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二级分类:
术语表:创建动画的终端演示文稿。导出为SVG,动画GIF或HTML+CSS-源码
条款表创建动画的终端演示。
导出为SVG,动画GIF或HTML+CSS。
术语表是一个JavaScript应用程序,用于产生终端输入和输出动画,以嵌入到演示文稿,自述文件,推文等中。
其他解决方案通常涉及录制实时屏幕。
我想要一种方法来简单地提供指令的有效负载,这样我就不必排练我的打字内容,等待网络输出以及对其进行样式设置就可以了。
例:目标:仅客户端导出的术语表应为纯标记/CSSSVG导出应保持可移植性/严格,以便可以将它们嵌入GitHub自述文件中
2025/6/17 14:40:44
93KB
svg
gifs
console
terminal
1
Cowbe0x004-源码
:sparkles::sparkles::sparkles:我是安德鲁,很高兴认识你!:sparkles::sparkles::sparkles::open_book:我目前正在研究威胁搜寻:blue_book:我目前正在学习一切:rolling_on_the_floor_laughing::performing_arts:我正在寻求与其他内容创作者的合作:check_box_with_check:2020年目标:为开源项目做出更多贡献:microbe:2020目标:冠状病毒不见了!:handshake::medium_skin_tone:与我联系::television:与安全相关的YouTube视频:star:已加星标的Github仓库:bird:最新推文和转推
2024/10/5 19:54:10
37KB
1
自然语言处理:自然语言进动-情感分析-源码
自然语言处理自然语言处理-使用机器学习对IMDB电影评论进行情感分析。
情感分析:这是对通过各种算法定义和分类一段文本所指定的观点或表达的过程的总体定义,以便正面或负面地评估作家或帖子对特定主题的态度。
通常,全球范围内的情绪分析概念也涉及中性意见,但我不会考虑到这一点。
情感分析通常被视为对全球推文的研究。
此外,可以通过人们对电影,产品和公司的看法来进行情感分析。
我将对数据集中的批评进行情绪分析,其中包含对IMDB中电影的批评。
我将尝试显示重要事项的答案,例如我们可以使用哪些分类器,可以达到更高的准确性,可以执行哪种类型的向量转换以及字比对我来说更有用。
要求库版本脾气暴躁的1.18.4熊猫1.0.3Nltk3.4.5斯克莱恩0.23.1方法逻辑回归分类器决策树分类器随机森林分类器K邻居(KNN)分类器TF-IDF矢量化数据集可以从单独下载
2024/8/26 9:32:36
390KB
JupyterNotebook
1
基础知识:Twitter和Instagram情绪分析-源码
数据科学基础该存储库包含有关数据科学基础课程的作业的代码,我获得的分数是8.0/10.0。
作业1执行推文的情感分析。
作业2评估了用户Instagram活动与图像内容及其幸福感之间关系的性质。
这是通过有关用户的数据,图像及其元数据和从图像中提取的特征(例如,情感,面部表情)来完成的。
2024/1/3 22:35:14
272.17MB
JupyterNotebook
1
gitextensions:GitExtensions是用于管理git存储库的独立UI工具。它还与Windows资源管理器和MicrosoftVisualStudio集成(201520172019)-源码
Git扩展GitExtensions是用于管理git存储库的独立UI工具。
它还与Windows资源管理器和MicrosoftVisualStudio(2015/2017/2019)集成。
有一个问题?来和我们谈谈:或给我们发推文当前状态版本3.x仅Windows运行环境微软Windows7SP1+MS.NETFramework4.6.1+发展历程MSVS2019(v16.8+),C#9VC++(用于安装程序的x86/x64包括ATL)当前开发人员状态翻译版本2.5x此流包含在Windows(MS.NETFramework)和Linux/Mac(Mono)上运行的最新跨平台版本。
[更多...]此流包含在Windows(MS.NETFramework)和Linux/Mac(Mono)上运行的最新跨平台版本。
该代码处于维护模式,没有计划进行任何积极的开发。
当前仅移植了某些错误修复程序,但是可能需要考虑从v3.x流移植某些功能。
有关更多详细信息,请参阅。
视窗Linux/Mac运行
2023/12/5 11:52:09
21.08MB
git
gitextensions
git-client
hacktoberfest
1
物联网期末测试答案思科1.docx
对思科物联网期末测试进行总结,图片+文字,更有利于查询,快速找到。
1通过源(例如网页、音频或推文)所收集的数据术语以下哪一类?非结构化数据
2023/9/24 23:34:28
2.99MB
思科
物联网
1
sentiment140情感分类数据集
该数据集包含了1,600,000条从推特爬取的推文,可用于情感分析相关的训练。
该数据集包含两个数据文件:测试集(test)和训练集(training)数据文件没有包含heading,从左到右分别是:(1)推文标注(polarity):0=负面,2=中立,4=正面(2)推文的id(3)时间:SatMay1623:58:44UTC2009(4)Query(lyx),如果没有query,数值为NO_QUERY.(5)发推的用户:robotickilldozr(6)推文内容
2023/7/27 4:48:01
86.3MB
文本分类
自然语言处理
NLP
情感分类
1
微信推文svg表率作废体系加配置的积分
这个为甚么不微信人民号经营开拓的选项呢?这个是一些微信推文svg动画的底子思绪由于微信推文中没法使用id属性,所以一些短动画应该拼接成一个长动画使用
2023/5/8 20:10:13
407KB
svg
1
数据挖掘项目
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
2017/7/7 5:57:42
1.86MB
JupyterNotebook
1
html课程设计
网页设计的主题是个人博客,这次课设并没有实现交互功能,只是简单设计了一个借以展示自己的空间。
大致功能分析如下:初始页简单引见该网页的作用初始页过渡到个人主页后,说明格子间基本信息拥有展现博客推文的网页页面拥有展示摄影空间的网页页面
2017/5/15 1:53:28
595KB
html
个人空间
1
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
New!
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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