支持中文函数和变量的Lua 5. 3. 2源码，直接可以用VS编译成静态或动态库~~~

2023最新版AI创作系统ChatGPT网站源码/GPT联网/支持ai绘画/支持MJ以图生图/Dall-E2绘画

极域多媒体教室互动管理系统软件v2.0 系统兼容 交叉应用 全面兼容 Windows /Android /iOS/ macOS /Linux 等各类操作系统的教学终端设备，支持教师与学生不同系统终端设备交叉应用。 无线互动 稳定流畅 在无线网络覆盖下的普通教室中即可实现教学应用，信号传输稳定不掉线，支持多达60+台学生终端设备实现零延迟数据同步。 60 台 60+台终端设备流畅互动教学 0 延迟 0延迟视频同步传输 灵活设计 程序并行 灵活的工具栏应用模式，在系统运行的同时可支持任意第三方应用程序同时启动并展示融合性界面，优化课堂互动方式，满足多样化的应用需求。 界面简约 轻松易用 系统界面秉承人性化设计，功能图标以教学、测评、管控为逻辑科学排列，简洁明了，教师可快速上手应用。 课堂交互 极致体验 系统提供了高并发且零延迟屏幕广播、学生演示、共享白板、分组教学等简单但多样的课堂互动功能，极大地提升了师生互动效率、优化了互动体验。 学情态势 精准感知 随堂调查、抢答竞赛等多种趣味十足的互动方式，在提升教学乐趣的同时，也为教师提供了实时、直观的学情数据，帮助教师精准优化教学策略。

喜马拉雅xm文件转mp3，支持批量转换、批量下载，喜马拉雅xm文件转mp3，支持批量转换、批量下载，支持xm文件转mp3/m4a

cn.PaddleOcr 支持PP-OCRv2、PP-OCRv3、PP-OCRv4三个版本ocr识别 支持net35; net40; net45; net451; net452; net46; net461 net462; net47; net471; net472; net48; net481; netstandard2.0; netcoreapp3.1; net5.0; net6.0; net7.0; net8.0

基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

之前在线安装 stm32硬件支持包，安装后报故障，第三方包CMSIS下载失败，折腾科学上网2小时后，才打开google 的主页，因此把离线包上传，方便大家安装。 安装过程参照 https://blog.csdn.net/m_life/article/details/129977864 MATLAB R2021a离线下载并安装硬件支持包

一、说明 程序已支持ChatGPT4.0、Midjourney绘画、GPT3.5 API绘画、Prompt角色预设功能（后台自定义添加，用户也可自定义添加）、语音识别输入、用户会员套餐、用户邀请分销功能、用户每日签到功能、系统后台管理、一键更新版本。支持手机电脑不同布局页面自适应。 新增自定义选择GPT3/4模型(已更新为openai6月14日最新发布的gpt-3.5-turbo-0613模型 二、安装教程 1、环境要求（推荐）： 服务器：CentOS 7 64 Bit、宝塔控制面板 环境：Nginx、MySQL 5.7、PHP-7.3 2、开始： 一台VPS服务器 搭建宝塔 解析绑定域名 上传程序至根目录（将"chengxu.zip"上传网站更目录解压即可） 创建一个数据库 访问首页在线安装配置数据库 PHP版本选择:7.3 安装完成后访问网站首页即可！ 配置APIKEY，登录网站后台自定义配置，不然网站无法使用！ 网站后台地址/admin 默认账号:admin 密码:123456 【本文只写到2023年6月19日的更新，系统持续更新，系统搭建好后登录管理页面，点击一键更新】

Android整合SherpaNcnn实现离线语音识别（支持中文，手把手带你从编译动态库开始）示例Demo及动态库

网络文本情感分析方法主要分为两大途径，无监督情感分析方法和有监督情感分析方法[2]。在2002年PANG等学者首次采用电影评论数据建立了使用机器学习的有监督情感分类方法。他分别使用了支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、最大熵(ME)分类器，二情感分类特征主要采用情感词频[3]。实验表明基于机器学习的有监督分类结果准确率要高于基于传统的无监督方法。文献[4]也提出了一种结合SVM和NB分类器的新模型（NBSVM），这种新的模型在多个数据集都取得了很好的分类效果。有监督网络评论情感分类方法是基于标注训练集语料来进行评论分类的，而标注的语料具有领域依赖性，因此有监督网络评论情感分类效果的好坏与文本领域有直接的关系。在一个领域标注的训练集训练的分类器很可能在另一个领域分类效果并不好。所以，有监督情感分类方法需要在不同领域标注大量不同的训练集，才能取得比较好的分类效果。但是，在众多领域都标注大量训练集是一项十分困难的事情，需要消耗大量的人力物力，已经成为有监督情感分类的瓶颈。