数字化转型方法论：落地路径与数据中台.pptx

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。

maven本地引入tongweb7的jar包的方法

UPS电池容量计算方法

针对风光蓄互补发电系统，提出一种改进的容量优化配置方法，考虑独立和并网两种模式，对风力发电、光伏发电和蓄电池的容量进行最优配置。该方法充分利用风光互补特性，在系统独立运行时，只需较小的蓄电池容量即可保证高供电可靠性，并可减少蓄电池的充放电次数和放电深度；在系统并网运行时，进一步提出采用分时段优化策略来配置所需蓄电池的容量，保证负荷供电需求和入网功率的波动特性满足要求。算例验证了所提改进优化方法的合理性和优越性。

matsim-example-project 一个如何将MATSim用作库的小示例。 默认情况下，该项目使用最新的（预）发行版。 为了使用其他版本，请编辑pom.xml 。

主要介绍了Python使用pylab库实现画线功能的方法,结合具体实例分析了Python使用pylab库的相关函数实现画线功能的操作技巧,并附带说明了相关函数与参数功能,需要的朋友可以参考下

（更新至2022）经济制度距离、文化距离、政治距离，两种方法，整理好的面板数据， excel或stata 经济制度距离是指两个国家或地区在经济制度方面的差异。这种 差异可以包括多种方面，例如产权保护、市场自由度、ZF干预程度、贸易政策等等。经济 制度距离对于国际经济交往和投资具有重要意义，因为它影响着市场运作、资源配置和经济 效益等方面。 经济制度距离还可能影响不同国家之间的贸易和投资活动。如果两个国家的 经济制度距离较大，那么它们之间的贸易壁垒和投资障碍可能会增加，这会导致贸易成本的 增加和投资风险的加大。 因此，对于企业和投资者来说，了解目标国家或地区的经济制度 以及与本国经济制度的距离是非常重要的。这有助于他们预测市场趋势、评估投资风险和制 定合适的商业策略。同时，ZF也可以通过减少经济制度距离来促进国际贸易和投资活动， 推动全球经济的繁荣和发展。 需要指出的是，经济制度距离不是一个固定的概念，而是随 着时间和情境的变化而变化的。随着全球化的深入发展，各国之间的经济制度也在相互影响 和融合，经济制度距离也在逐步缩小。因此，我们需要以动态和开放的视角来看待和理解经 济制度距离。 我

基于高通量计算与机器学习的材料设计方法与软件的开发与应用 本资源摘要信息将详细介绍基于高通量计算与机器学习的材料设计方法的原理、实现过程和应用实践，以及与之相应的软件的开发与应用。 一、基于高通量计算的材料设计方法 高通量计算在材料设计中的应用主要体现在以下几个方面：分子模拟、计算设计和材料性质预测。通过高通量计算，可以对材料的分子结构和化学性质进行高精度的计算，帮助研究人员深入了解材料的本质；计算设计可以通过计算机模拟和优化材料的设计方案，提高材料的性能和稳定性；材料性质预测则可以通过对材料的各种性质进行预测，为新材料的研发提供理论指导。 二、基于机器学习的材料设计方法 机器学习在材料设计中的应用也包括算法、模型和数据集等方面。机器学习算法包括神经网络、决策树、支持向量机等多种类型，可以根据不同的材料设计和预测需求进行选择；模型方面，主要包括各种统计算法和深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等；数据集则是机器学习算法发挥作用的关键，需要收集和整理大量关于材料性质、结构、性能等方面的数据。 基于机器学习的材料设计方法主要涉及模型建立、算法优化和数据集选择等方面。模型建立需要根据研究目标和数据特征选择合适的机器学习算法和模型；算法优化则需要对模型进行训练、调参、优化，以提高预测的准确性和效率；数据集选择则需要收集和整理大量与材料相关的数据，包括结构、性质、性能等方面。 三、软件的开发与应用 为了实现基于高通量计算与机器学习的材料设计方法，需要开发相应的软件工具。在需求分析阶段，需要明确软件的功能和用户需求，如材料性质预测、分子模拟等；在程序设计阶段，需要选择合适的编程语言和框架，如Python、C++等，并设计软件的基本架构和模块；在代码实现阶段，需要将算法和模型实现为具体的代码，并编写用户界面和文档。此外，还需要对软件进行测试和优化，确保其稳定性和性能达到预期。 四、结论 本资源摘要信息介绍了一种基于高通量计算和机器学习的材料设计方法，以及与之相应的软件的开发与应用。该方法结合了高通量计算在材料设计中的快速筛选和机器学习在预测新材料性质方面的优势，为材料设计提供了新的解决方案。通过这种方法，可以在短时间内筛选和优化大量的材料设计方案，从而提高材料的性能和稳定性，加速新材料的研发进程。同时，本资源摘要信息还介绍了软件开发的过程和实现，为实际应用提供了有效的工具。这种方法的重要性和前景不仅在于其高速和高精度，更在于其可以为材料科学领域的研究与发展提供更多的可能性和创新。

作者及联系方式 作者：冰河 微信：sun_shine_lyz QQ：2711098650 微信公众号： 冰河技术 推荐使用 mykit-db-sync mykit中分离出的强大数据数据库同步工具——mykit-db-sync 基于java开发的功能强大、配置灵活的数据库之间同步工具，和数据产生器一样，均是前段时间因为项目需要编写的小工具，在实际应用场景中，我们经常需要定期将一个数据库的数据同步到另外一个数据库中，常见的一种做法是将源数据库的数据dump为sql文件，然后到目标数据库执行sql文件完成数据库的导入，但是这种方法至少存在以下问题： 需要手工操作，效率低 当涉及数据表较多时，容易遗漏、出错 如果要定期同步，操作人容易忘记 难以应付频繁变更数据表或者字段 针对以上存在的问题，将珍贵人力从这种重复、无意义的工作中解脱出来，特意开发这个小工具，目前源数据库为任何支持sql语法的数据库，