chatbot_by_similarity 根据文本相似度实现问答的聊天机器人（弱智版） 项目介绍 这是根据工作需求写的一个简易版本的聊天机器人，主要目的是根据问题从知识库中匹配相应的答案，从而帮助使用者去更方便的查询到一些知识性内容。 模块简介 用法比较简单，给文本列表，经过训练后去匹配问题返回相似的答案。 结构及用法 模块由五个部分构成：测试数据、预处理分词、计算词向量、计算相似度和聊天机器人 文本的预处理(cut_text.py)： 提供知识库的word文档数据和小黄鸡聊天记录 from chatbot import load_data # word数据 texts = load_data(type='knowledge') # 小黄鸡数据 texts = load_data(type='chat') 文本的预处理(cut_text.py)： 用于分词、剔除停用词(这里偷懒直接把长度

根据多个文件名批量查找文件，批量文件名清单查找移动和存储文件，按文件名清单搜索复制剪切文件，如果你是根据文件清单删掉部分文件也是可以的，就用剪切的方法给他剪切走，具体的软件操作说明（如果没有积分可文章内网盘链接下载）： https://blog.csdn.net/binbin321/article/details/122357798

这是如何从 MATLAB:registered: 中的函数创建等高线图的示例。 阅读 MATLAB 文档中的“fcontour”函数。 此功能在 R2016a 或更新版本中可用。 有关更多示例，请转到 MATLAB 绘图库 - http://www.mathworks.com/discovery/gallery.html

使用方法：https://blog.csdn.net/qq_34421469/article/details/105488661 Unity根据图片创建字体Unity根据图片创建字体 Unity根据图片创建字体Unity根据图片创建字体 Unity根据图片创建字体Unity根据图片创建字体

新闻分类 根据新闻标题将新闻分类。 尝试了各种分类器-决策树，支持向量分类器，多项朴素贝叶斯分类器，多层感知器，随机森林。 多项式朴素贝叶斯分类器效果最好。 即使我们人类根据关键字进行分类，多项式朴素贝叶斯算法也能发挥最佳效果，这是合乎逻辑的。 我们很可能会预测“政治”，因为我们会看到诸如奥巴马，大选，共和国之类的关键词；如果我们看到诸如毒品，监狱之类的关键词，我们可能会预测“犯罪”。 朴素贝叶斯扫描整个数据集，并找到标题中每个单词与某个类别相关联的概率，然后找到整个标题的概率，因此效果很好。 安装 pip install numpy pip install scikit-learn pip

主要介绍了Delphi实现Listbox中的item根据内容显示不同颜色的方法,需要的朋友可以参考下

生成具有用户定义的相关矩阵 R 的观察样本。可选地，用户还可以定义均值和方差。 如果未指定，这两个参数将默认为零的均值向量和 1 的方差向量。

国家集群 使用数据 使用的数据是“ Population Growth, Fertility and Mortality Indicators.csv ，它介绍了与世界各地每个国家的人口生育率和死亡率有关的一些变量的数量。 我们从数据中得到一些变量，它们是： T03国家区号 Population.growth.and.indicators.of.fertility.and.mortality的指标国家列表 X年列 X.1变量，其中包含一些指示符，该变量将被散布到某些变量中。 X.2观测值。 X.3脚注 X.4数据源 目标 假设我们将根据数据中包含的指标对列出的国家/地区进行分类。 流 图书馆导入和数据准备。 探索性数据分析师 PCA转型。 双向翻译。 资料准备 资料汇入 ## 'data.frame': 4979 obs. of 7 variables: ## $

java 获得指定文件的byte数组 ，根据byte数组，生成文件。

此函数根据源图像的颜色将灰度图像转换为 RGB。 此代码最初的灵感来自 Jeny Rajan 和 Chandrashekar PS 的代码 gray2rgb。该代码经过优化和重写，以更接近地实现 Welsh、Ashikhmin 和 Mueller 的论文“将颜色转换为灰度图像”中描述的内容。 获得与 Rajan 代码相同的结果要快得多，尤其是对于大图像。