matlab尺度变换代码 EmotionMap 情绪地图 Explore the emotion distribution with several different data sources in a global scale. 探究全球尺度情绪分布 Standard rules 标准要求 Naming convention 命名要求 每个项目，函数，变量根据不同的功能进行命名，要求是尽量能够说明用途 项目名，变量名首个单词最好是名词，函数名首个单词最好是动词 Python的项目名，函数名，变量名均为小写，单词之间使用下划线进行连接 涉及到与步骤相关比较强的多个文件的使用，可以在文件名前添加数字表示运行顺序 例如：get_flickr_photos C#，MATLAB的项目名，函数名的单词首字母均为大写，单词之间无空格。 例如：GetFlickrPhotos C#，MATLAB的变量名，整个变量名首字母为小写，其余单词首字母均为大写，单词之间无空格。 例如：flickrPhotos SQL语句所有SQL语法单词均大写，具体的变量名均小写。 例如：SELECT * FROM tabl

情感图可视化 该项目可以可视化Gerrit项目中开发人员之间的情绪。 情感是开发人员使用Gerrit语言编写的代码审阅注释的肯定，否定和中性的极性。 可以在我们的论文中计算这种情绪的完整研究： : 您是否想知道开发人员之间如何交互以及他们之间的关系如何？ 在以下位置检查该项目的在线版本： : 使用D3.js（ ）开发的可视化 对于用例，我们分析了3个著名的Gerrit存储库中的开发人员核心评估： Ovirt（ ） Chromium操作系统（ ） Typo3（ ）

简易情绪音乐播放器，听上去是不是有点新颖呢？这个是运行于微信小程序版的。其实就是把爱听的音乐根据情绪分类，可分类出平静、愉快、悲伤、困惑、惊讶、愤怒、恐惧等8大类。音乐库中有部分音乐有问题，因为是第三方不可控，建议如遇播放不出的问题，请手动切歌歌。播放每首歌曲时都会显示以下信息：  　　hash码  　　num : 1, // 播放次数  　　singername

“交互式情感二元运动捕捉数据库”（IEMOCAP），由南加州大学（USC）语音分析和口译实验室（SAIL）收集。该数据库是从脸、头和手上带有标记的二元会话中的十名演员记录的，这些标记提供了关于他们在脚本和自发口语交流场景中的面部表情和手部动作的详细信息。演员们表演了选定的情感脚本，还即兴创作了假设场景，旨在激发特定类型的情感（幸福、愤怒、悲伤、沮丧和中性状态）。语料库包含大约12小时的数据。详细的运动捕捉信息、引发真实情感的交互设置以及数据库的大小使该语料库成为社区现有数据库的一个有价值的补充，用于研究和建模多模式和表达性的人类交流。

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电脑软件如何控制自己的情绪

目前基于人脸表情的情绪识别已经相对成熟，而根据人类肢体动作进行情绪识别的研究却不多。通过VLBP和LBP-TOP算子从三维空间中提取图像序列的肢体动作特征，分析愤怒、无聊、厌恶、恐惧、高兴、疑惑和悲伤七种自然情绪的特点，并用参数优化的支持向量机对情绪分类进行识别，识别率最高能够达到77.0%。实验结果表明，VLBP和LBP-TOP算子具有较强的鲁棒性，能有效地从肢体动作中识别人的情绪。

TextEmotions 是一个用 PHP 编写的文本情感分析器的概念。 它通过搜索情绪指标（词）来解析文本并找出文本情绪。 可用指标列表 积极性分数（文本中使用的单词数）。 $ positivty_score = $ analyzer -> getPositivityScore (); 负面分数（文本中使用的单词数）。 $ negativity_score = $ analyzer -> getNegativityScore (); 依靠分数，我们可以计算出文本的总体情绪。 阳性率。 $ positivity_metric = $ analyzer -> getPositivityMetric (); // returns a number from 0 to 100 负百分比。 $ negativity_metric = $ analyzer -> getNe

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