使用词图方法与词袋方法进行文本分类 介绍 该项目的目标是使用向量空间模型对一定数量的文本进行分类，向量空间模型是文档的空间表示形式。 每个文档都可以描述为具有一定数量特征的矢量，每个特征对应于训练词汇集中的特定单词。 所使用的数据集是经过预处理的路透数据集，其中包含5,495个培训文档和2,189个测试文档，并带有8个不同的标签。 预处理已用于将标记化，停用词删除和词干应用于初始文本。 笔记本中描述的方法背后的想法是构造“智能”文档术语矩阵，即大小为n×m的矩阵，其中n是文档数，m是要素数，选择“正确的”权重进行填充在这些矩阵中。 “好”的权重可以区分不同的文本标签，并且对于将要使用的任何学习算法都将有很大的帮助。 词袋与词图 在通常的单词表示法包中，不考虑文本中不同单词之间的顺序； 它是使用TfidfVectorizer在此处构建的。 与单词袋表示法不同，单词图表示法根据单词在文本中的位

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背单词程序；功能要求：可以读入一个单词表文本文件， 能够将背错的单词重复记忆，直到全记住。

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BIP39-助记符生成器 致谢：史蒂文·哈萨基斯（Steven Hatzakis） 一种简化的python程序，用于生成有效的bip39回文助记符，通过Python中的secrets模块使用初始随机熵来进行加密安全熵，然后以各种格式（包括十六进制）和字节数组形式显示熵，然后进行哈希运算以获取前导所需数字哈希摘要中的比特数，以计算校验和并完成最终的单词组。 当单词顺序颠倒时，回文助记符也有效。 公式：初始熵（单位为比特）/ 32 =校验和长度（以比特为单位）初始熵mod 11 =剩余比特+校验和=最后一个字初始熵+校验和=总比特数/ 11 =总字数。 捐款： BTC : 32rc2mZ8mb4feHiMKTwBjZoPTuBtS7ZJ99 LTC : MKzsA3LepnirppLm1ecu6EKGGa84bTU8jj ETH : 0xdDa3f78891ddBA5F3cf84767