博达路由器配置说明

本项目基于 weibo_senti_100k.csv 数据集，分别使用朴素贝叶斯、逻辑回归、LSTM、CNN、BERT等模型进行了实验，其中涉及的词向量表示方式包括one-hot、Bag of Words、TF-IDF、Word2Vec、Glove等。对于Word2Vec和Glove词向量的构建过程，本项目也提供了相关代码。项目中模型的训练运行脚本为train.sh，如bert_train.sh，模型的测试运行脚本为test.sh，如bert_test.sh。此外，本项目也会给出如何将训练好的BERT模型以服务的形式进行部署，以满足商业应用中的实时性需求。针对具体模型的使用，请读者查看*_README.md文件。希望通过本项目的学习，读者能够对情感分析中常用的模型技术有进一步的理解。

本科毕业设计-微博舆情管理平台：数据分析系统的设计与实现.doc

博主是个小白，打算把这段时间系统学习RTOS的文章统一整理到这里，另外本文会给出一些参考性资料和指导性建议； 本文宗旨 FreeRTOS 是由Richard Barry在2003年由设计的，由于其设计的小巧简单，整个核心代码只有3到4个C文件。在设计之初就异军突起，累计开发者数百万，是目前市场占有率最高的RTOS，现在FreeRTOS已经支持三十多种芯片，基本包含市场上所有的微控制器。 FreeRTOS在2018年被亚马逊收购，继续遵循GPLV2许可协议完全免费。 Richard Barry为了让代码容易阅读、移植和维护，大部分的代码都是以C语言编写，只有一些内核调度函数采用汇编编写。 Fre

微博的静态页面，框架一样。有些内容是重复的，用了乱数假文。花费了一周时间，因为电脑分辨率不同，可能显示效果有些偏差。

这是我用业余时间开发的新浪微博客户端，供大家参考学习，用的是C#开发的新浪微博客户端

流量累计程序 博途v15编写的西门子流量累计程序，封装好的FB块直接可以拿来用，并且配有视频解说，轻松学会

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计算机毕业设计：基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架 项目源码 本次就是在微博方面，通过建立微博情感分析可视化系统，来让用户可以通过简单的微博信息、评价有计算机来自动进行情感的判断，从而为判断出用户对于微博的情感好坏，能够通过对评价的统计分析来实现情感分析、舆情分析的功能。本次的开发是利用了Python技术和Flask框架来搭建网站，采用MySQL数据库存储数据，通过网络爬虫技术采集数据，最终搭建网页的形式展现。 项目截图 1、首页-----数据概况 2、舆情分析 3、中国地图----各省份IP分析 4、文章分析页面 在这里插入图片描述 5、评论分析页面 在这里插入图片描述 6、数据管理页面 7、微博舆情统计页面 8、爬虫数据采集页面 9、系统注册登录功能