官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

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在网上搜索了几天之后，虽然 CRC 16 是常用的，但我没有找到任何东西......无论如何！ 感谢 Nawaz Satvilkar； 根据他的文件，我做了一些小的修改，得到了一个与https://www.lammertbies.nl/comm/info/crc-calculation.html行 CCITT xFFFF 相同的结果。 我希望它会帮助（或在我的情况下保存！）你们中的一些人。

本文实例讲述了Python实现购物评论文本情感分析操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 昨晚上发现了snownlp这个库，很开心。先说说我开心的原因。我本科毕业设计做的是文本挖掘，用R语言做的，发现R语言对文本处理特别不友好，没有很多强大的库，特别是针对中文文本的，加上那时候还没有学机器学习算法。所以很头疼，后来不得已用了一个可视化的软件RostCM，但是一般可视化软件最大的缺点是无法调参，很死板，准确率并不高。现在研一，机器学习算法学完以后，又想起来要继续学习文本挖掘了。所以前半个月开始了用python进行文本挖掘的学习，很多人都推荐我从《python自然语言处理》这本书入门，学习了半个月

嵌套循环算法NL 将内存缓冲区空间划分成相等的两部分，数据集分成几个大小和每部分缓冲区相等的逻辑块，通过认真选择调入每一部分缓冲区的次序，使I/O次数最小 算法复杂度是O（k N2 ) k——维数 N——数据点数 特点： 不需要建立多维索引结构 较费时

Natural Language Processing with PyTorch by Brian McMahan, Delip Rao Publisher: O'Reilly Media, Inc. Release Date: February 2019

NL-means窗口 理论上，该算法需要在整个图像范围内判断像素间的相似度，也就是说，每处理一个像素点时，都要计算它与图像中所有像素点间的相似度。但是考虑到效率问题，实现的时候，会设定两个固定大小的窗口：搜索窗口 和邻域窗口。 邻域窗口在搜索窗口中滑动，根据邻域间的相似性确定像素的权值。

此函数 NLMF 对 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据执行非局部均值噪声过滤。 该函数部分是 c 编码的，用于 cpu 高效过滤。 适用于几乎所有图像数据类型，如 MRI、CT 和正常照片。 警告！，图像过滤消除了噪音，但重要的（医学）细节也可能丢失，（见评论中的讨论）。 原理 NL-Mean 滤波器： 像素周围的局部像素区域（块）与邻域（或整个图像中）的像素块进行比较。 补丁的中心像素根据补丁之间的二次像素距离进行平均。 功能： J = NLMF（我，选项）； 输入， I : 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据，范围为 [0..1] 的 Single 或 Double 类型选项：带有选项的结构，例如过滤强度输出， J : NL-means 滤波图像或图像体积功能（2）： J = NLMF2Dtree(I, 选项); 与 NLMF 相同，但会使用 kd-tre

和芯，UM220-IV，Unicore NPL Protocol Specification_UC6226-UM220-IV NL V3.2.2

行业分类-作业装置-一种基于NLP算法的配电网调度实时监护系统和方法.7z