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脚本描述 每个脚本都可以从其主要脚本单独执行。 如果您希望运行从数据提取到最后分析的代码，请运行main.py文件。 WAAT项目 分析歌曲的歌词，流行度和预测。 数据提取 提取具有流派|年|流行度的具有统计意义的歌曲样本。 进行分析 按主题进行主题建模（使用LDA），按主题进行主题演化|年 情感分析，以验证情感|受欢迎程度和情感|性别和情感|年之间的关系 通过体裁和情感文本进行预测 ``

可以强行关闭 含有标题含有指定文字的窗口！很强大！！！！你懂得！

// 创建柱状图 createBarChart(titleArr, fldNameArr, dataList,wb); // 创建饼状图 charts.createPieChart(titleArr, fldNameArr, dataList,wb); // 创建折线图 charts.createTimeXYChar(titleArr, fldNameArr, dataList); // 创建面积图 charts。。

在mapgis中添加属性列，根据参数批量添加属性值，大大的提高数据属性编辑效率，本功能在制作专题地图，以及多类数据混合较乱的情况有很好的效果

实验要求： 选取自己最喜欢的小说1部。存储为txt。要求20万字以上。 任取其中10个人物，考虑他们的姓名、别名等等一系列因素。 (1)统计每个人在小说中出现的次数并排序。 (2)统计每个人在小说中出现的篇幅跨度（第一次出现距最后一次出现的篇幅）并排序。 (3) 如果两人在相距较短的一段文字中出现，我们认为两人有关系，距离越短，关系越近。自行设计统计标准，找出10个人中： 1)关系最紧密的两个人，关系最不紧密的两个人。 2)输入一个人名，列出该人和其他人关系的紧密程度排名。 看与实际是否符合？如果不太符合，说明可能的原因。

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CLIP图像分类 使用 from classify import load , classify filename = "/content/input.jpg" load_categories = "imagenet" print ( "loading categories" ) load ( load_categories ) print ( "classifying" ) print ( classify ( filename )) load load ( "imagenet" ) #imagenet categories load ( "pokemon" ) #loads a list of 721 pokemon names as categories load ( "dog vs cat" ) #dog and cat as categories load ( "words i