本项目包含作业要求和源代码，项目基于Python Scrapy爬虫实现对上市公司股民评论的爬取和公司年报的爬取；基于Python Tushare 爬取上市公司行情图,对爬取的内容进行预处理，包括分词、去停用词、转化词袋模型等。最后可视化结果，可视化清晰明了，可作为公司是否存在会计欺诈手段的检测

nyu-depth-v2-tools：[2]中使用的工具，用于预处理地面真值分割以评估超像素算法

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对数据进行预处理,让后再用spss进行处理数据。

关于在英语语料库上进行词嵌入训练的研究很多。 该工具包通过在德语语料库上应用深度学习，以训练和评估德语模型。 有关项目，评估结果和的概述可在或直接在此存储库中找到。 该项目是根据发布的。 开始吧 确保已安装Python 3以及以下库： pip install gensim nltk matplotlib numpy scipy scikit-learn 现在，您可以下载并在您的Shell中执行它，以自动下载此工具包和相应的语料库文件并进行模型训练和评估。 请注意，这可能需要大量时间！ 您也可以克隆此存储库，并使用我已经进行评估和可视化。 如果您只想查看不同Python脚本的工作方式，

由于红外图像预处理算法自身的复杂性，使得红外图像在DSP中的预处理时间较长。针对这一问题，提出一种基于FPGA的实时红外图像预处理方法。该方法采用了流水线技术来并行完成非均匀校正、空间滤波、直方图统计等多个红外图像预处理算法，对系统结构进行了改进和优化。经过实验测试验证，该方法合理可行，能够实时高效地完成红外图像预处理任务。与DSP图像预处理系统相比可以节约将近50％的处理时间。

“使用Pandas进行数据预处理”博文，的数据集，可以直接学习使用。博文连接 https://blog.csdn.net/weixin_42837961/article/details/104276607

Pcap预处理器 一个开源工具包库，用于预处理网络流量.pcap数据。 需求前环境 环境要求 需要python3.7或更高版本。 设定环境 安装虚拟环境 pip install virtualenv 创建venv目录 python3 -m venv .venv 激活虚拟环境 source .venv/bin/activate 从requirements.txt安装软件包 pip install -r requirements.txt 停用虚拟环境 deactivate 数据存储约定 数据/ <数据集名称> / raw_pcap / parsed_pcap / extract_tcp / 物理特征/ <数据集名称> _combined_physical_features.csv physical_features_by_device / features_by_device /

将一张大图片切割成多张小图片，并标记每张图片的类型。保存为一个csv文件。软件实现了图片放大，缩小，跳转、翻页等基本功能。实用性高。

自然语言预处理（NLPre） 主要版本更新！ NLPre 2.0.0 后端NLP引擎pattern.en已被spaCy v 2.1.0取代。 这是针对pattern.en某些问题（包括不良lemmatization）的主要解决方案。 （例如，细胞因子->细胞牛） 对python 2的支持已被删除 在replace_from_dictionary支持自定义词典 在replace_from_dictionary使用后缀而不是前缀的选项 URL替换现在可以删除电子邮件 token_replacement可以删除符号 NLPre是一个文本（预处理）库，可帮助消除实际数据中发现的某些不一致之处。 纠