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Yelp_Review_Categorization ## Url： ://avinav.science:4000/将Yelp文本评论分类为评分（这是在Google DevFest Buffalo 2015中完成的（24小时），从构思到在AWS中部署） 我们试图了解Yelp企业评论中的情绪和各种主题。 我们建议，这些数据是业务各个方面的反馈等级，将极大地帮助他们了解客户的React。 我们为餐厅提供简单的评分，0至5星，分为四个类别：“食物”，“服务”，“物有所值”和“氛围”。 该数据集由Yelp作为其公开提供。 我们是如何做到的？ -自然语言处理我们通过基于WordNet同义词集的语义相似性，从每条评论中提取每个句子并将其归为一类。 然后，我们计算句子的情感极性。 我们对评论中的每个句子都有（类别，情感极性）对，这些对合在一起（每个句子，每个评论）以给出总体类别评分。 我们还尝

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我一直认为CodeReview（代码审查）是软件开发中的最佳实践之一，可以有效提高整体代码质量，及时发现代码中可能存在的问题。包括像Google、微软这些公司，CodeReview都是基本要求，代 我一直认为CodeReview（代码审查）是软件开发中的最佳实践之一，可以有效提高整体代码质量，及时发现代码中可能存在的问题。包括像Google、微软这些公司，CodeReview都是基本要求，代码合并之前必须要有人审查通过才行。 然而对于我观察到的大部分软件开发团队来说，认真做CodeReview的很少，有的流于形式，有的可能根本就没有CodeReview的环节，代码质量只依赖于事后的测试。也有些

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OFDMA系统频率同步算法综述-Orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) has recently attracted vast research attention from both academia and industry and has become part of new emerging standards for broadband wireless access. Even though the OFDMA concept is simple in its basic principle, the design of a practical OFDMA system is far from being a trivial task. Synchronization represents one of the most challenging issues and plays a major role in the physical layer design. The goal of this paper is to provide a comprehensive survey of the latest results in the field of synchronization for OFDMA systems, with tutorial objectives foremost. After quantifying the effects of synchronization errors on the system performance, we review some common methods to achieve timing and frequency alignment in a downlink transmission. We then consider the uplink case, where synchronization is made particularly difficult by the fact that each user’s signal is characterized by different timing and frequency errors, and the base station has thus to estimate a relatively large number of unknown parameters. A second difficulty is related to how the estimated parameters must be employed to correct the uplink timing and frequency errors. The paper concludes with a comparison of the reviewed synchronization schemes in an OFDMA scenario inspired by the IEEE 802.16 standard for wireless metropolitan area networks.

情感分析项目 该项目对发布到python网络应用的评论进行了情感分析。 该项目的目标是创建一个自动流程，以根据客户的电子邮件向他们发送电子邮件，从而与他们建立联系。 张贴负面评论的客户将收到包含50％优惠券的电子邮件，以弥补他们对Coleman Company的负面体验。 Web APP链接： dynamic-aurora-302220.uc.r.appspot.com 情绪分析 对于这个项目，我使用了Google的自然语言automl服务来构建情感分析模型。 对于训练数据，我使用了来自Yelp的数据集，其中包含800万条评论。 在训练项目之前，先清理数据，然后将其存储到BigQuery中以进行检索和分析。 描述你的项目 您当前正在查看项目的README文件。 自述文件就像您的项目的封面或电梯音高。 它们以纯文本或编写，通常包括描述项目的段落，使用方法的指导，创作者等。 您的第一个网站