基于LPC2138平台，KEIL编译器，protues仿真环境，对LPC2138外设进行了实验，有GPIOUARTI2CSPI等基础实验进行了，仿真和验证；
适合初学者；
其中TIMER实验经示波器查看是错误的；
适合初学者；
其中TIMER实验经示波器查看是错误的；
2025/12/8 10:15:13
1.53MB
用python写的一个json转csv文件的脚本，csv文件的分隔符用的'|'，hardcode到代码里了。
使用方法：1.直接执行pythonjson2csv.py（待转换文件hardcode到代码里）2.转换完后先打开excel，然后从excel里面找到转换后文件.csv打开(注意不能直接打开否则会有乱码)
使用方法：1.直接执行pythonjson2csv.py（待转换文件hardcode到代码里）2.转换完后先打开excel，然后从excel里面找到转换后文件.csv打开(注意不能直接打开否则会有乱码)
2025/12/8 10:20:30
1KB
ImportError:Nomodulenamedfcntl错误解决，将资源fcntl.py下载下来，放到python的安装目录下的\Lib目录内即可。
我的是放到D:\Python27\Lib目录下了。
我的是放到D:\Python27\Lib目录下了。
2025/12/5 11:23:09
268B
py，itemcf，论文：https://blog.csdn.net/ancientear/article/details/100836118
2025/12/5 11:09:16
1.49MB
本资源为天津大学社会信息检索的一项大作业，基于爬取的语料库，总体实现了三个功能:TFIDF计算，两句子相似度计算，基于语料库的搜索引擎。
具体任务如下：1)TFIDF:给定用自己名字命名的文件夹，请自己爬取一定数量的网页、微博形成语料集合，存入该文件夹；
在线状态下，对其中的词语进行TFIDF统计。
2)SIM:在线状态下，从网页页面输入任意两个句子，求其相似度，包括：内积，余弦及Jaccard三种度量方式；
同时，可实现对导入的文件夹语料的tfidf统计。
3）SJet：实现基于向量空间模型（VSM）的搜索引擎。
具体任务如下：1)TFIDF:给定用自己名字命名的文件夹，请自己爬取一定数量的网页、微博形成语料集合，存入该文件夹；
在线状态下，对其中的词语进行TFIDF统计。
2)SIM:在线状态下，从网页页面输入任意两个句子，求其相似度，包括：内积，余弦及Jaccard三种度量方式；
同时，可实现对导入的文件夹语料的tfidf统计。
3）SJet：实现基于向量空间模型（VSM）的搜索引擎。
2025/12/5 0:54:57
1.59MB
Django教程自强学堂，可以用kindle直接看。
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2025/12/4 18:23:47
1.31MB
1、对微博数据进行信息采集。
2、对微博数据进行文本特征项抽取。
3、对文本进行向量化。
4、采取相似度公式进行相似度计算和对比。
5、采用K均值聚类算法进行聚类。
6、结合导致微博热点话题产生的各个因素提出了一个用来计算话题热度的公式，进行热度评估。
2、对微博数据进行文本特征项抽取。
3、对文本进行向量化。
4、采取相似度公式进行相似度计算和对比。
5、采用K均值聚类算法进行聚类。
6、结合导致微博热点话题产生的各个因素提出了一个用来计算话题热度的公式，进行热度评估。
2025/12/3 16:07:01
45KB