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城市能源分析师（CEA） 是一个城市能源模拟平台，并且是用于设计低碳高效社区和地区的首批开源计算工具之一。CEA将城市规划知识和能源系统工程知识整合在一起框架。 这样就可以研究城市设计方案，建筑改造和能源基础设施计划的效果，取舍和协同作用。 单击获取安装手册和教程 点击报告问题 点击与我们联系 注意力！ 我们将在2019年5月1日终止对ArcGIS界面的支持。这意味着不再有教程和关于如何使用此界面的建议。 您仍然需要自行承担使用此界面的风险。 我们邀请所有CEA用户熟悉CEA仪表板。 CEA仪表板是我们新的100％开源用户界面。 我们的目标是到2019年4月中旬创建有关如何使用此界面的第一个教程。 引用我们： 对于V3.10.0（稳定）：

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随着计算机专业的普及，越来越多的大学生选择了该热门专业，毕业时的毕业设计需要完整的源码以及论文。此资源是已毕业前辈的毕业作品，包含项目的源码、毕业设计论文的模板，项目匹配的毕业设计论文以及项目的设计和思路。通过分享，希望能帮到毕业之际的大学生，提供相应的设计思路和编程思路，达到抛砖引玉的效果，也预祝各位顺利毕业，欢迎下载学习。 PHP+mysql毕业设计项目源码（3套） 1、基于PHP的网上书店的设计（论文） 2、基于PHP实现的WEB图片共享系统(源代码+论文) 3、基于PHP实现的网上留言管理系统的设计(源代码+论文)

书店计划 使用 mysql、php、js 和 html 创建的书店项目

主要内容:通过实战基于YOLOv8的摔倒行为检测算法，从数据集制作到模型训练，最后设计成为检测UI界面

基于Python的DoIP诊断上位机

音乐GAN 塞缪尔·贝里恩（Samuel Berrien）

基于python的网络舆情分析系统源码数据库论文 标题解读: 该论文的标题“基于python的网络舆情分析系统源码数据库论文”表明该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库开发的网络舆情分析系统。该系统的目的是为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能，以便更好地管理和分析网络舆情。 描述解读: 该论文的描述部分没有明确的描述，但是根据论文的内容可以看出，该论文的目标是设计和实现一个基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统。该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能，以便更好地管理和分析网络舆情。 标签解读: 该论文的标签包括“网络”、“网络舆情分析”、“Python”、“软件/插件”、“数据库”。这些标签表明该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。 内容详解: 该论文的主要内容可以分为两个部分：第一部分是论文的引言和背景介绍，第二部分是系统的设计和实现。 在论文的引言部分，作者对计算机技术的发展和影响进行了介绍，并强调了网络舆情分析的重要性。 在系统的设计和实现部分，作者详细介绍了基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现过程。该系统使用Python语言作为开发语言，MySQL数据库作为数据存储介质。该系统的主要功能包括言论分析、言论管理、用户管理等。 关键点总结: 基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。 该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能。 该系统使用Python语言作为开发语言，MySQL数据库作为数据存储介质。 知识点： 1. 网络舆情分析系统的设计和实现 2. 基于Python语言和MySQL数据库的开发 3. 言论分析、言论管理、用户管理等多种功能 4. 网络管理部门的需求和挑战 5. 计算机技术的发展和影响 该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能，以便更好地管理和分析网络舆情。

文字分类 文本分类（文本分类）是自然语言处理中的一个重要应用技术，根据文档的内容或主题，自动识别文档所属的预先定义的类别标签。文本分类是很多应用场景的基础，某些垃圾邮件识别，舆情分析，情感识别，新闻自动分类，智能客服机器人的合并分类等等。此处分为两个部分： 第1部分：基于scikit学习机器学习的Python库，对比几个传统机器学习方法的文本分类 第2部分：基于预训练词向量模型，使用Keras工具进行文本分类，用到了CNN 本文语料：，密码：P9M4。更多新闻标注语料，。 预训练词向量模型来自，下载地址： 。 第1部分：基于scikit-learn机器学习的文本分类方法 基于scikit-