在Keras中实现的文本分类模型，包括：FastText，TextCNN，TextRNN，TextBiRNN，TextAttBiRNN，HAN，RCNN，RCNNVariant等。

1. 搭建自己的简单二分类网络，使用pytorch训练和测试； 2. 将pytorch训练的pth模型转换成ONNX，并编码测试； 3. 含训练和测试数据，含训练ok的pth模型和ONNX模型，含完整python和C++实现； 4. 使用方法：首先运行“TrainTestConvertOnnx.py”执行“训练数据读入、模型训练、模型测试、导出onnx”，再运行“TestOnnx.cpp”测试onnx（需要配置OpenCV）；

Deep Web 数据源分类模型研究。分析了其研究的内容和面临的问题，提出了Ｄｅｅｐ Ｗｅｂ 数据源分类模型，描述了表单特征的提取、预处理和基于向量空间的相似度计算.

不用遥感软件，ArcGIS也可以进行影像信息的分类了，就是通过ArcGIS10中新增的“影像分类”工具条。简单的操作就可以完成影像的分类。影像分类是从影像中提取信息的一个过程。可用于创建专题地图。根据人与计算机在分类过程中的交互情况，将有两种类型的分类：监督分类和非监督分类。