搜索资源列表
fastText_java-master
- 快速进行文本表征与分类的工具，速度快，效果好(text representation and classification)
CNN
- 卷积神经网络的源代码，用于微博博文文本情感分析的三分类。(Convolutional neural network source code for micro-blog Bowen text sentiment analysis of the three categories.)
CEQA
- 功能：分词、特征词的提取、属性的提取、文本的分类等(Function: word segmentation, extraction of characteristic words, extraction of attributes, classification of text and so on)
multi_process
- 多进程预处理数据，python实现。预处理语料1.6G，多进程预处理可加快文本的预处理时间。二分类和多分类实现。(multi_process for large documents)
b15
- 关于词法分析的一份实验报告，设计并实现一个词法分析器，实现对指定位置的类C语言源程序文本文件的读取，并能够对该源程序中的所有单词进行分类，指出其所属类型，实现简单的词法分析操作。(lexical analyzer is designed and implemented to read the text files of the class C source program of the specified location, and c
SVMPredictMore
- 对于未知的文本可以利用标签来进行分类，可以令人方便阅读。(The article can be classified)
OpenCV_By_Example(中文版)
- 该资料中包含了《OpenCV By Example》中文版以及例程程序，该书的目录如下所示： 第1章 OpenCV的探险之旅; 第2章 OpenCV基础知识介绍; 第3章 图形用户界面和基本滤波; 第4章 深入研究直方图和滤波器; 第5章 自动光学检测、目标分割和检测; 第6章 学习目标分类; 第7章 识别人脸部分并覆盖面具; 第8章 视频监控、背景建模和形态学操作; 第9章 学习对象跟踪; 第10
learning-spark-master
- 将逻辑回归应用于二元分类的情况。这里以垃圾邮件分类为例，即是否为垃圾邮件两种情况。然后，根据词频把每个文件中的文本转换为特征向量，训练出一个可以把两类消息分开的逻辑回归模型，判断输入测试语句是否为垃圾邮件。(Spark MLlib (Java): Input: spam.txt; normal.txt; text sentence. Output:1.0(spam), 0.0(normal email))
frist_demo
- 自己制作的一个小的node服务器demo，可以实现用户注册登录，信息读取分类，富文本编写和上传(I made a small node server demo, which can achieve user login, login, information reading, classification, rich text writing and uploading.)
餐饮管理系统
- 使用winform开发的餐饮管理系统，以下是一些核心功能实现的简介： 1、显示厅包及餐桌-》开发步骤1、添加TabControl。2、查询HallInfo，遍历创建TabPage。3、创建ListView，加入TabPage上。4、查询TableInfo，遍历创建ListViewItem。-》在主窗口中，使用标签显示厅包，在每个标签中使用listview显示餐桌。餐桌分为使用、空闲状态。-》双击餐桌，如果是空闲，则开单，如果是使用，则
nb
- 朴素贝叶斯分类分为两步： ① 计算特征项和所属类别之间的概率; ② 判断文本dj是否属于类别ci的概率 本代码为训练阶段(Naive Bayes classification is divided into two steps: 1 Calculate the probability between the feature item and its own category; 2 The probability of judg
CRF++-0.44.tar
- 条件随机场的c++实现，可用于文本标注、图像分类、分割等领域(conditional random field,CRF++ 0.44)
utf8''Traffic-sign-recognition
- 项目基于Tensorflow进行实现。 #### 文件说明： --- * input_data.py: 图片的输入 * traffic_sign_cnn.py: 用cnn进行训练分类 * testDemo.py: 用于测试已经训练出来的模型，输入单个图片输出结果，并分类到文件夹 #### 数据集说明： --- * 这里是列表文本使用的是比利时的交通标志数据集，可以网上自己找，里面
DI
- 使用爬虫爬取医疗对话文本信息，并使用tensorflow进行NLP分析和分类。(obtain data using crow programme and then use TensorFlow to realize an NLP system to classify the data.)
Deep Learning with Python
- 深度学习基本算法，深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。 在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。 本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要
万岳线上教育系统源码v1.1.4试用版
- 一、线上教育系统源码 源码开源，支持个性化定制，快速搭建部署线上教育独立品牌。 多终端网校授课系统，支持大班课、小班课、一对一授课模式， 还原真实线下教学场景。 二、万岳线上教育系统源码应用场景 小班课 支持16位学员和老师同时视频连麦，内置白板、课堂测试、在线抢答等多种趣味教学工具。可实现一对一、一对多互动教学模式。 包含：直播授课、教学白板、屏幕共享、连麦互动、随堂测试、在线抢答 大班课 包含语音大班课和视
网校系统开源源码安卓版v1.1.4
- 一、万岳网校系统开源源码总概 搭建迅速，为您提供完善的线上教育解决方案 源码开源，可定制开发。 二、万岳网校系统开源源码介绍 万岳开源网校系统源码，可构建出集直播授课、在线答疑、作业批改、互动白板等教学功能为一身的网络教学平台。源码开源，支持定制或二次开发，可全球搭建部署。 轻松实现小班课、大班课、双师教学、内容付费等众多教学场景，是学校和教培机构的不二选择。 三、万岳网校系统开源源码应用 互动大班课 包含语音大