1、内容概要：本资源主要基朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件过滤分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、主要内容：邮件数据集email，email文件夹下有两个文件夹ham和spam，其中ham文件夹下的txt文件为正常邮件，spam文件下的txt文件为垃圾邮件；停用词文件stopwords_cn.txt；Naive_Bay.py 朴素贝叶斯算法实现源码；Email_NB.py垃圾邮件分类实现源码。

Matlab非负矩阵分解实现协同过滤，可用

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适用于 【推荐算法学习】协同过滤算法族 数据示例 数据来源参考 datawhale

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flask-demo 基于flask框架的使用神经网络模型识别过滤垃圾短信的Demo 快速起步 若提示缺少lib，pip install 对应的包即可 1.环境&技术 运行环境：Anaconda 后台框架：Flask 前端框架：Bootstrap 前端插件： 2.运行 python run.py 默认项目访问路径为 3.预览 感谢 感谢《Flask Web Development: Developing Web Applications with Python》一书，感谢提供了很棒的bootstrap-fileinput插件。 不足 对结果的展示不太好，无法和具体的垃圾短信一一对应，只用了g对象存储结果。

第一章绪论 L1课题研究背景 12国内外研究现状 12.1点餐系统研究现状 1.22推荐系统研究观状 13本文的研究目标和内容 1.4论文组织结构第二章系统相关技术概述 2.1餐饮平台开发相关技术 2.1.1微信小程序2，l.2uni-app框架. 2.13 SpringBoot框架 2.1.4数据库 22推荐系统相关技术… 221基于内容的推荐算法 222基于近邻的协同过滤算法 2，2.3基于关联规则的推荐算法 2.3本章小结 第三章基于协同过滤的混合推荐算法 3.」基于物品的协同过滤算法 3.2基于关联规则的推荐算法 33基于内容的推荐算法 3.4混合推荐算法 3.5测试与分析 3.6本章小结 第四章系统设计与实现 4.1系统架构设计 42功能模块设计 4.2.1移动端功能模块设计 4.2.2网络端功能模块设计 4.2.3推荐系统功能模块设计 42.4服务器端功能模块设计43数据库结构设计… 4.4系统实现 4.4.1微信点餐小程序实现 4.4.2网络端应用实现 4，43推荐系统实现 4，4，4服务器端实现

细节增强的matlab代码杰曼增强滤镜 基于Jerman的3D和2D Hessian管状（容器/容器）和球形（斑点/斑点）增强滤镜。 MATLAB代码是接下来的两个期刊出版物的实现： 和一份会议论文（更多详细信息，请参阅期刊出版物[1]）： 该代码基于Dirk-Jan Kroon对Frangi的容器过滤器的实现。 （） 尖端： 确保感兴趣的对象在图像/体积中具有最高（如果与背景相比较亮）或最低（如果与背景相比较暗）强度。 适当缩放/归一化图像。 3D方法包含一个c代码文件，需要使用“ mex eig3volume.c”进行编译。 （有关更多信息，请访问：） 阈值滤波器响应以消除任何残留的增强噪声 内容： 血管/管状结构的2D增强： vesselness2D.m-主要功能 example_vesselness2D.m-应用于2D视网膜脉管系统的滤镜 fundus2D.png-示例图片 血管/管状结构的3D增强： vesselness3D.m-主要功能 eig3volume.c-特征值的快速计算 example_vesselness3D.m-应用于3D脑血管的过滤器 volume.mat-

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人工智能_项目实践_上市公司年报_基于python的上市公司年报分析（pdf转txt，停用词过滤，关键词分析，文本分析）