bpl)*Optimizedcodeforrenderingassemblycode*Fullreconstructionprojecttoaccelerateworkonabatchofassembliesandthesubsequenttesting+UpdatedthePEEditor+Improvedthewindow"Options"+Addedabilitytochangefonts:-IntheDFMEditor-ListsListView-Indisassembler*Reducedthedelaytimeronthewindowscreensaver*FixedaPEeditor+AddedsavingofprojectsDelphi2007+AddedsavingofprojectsDelphi2009+AddedsavingofprojectsDelphi2010+RewrittenenginedecompilationDCU+RewrotetheanalysisengineEXE+Newformatdoianddsf+Completelychangedinterface+Abilitytofullymaintaintheproject(fullloadprojectbeingfinalized)+FullsupportforprogramswritteninDelphi2-7

DelphiDecompilercananalyzeexecutablescompiledwithDelphi2to7givingyou;allDFMfilesofthetarget,commentedASMcodewithreferencestostrings,importedfunctioncalls,classesmethodscalls,componentsintheunit,Try-ExceptandTry-Finallyblocks.Note,thisisarewriteoftheoriginalDeDe.Changesandupdatesinclude:+UpdatedtheDSFEditor*FixedlossofDSFeditorwhenparsing+InDSFeditoraddssupportforDelphi2007,2009,2010(sofarworksonlyforparsing.Bpl)*Optimizedcodeforrenderingassemblycode*Fullreconstructionprojecttoaccelerateworkonabatchofassembliesandthesubsequenttesting+UpdatedthePEEditor+Improvedthewindow"Options"+Addedabilitytochangefonts:-IntheDFMEditor-ListsListView-Indisassembler*Reducedthedelaytimeronthewindowscreensaver*FixedaPEeditor+AddedsavingofprojectsDelphi2007+AddedsavingofprojectsDelphi2009+AddedsavingofprojectsDelphi2010+RewrittenenginedecompilationDCU+RewrotetheanalysisengineEXE+Newformatdoianddsf+Completelychangedinterface+Abilitytofullymaintaintheproject(fullloadprojectbeingfinalized)+FullsupportforprogramswritteninDelphi2-7

注意不是书籍，是随书源代码《autocad完全应用指南.autolisp+dcl+visuallisp程序设计篇》重点讲解autolisp、dcl、visuallisp三合一的autocad二次程序开发技术。
《autocad完全应用指南.autolisp+dcl+visuallisp程序设计篇》分为4篇，共35章。
第1篇(第1～10章)为autollsp程序设计基础篇，主要介绍了autollsp的基本结构、语法、功能函数、对象属性、循环、判断式、子程序、选择集、符号表、读文件以及写文件等autolisp程序设计的相关知识与技巧。
第2篇(第11章)为62个精选实用autolisp程序设计范例，通过精讲62个autolisp程序设计范例，让读者将autolisp知识融会贯通。
第3篇(第12～21章)为autolisp与dcl对话框整合应用，主要介绍了dcl的基础知识、dcl对象属性的定义速查、autolisp掌控dcl的关键技巧；
还介绍了编辑框、按钮和文字、切换开关、单选按钮、列表框、下拉菜单、图像，图像按钮及滑动条的设计技巧；
另外介绍了新手常犯错误分析及应对技巧。
第4篇(第22～35章)为visuallisp程序设计应用与整合，主要介绍visuallisp的基本环境、重要函数和程序调试；
还介绍了autocadactivex对象控制以及visuallisp在e2d、3d、文字编辑、图层管理、块与属性管理、options选项控制、excel及word中的应用；
最后介绍了visuallisp应用程序的创建与维护。
　　《autocad完全应用指南.autolisp+dcl+visuallisp程序设计篇》语言风趣生动，内容全面，是一本不可多得的完全学习指南。
它可以帮助读者扎扎实实学好autolisp+dcl+visuallisp程序设计，迅速提升读者的设计效率及绘图质量。
《autocad完全应用指南.autolisp+dcl+visuallisp程序设计篇》非常适合autocad的初、中、高级读者使用。

1.语言：安装后如为英文界面,请选择菜单“Options-Settings”,然后点“Genenal”,在“Language”处选择“简体中文”。
2.注册：用户名：WinImage注册码：13D505DF用记事本将上面一段内容保存为go.bat，编辑DOS启动盘，提取其中autoexec.bat，用记事本打开，最后添加一行：callgo.bat保存后重新加入IMG覆盖atutoexec.bat，保存IMG。
然后把go.bat放光盘根目录，img文件当然放在ezboot目录下，工具软件放相应目录(注意8.3的DOS文件名规则，上例中放dostools\ghost)，启动光盘就相应菜单的命令执行对应IMG文件(runXXX.img)就可以实现进入DOS并直接启动GHOST了。
同理你只需建立相应的bat，此bat运行光盘中指定位置的DOS程序，并在IMG的autoexec.bat中调用这个运行程序的BAT文件，就可以简单地做为可以调用光盘上任意位置DOS程序的万能IMG了。

首先下载安装此语言包：运转后将进入下载，几分钟内可完成，然后打开VS2012，然后TOOLS----Options----Environment----InternationalSettings，改为简体中文，重启VS，完成

sourceinsight字体颜色突显函数名等的配置文件运用方法：1.选择options-＞LoadConfiguration...2.Load下载好的文件

用于激活NI系列软件，如multisim、LabVIEW1.启动NILicenceActivatorOptions-＞GenerateSerialNumber...安装时复制到SerialNumber栏2.Options-＞OpenLicenseFolder...普通不用改，win7在C:\ProgramData\NationalInstruments\LicenseManager\Licenses。
3.在要激活的模块处右键-＞Activate

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。