大型项目清单任何人都可以用任何编程语言处理的实际项目列表（请参阅）。
这些项目分为多个类别，每个类别都有其自己的文件夹。
首先，只需分叉此存储库即可。
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您可以为现有问题提供处理方案（将在此发布），添加新项目或删除现有项目。
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您可以在找到其他用户用许多其他语言的这些项目的实现。
学分此仓库由编写。
问题是由以下人员共同激发的：目录号码查找第N位的PI-输入一个数字，并使程序生成的PI最多保留小数位数。
限制程序运行的距离。
查找e到第N个数字-就像前面的问题一样，但是用e代替PI。
输入一个数字，并使程序最多生成小数位数。
限制程序运行的距离。
斐波那契数列-输入一个数字并使程序生成该数字或第N个数的斐波那契数列。
质因数分解-让用户输入数字并找到所有质因数（如果有）并显示它们。
下一个素数-让程序找到素数，直到用户选择停止询

比较系统的讲解文本挖掘技术的一些基础知识，有助于协助理解自然语言处理技术。

一部值得精读的著作,将神经网络方法和自然语言处理的相关课题紧密的联合了起来.引见了神经网络的构建细节和机器学习的一些基本内容,并且包含了RNN,CNN等主流神经网络在NLP中的应用实例,另外2017年新书,有最新的学术信息.

毕业设计飞机大战源码下载项目总结1.ImageCaption1.1项目简介所谓ImageCaption，即看图说话，是指从图片中自动生成一段描述性文字，有点类似于小时候做过的“看图说话”，对于人来说非常简单，但对于机器，却充满了挑战性。
机器要自动完成ImageCaption分为3步：(1)检测出图像中的物体；
(2)理解物体之间的相互关系；
(3)用合理的语言表达出来；
每一步都具有难度。
1.2基本要求ImageCaption（看图说话)任务是结合CV（ComputerVision，计算机视觉）和NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）两个领域的一种比较综合的任务，ImageCaption模型的输入是一幅图像，输出是对该幅图像进行描述的一段文字。
这项任务要求模型可以识别图片中的物体、理解物体间的关系，并用一句自然语言表达出来。
1.3应用场景ImageCaption（看图说话)任务的应用场景非常广泛，主要包括：为照片匹配合适的文字，方便检索或省去用户手动配字；
协助视觉障碍者去理解图像内容；
在艺术创作和罪犯

自然语言处理自然语言处理代码和正文。
nb_classifier包是朴素贝叶斯分类器的Java实现，适用于对短句进行分类。
NB_notes文件包含理论和实现的粗略概述。

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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。
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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。
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股票分析器和预测器，使用Elasticsearch，Twitter，旧事标题和Python自然语言处理和情绪分析

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。