ChatControl-Pro：最终的聊天解决方案。
防止服务器上的垃圾邮件，广告，脏话甚至僵尸程序。
替换为ChatControlRed：https：mineacademy.orgchatcontrol-red
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2024/9/2 0:45:37
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使用Logistic回归模型进行中文文本分类，通过实验，比较和分析了不同的中文文本特征、不同的特征数目、不同文档集合的情况下，基于Logistic回归模型的分类器的性能。
并将其与线性SVM文本分类器进行了比较，结果显示它的分类性能与线性SVM方法相当，表明这种方法应用于文本分类的有效性。
并将其与线性SVM文本分类器进行了比较，结果显示它的分类性能与线性SVM方法相当，表明这种方法应用于文本分类的有效性。
2024/8/14 8:17:40
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这是我研究生的一个作业，要用贝叶斯分类器去实现垃圾邮件的分类。
第一次是用c语言实现。
第二次用Java，并且用了哈希表，用以保证其计算速度
第一次是用c语言实现。
第二次用Java，并且用了哈希表，用以保证其计算速度
2024/6/19 10:37:45
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随着网络技术的越发成熟，邮件因其便捷的特性成为广大人民的交流的方式之一。
但网络发展规模越来越大，海量数据问题越发难以处理。
与此同时，垃圾邮件也猖獗异常，甚至携带病毒，为人们日常生活带来了不便。
如何面对海量的垃圾邮件带来的问题已经成为人们亟待解决的严峻挑战。
但网络发展规模越来越大，海量数据问题越发难以处理。
与此同时，垃圾邮件也猖獗异常，甚至携带病毒，为人们日常生活带来了不便。
如何面对海量的垃圾邮件带来的问题已经成为人们亟待解决的严峻挑战。
2024/5/5 3:04:16
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信息增益是文本分类中一种有效的特征项选择方法，针对垃圾邮件过滤中的特征项选择问题，提出了一种改进的信息增益方法提取特征词，并采用了最小风险贝叶斯的决策方法，最后在英文语料库上进行实验，实验结果表明改进后的方法降低了过滤器对合法邮件的误判。
2024/3/13 7:21:07
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美国卡耐基大学垃圾邮件分类数据集，英文，已划分好正负样本。
总共有5000多条记录，适合数据挖掘，机器学习中贝叶斯分类模型等应用
总共有5000多条记录，适合数据挖掘，机器学习中贝叶斯分类模型等应用
2024/2/29 21:33:31
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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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