基于深度学习的分类 python代码-基于深度学习的英文文本分类研究 python代码-基于深度学习的英文文本分类研究 python代码-基于深度学习的英文文本分类研究

内容 1）自选文本分类数据集； 2）测试单向、双向TextRNN深度网络算法分类精度； 3）编写、运行程序并查看结果； 4）调节单向、双向TextRNN算法相关参数，分析其对模型效果的影响

Labview多通道信号发生器。通过选通相应的布尔原件，可以选通不同的信号源，同时不同的信号源可以生成不同的信号类型。同时被示波器接收到，当双通道打开时，会在示波器上同时显示双通道的波形信号。额外添加了文本写入和自定义公式功能，可自寻了解。

我的专栏《NLP算法实战》https://mp.csdn.net/mp_blog/manage/column/columnManage/12584253中第4章 文本分类与情感分析算法 用到的数据。 文本分类和情感分析是自然语言处理（NLP）中常见的任务，它们可以用于将文本数据归类到不同的类别或者分析文本中的情感极性。在本章的内容中，将详细讲解在自然语言处理中使用文本分类和情感分析算法的知识。

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中文富文本编辑器源码根据QT官方小示例修改而来，由原来的的英文汉化并美化，需要的可以下载试试。绿色源码，可进行二次开发。

QT5编写的小程序工程，文本框可以输入文本，使用按钮调整字体的格式及颜色。解压后即可用QT打开。

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c#文本相似度对比，亲测可用，可学习使用。主要用于对比出两个字符串中相似度能达到多少，项目中使用过已经经过优化

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