基于各种机器学习和深度学习的中文微博情感分析 项目说明 训练集10000条语料, 测试集500条语料 使用朴素贝叶斯、SVM、XGBoost、LSTM和Bert, 等多种模型搭建并训练二分类模型 前3个模型都采用端到端的训练方法 LSTM先预训练得到Word2Vec词向量, 在训练神经网络 Bert使用的是哈工大的预训练模型, 用Bert的[CLS]位输出在一个下游网络上进行finetune。预训练模型 在现代信息社会,随着社交媒体的兴起,大量的用户生成内容需要被有效分析和理解。中文微博作为其中最具代表性的社交平台之一,其上的文本数据蕴含着丰富的情感信息。对这些数据进行情感分析,不仅能帮助企业理解公众情绪,还能辅助政府相关部门进行舆情监控。因此,本项目旨在开发一种基于机器学习和深度学习技术的情感分析工具,专注于中文微博文本的情感倾向判断。 项目的核心是构建一个二分类模型,以识别和分类微博文本所表达的情感是积极的还是消极的。为了实现这一目标,研究者们采用了多种先进的机器学习算法和深度学习模型。具体来说,包括了朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(XGBoost)、长短期记忆网络(LSTM)以及基于变换器的预训练语言模型Bert。 在训练这些模型之前,研究团队收集和准备了10000条标注好的中文微博语料作为训练集,并准备了500条语料作为测试集。这些语料来自不同的微博话题和用户群体,保证了样本的多样性和代表性。 朴素贝叶斯是一种基于概率理论的简单分类方法,它假设特征之间相互独立,通过计算条件概率来预测最可能的分类。尽管它的假设在现实中往往不成立,但它在许多实际问题中显示出了良好的性能。 SVM是一种有监督的学习模型,主要思想是找到一个最优的超平面,将不同类别的数据分开。它通过最大化类之间的边界来提高分类的准确性,特别适合处理非线性问题。 XGBoost是一种高效的梯度提升决策树算法,它通过建立多个决策树并迭代地优化目标函数,从而提高预测的准确性和鲁棒性。XGBoost的优势在于其对稀疏数据的处理能力和高效的计算速度。 LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够捕捉长距离依赖关系。在这个项目中,LSTM模型首先使用未标注的大量微博语料进行预训练,从而学习到丰富的语言特征和上下文信息。随后,研究者们使用这些预训练得到的Word2Vec词向量来训练一个特定的神经网络,以进行情感分类。 Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于变换器的预训练语言表示模型,能够通过上下文双向地学习到词、句乃至段落的深层次语义信息。在这个项目中,研究者们采用了哈工大预训练的Bert模型,并在其基础上通过finetune的方式进行微调,使得模型更好地适应中文微博情感分析的任务。 本项目的实施不仅有助于推动中文自然语言处理技术的发展,还能够为相关领域的研究者和从业者提供宝贵的参考和工具。通过深入分析微博平台上的海量文本数据,该情感分析工具能够揭示公众对特定事件或产品的情感倾向,为企业营销、公共关系、甚至是政策制定提供数据支持和决策依据。 由于中文的语义复杂性和表达多样性,对中文微博文本进行情感分析是一项挑战性工作。项目中所采用的多种机器学习和深度学习模型的组合策略,不仅提高了分析的准确性,也展现了不同模型在处理中文文本方面的优势和局限。通过对模型结果的综合评价,研究者们还可以进一步优化和改进情感分析算法,为未来的研究工作奠定基础。 此外,本项目也突显了预训练模型在自然语言处理中的重要性。通过对预训练模型的有效利用,即使是面对计算资源有限的场景,也能够实现高性能的情感分析。这表明预训练模型正在成为处理自然语言任务的重要工具,尤其在数据量和计算能力受限的情况下,其价值尤为显著。 本项目为中文微博情感分析提供了一套完整的解决方案,通过先进的机器学习和深度学习技术,能够高效准确地处理和分析社交媒体上的大量文本数据。该研究不仅具有重要的学术价值,还具有广泛的应用前景和实用价值。随着技术的不断进步和数据量的不断增长,这一领域无疑将吸引更多研究者和从业者的关注,未来的进步值得期待。
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**标题解析:** "pcsc-tools" 是一个与智能卡(Smart Card)和PC/SC(Personal Computer Smart Card)接口相关的工具集。标题表明这个工具包是为那些想要与智能卡进行交互或管理PCSC接口的用户设计的。PC/SC是一种标准,允许个人计算机系统与智能卡进行通信,广泛应用于身份验证、数据安全、电子支付等领域。 **描述详解:** 描述中提到的"pcsc工具"是一个项目,其主要功能是提供与智能卡和PCSC框架协同工作的各种实用程序。"项目首页"通常是指该工具的官方网站或者在开源社区如GitHub上的项目页面,那里可以获取项目的详细信息、更新日志、用户指南以及开发者文档。"源代码"的提及意味着这是一个开放源码的项目,用户可以查看、下载和贡献代码。"拉取请求"(Pull Request)是开源项目中常见的协作方式,允许开发者提交代码修改建议,等待项目维护者的审核和合并。 **标签解析:** - "perl":这表明该工具集可能使用Perl编程语言编写,Perl是一种多用途脚本语言,常用于文本处理和系统管理任务。 - "smartcard":标签明确指出此工具集与智能卡技术相关,涉及智能卡的读取、管理或模拟等功能。 - "pcsc":这是对PC/SC接口的引用,说明工具与这个标准兼容。 - "atr":ATR(Answer To Reset)是智能卡在初始化时发送给读卡器的信号,包含卡片类型和版本信息,工具可能包括解析ATR的功能。 - "PerlPerl":可能是标签输入错误,重复了Perl,但也可以理解为强调项目与Perl语言的紧密关联。 **压缩包子文件的文件名称列表:** "pcsc-tools-master" 这个文件名暗示这是一个Git仓库的主分支(master)的克隆,通常包含项目的所有源代码、资源文件和配置信息。用户下载后,可以通过解压来获取整个项目,然后在本地环境中编译和运行。 "pcsc-tools" 是一套基于Perl语言的开源工具,主要用于管理和操作智能卡,它遵循PC/SC标准,并且提供了处理ATR等智能卡特定任务的功能。用户可以从项目主页获取源代码,参与社区的拉取请求,进行定制化开发。通过解压"pcsc-tools-master"文件,可以获取完整的项目结构,进行编译和本地测试,以实现与智能卡的高效交互。
2025-06-22 13:30:34 172KB perl smartcard pcsc
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最近常常要到百度文库搜索东西..可是积分老不够用.真烦..于是就做了个不会扣积分的百度文库下载器.分享给大家. 用户需承诺不将不本软件用于非法途径,用户行为所造成的一切后果与作者无关. 注意:可以下载doc,PPT,TXT,PDF,等常用的格式源文档。我们借助国内国外最强大的搜索引擎进行全球搜索查找。只要输入您想要的关键词,即可进行搜索,成千上万的文档供你下载。 使用方法: 直接将要下载的文库地址粘贴过来.点击 下载就可以了. 2011年12月27日 v1.0 完成 天天百度文库下载器第一版本。 ★★①安装说明★★ 要求:您的电脑必须安装.net framework2.0或2.0以上框架 附windows .net framework 2.0下载地址:http://download.microsoft.com/download/5/6/7/567758a3-759e-473e-bf8f-52154438565a/dotnetfx.exe
2025-06-22 13:03:19 2.36MB 免费百度文库下载器
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1. 配置驱动路径,默认在项目根目录下。 例如:windows系统下,则重命名下载的chromedriver,将其重命名为chromedriver_windows 2. 运行 2.1 若采取账号方式,修改代码中下面的信息,进行抢票。 item_id根据地区来确定,每一个城市对应不同的item_id。选择相应地区后将箭头指向的item_id填写到函数内。 def __init__(self): ... # 若选择账号登录方式,则需要填写 self.login_id: str = 'account' # 大麦网登录账户名 self.login_password: str = 'password' # 大麦网登录密码 # 以下为抢票必须的参数 self.item_id: int = 610820299671 # 商品id self.viewer: list = ['viewer1'] # 在大麦网已填写的观影人 self.buy_nums: int = 1 # 购买影票数量, 需与观影人数量一致 self.ticket_price: int = 180 # 购买指定票价 2.2 运行 初次登陆没有cookies,默认登录方式为账号密码登录方式,可改成其他方式进行登录,如扫码或短信登录。 # 默认登录方式 python Automatic_ticket_purchase.py # 指定其他方式登录 python Automatic_ticket_purchase.py --mode qr 此仓库仅用于个人参考学习,但如他人用本仓库代码用于商业用途(鄙视黄牛),侵犯到大麦网利益等,本人不承担任何责任。
2025-06-22 12:35:19 1.37MB 脚本
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"MC34063芯片设计的计算公式及应用讲解" MC34063芯片是一种常用的DC-DC转换器芯片,广泛应用于电子产品的电源设计中。为了帮助读者更好地理解MC34063芯片的设计和应用,下面将对MC34063芯片的计算公式和应用进行详细的讲解。 计算公式 在使用MC34063芯片设计电源时,需要了解一些重要的计算公式。这些公式将帮助读者正确地选择零件参数,并确保电源的稳定工作。 1. 输出电压计算公式: Vout = 1.25V * (1 + R1 / R2) 其中,Vout为输出电压,R1和R2为电阻值。 2. 定时电容计算公式: Ct = 0.000004 * Ton 其中,Ct为定时电容,Ton为工作频率。 3. 限流电阻计算公式: Rsc = 0.33 / Ipk 其中,Rsc为限流电阻,Ipk为峰值电流。 4. 电感计算公式: Lmin = (Vimin - Vces) * Ton / Ipk 其中,Lmin为电感值,Vimin为输入电压范围的最小值,Vces为二极管正向压降,Ton为工作频率。 5. 滤波电容计算公式: Co = Io * Ton / Vp-p 其中,Co为滤波电容,Io为输出电流,Ton为工作频率,Vp-p为波纹系数。 应用讲解 MC34063芯片可以用于设计各种类型的电源,包括DC-DC转换器、恒流恒压充电电路等。 1. DC-DC转换器: MC34063芯片可以用于设计DC-DC转换器,例如 Buck Converter、Boost Converter等。通过选择合适的零件参数,可以实现高效率的电源转换。 2. 恒流恒压充电电路: MC34063芯片可以用于设计恒流恒压充电电路,例如用于给蓄电池进行充电。在这个电路中,MC34063芯片可以实现恒流充电,并在充电完成后自动切换到恒压充电模式。 3. 拓展输出电流: MC34063芯片可以通过外加开关管来拓展输出电流。例如,可以使用达林顿接法或抗饱和驱动技术来提高输出电流。 4. 三路电压输出: MC34063芯片可以用于设计三路电压输出电路。在这个电路中,MC34063芯片可以输出三个不同的电压值,以满足不同设备的电源需求。 5. 具有关断功能的电路: MC34063芯片可以用于设计具有关断功能的电路。例如,可以使用过流饱和功能和关断功能来实现电源的保护和控制。 6. 具有延时启动功能的电路: MC34063芯片可以用于设计具有延时启动功能的电路。例如,可以使用延时启动电路来实现电源的延时启动功能。 MC34063芯片是一个功能强大且灵活的DC-DC转换器芯片,可以用于设计各种类型的电源。通过正确地选择零件参数和应用计算公式,可以实现高效率和可靠的电源设计。
2025-06-22 12:16:10 232KB 34063
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apipost mac老版本7.2.6,arm架构,没有当前那些乱七八糟的无用功能
2025-06-22 12:06:02 193.87MB apipost mac arm64
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Android Studio Giraffe Essentials - Java Edition_ Developing Android Apps Using Android Studio 2022.3.1 and Java - Neil Smyth 《Android Studio Giraffe Essentials - Java Edition》是一本专注于使用Android Studio 2022.3.1和Java开发Android应用的指南。这本书由Neil Smyth撰写,并由Payload Media, Inc.出版,旨在为个人用户提供有关Android开发环境设置、项目创建、虚拟设备管理等方面的基础知识。 在书中,首先介绍了如何下载代码示例以及如何提供反馈和报告错误。这对于读者能够跟随教程进行实践操作至关重要。接下来,详细阐述了建立Android Studio开发环境的步骤,包括系统要求、下载Android Studio安装包、在不同操作系统(Windows、macOS和Linux)上的安装过程。此外,书中还讲解了如何通过设置向导安装额外的Android SDK包和Android SDK命令行工具,确保开发环境的完整性和兼容性。 对于内存管理,作者讨论了Android Studio的配置,帮助优化性能,避免因内存不足导致的问题。同时,书中还涵盖了如何更新Android Studio及其SDK,以保持最新的功能和修复。 在实际应用开发部分,作者通过一个示例项目引导读者创建Android应用。这包括创建新的Android项目、定义项目和SDK设置,启用新UI,修改示例应用以及用户界面。书中的步骤详细解释了如何设计布局、资源文件以及添加交互功能,让初学者能够逐步理解Android应用开发的基本流程。 关于Android虚拟设备(AVD)的创建,书中详细介绍了AVD的重要性,如何启动模拟器,并在AVD上运行应用程序。这为开发者提供了在多种设备配置上测试应用的便利,而无需实际设备。 《Android Studio Giraffe Essentials - Java Edition》是一本全面的教程,适合对Android开发感兴趣的初学者,尤其是那些希望通过Java语言进行开发的人。书中详尽的步骤指导和实用技巧将帮助读者快速掌握Android Studio的使用,开启他们的Android应用开发之旅。
2025-06-22 11:42:48 37.15MB android android studio java
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Windows 驱动开发工具包(WDK)是微软提供的一款关键工具,用于开发、测试和调试针对Windows操作系统的驱动程序。在这个特定的版本——"适用于 Windows 10 版本 2004 的 WDK"中,我们找到了一个与最新的Windows 10更新同步的开发环境。这个版本主要面向那些希望利用Windows 10版本2004新特性的开发者。 让我们详细了解一下WDK的核心组件和功能: 1. **驱动程序构建工具**:WDK 包含了一整套用于构建驱动程序的工具,如编译器、链接器和其他构建系统,这些工具确保了驱动程序的构建与Windows 10版本2004兼容。 2. **开发库和头文件**:WDK 提供了必要的库和头文件,使得开发者可以调用Windows驱动程序模型(WDM)、通用Windows驱动程序模型(UMDF)或内核模式驱动程序框架(KMDF)等API,以实现对硬件的控制。 3. **调试工具**:WDK 包括了Windbg Preview,这是一个强大的调试器,可帮助开发者在不同阶段调试驱动程序,包括内核模式调试、用户模式调试以及实时调试。Windbg Preview 提供了丰富的命令行选项和图形界面,让调试过程更为高效。 4. **Visual Studio 扩展**:WDK 还包含了与Visual Studio 2019的集成插件,允许开发者在熟悉的IDE环境中创建、管理和调试驱动程序项目。这极大地提升了开发效率,减少了跨工具间的切换。 5. **文档和示例**:WDK 提供了大量的文档资料,详细解释了驱动程序开发的各个方面,以及各种驱动程序模板和示例代码,帮助新手快速上手。 对于Windows 10 版本 2004,开发者可能会关注以下新特性: 1. **C++/WinRT 支持**:这个版本的WDK加强了对C++/WinRT的支持,这是一种现代化的C++语言绑定,用于编写Windows运行时组件,简化了UWP和Win32驱动程序的开发。 2. **改进的性能和兼容性**:Windows 10 版本 2004引入了一些硬件加速技术,比如DirectStorage,提高了游戏和其他高性能应用的加载速度。同时,WDK也提供了相应的接口和指南来支持这些新特性。 3. **安全性和隔离**:WDK 在这个版本中继续强调安全性,例如支持更严格的驱动签名策略,以防止恶意软件注入。此外,还可能包含针对安全基础结构如设备卫士(Device Guard)和控制流保护(Control Flow Guard)的增强。 4. **物联网(IoT)和边缘计算**:随着IoT设备的普及,WDK对这一领域的支持也在加强,提供了开发物联网驱动程序所需的各种工具和框架。 "适用于 Windows 10 版本 2004 的 WDK"是一个全面的开发工具包,旨在帮助开发者利用最新的操作系统功能来创建高效、安全的驱动程序。通过集成的Visual Studio扩展、强大的调试工具和详尽的文档,它为驱动程序开发提供了强大的支持。如果你是Windows驱动程序开发者或者计划进入这个领域,这个WDK版本无疑是一个不可或缺的资源。
2025-06-22 11:40:09 561.83MB
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内容概要:本文详细探讨了双有源桥DAB隔离型双向DCDC变换器的不同控制策略及其应用场景。首先介绍了DAB的基本结构和传统单移相控制方法,指出其存在的电流应力大和效率低的问题。接着深入讨论了三重移相双目标优化控制,通过增加内外移相角度来提高效率并减少电流应力。同时,利用粒子群优化算法进行实时参数调整,确保系统性能最优化。对于电压闭环控制部分,提出了改进的PID控制器,加入低通滤波器以避免振荡现象。此外,还介绍了基于状态空间方程的模型预测控制(MPC),强调了其在动态响应和效率方面的优势。最后,针对移相控制产生的谐波问题,提出了一种有效的PWM死区补偿方法。 适合人群:电力电子工程师、新能源汽车和储能系统的研发人员、对双向DCDC变换器感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标:适用于需要高效能量转换和精确电压控制的应用场合,如电动汽车充电系统、电池管理系统等。目标是提升系统的效率、可靠性和稳定性。 阅读建议:本文涉及多种控制算法和技术细节,建议读者具备一定的电力电子基础知识,并结合具体工程案例进行理解和实践。
2025-06-22 11:37:39 575KB 电力电子 模型预测控制 PID控制 FPGA
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计算机视觉(模型、学习和推理)Algorithms算法伪代码 AnswerBookletStudents常见问题 Computer vision models, learning and inference CVMmatlab代码
2025-06-22 11:25:00 212.75MB 计算机视觉
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