通过患者健康问卷9和自然语言处理对抑郁症进行分析

抑郁症被认为是造成全球残疾的最大原因，也是自杀的主要原因。 它会影响书面文本中反映的语言使用情况。 我们研究的主要目标是检查Reddit用户的帖子，以发现任何可能揭示相关在线用户的抑郁态度的因素。 为此，我们采用自然语言处理（NLP）技术和机器学习方法来训练数据并评估我们提出的方法的效率。 我们确定在沮丧帐户中更常见的术语词典。 结果表明，我们提出的方法可以显着提高性能精度。 最好的单一功能是使用支持向量机（SVM）分类器的双字母组，可以以80％的准确度和0.80 F1的分数检测抑郁症。 多层感知器（MLP）分类器最成功地证明了组合特征（LIWC + LDA + bigram）的强度和有效性，从而使抑郁症检测的顶级性能达到91％的准确度和0.93 F1分数。 根据我们的研究，可以通过选择适当的特征及其多个特征组合来实现更好的性能改进。

OntoNotes-5.0-NER-BIO 这是CoNLL-2003格式的版本，带有OntoNotes 5.0版本NER的BIO标记方案。 此格式化的版本基于的说明以及在此存储库中创建的新脚本。 简单地说，名为“（Yuchen Zhang，Zhi Zhong，CoNLL 2013），提出了针对OntoNotes 5.0数据的Train-dev-split，并提供了将其转换为CoNLL 2012格式的脚本。 但是，结果不在BIO标记方案中，不能直接用于许多序列标记体系结构中，例如BLSTM-CRF。 此回购协议通过直接生成BIO格式简化了预处理，您可以在实验中使用它们。 步骤1：获取官方的O

ARM C 扩展的编译支持文档，值得参考，对于程序优化的人员来说，必看文档。

MAMS for ABSA 此存储库包含论文“ EMCLP-IJCNLP 2019， 挑战数据集和基于方面的情感分析的有效模型”的数据和代码。 彩信 MAMS是用于基于方面的情感分析（ABSA）的挑战数据集，其中每个句子包含至少两个具有不同情感极性的方面。 MAMS数据集包含两个版本：一个用于方面术语情感分析（ATSA），另一个用于方面类别情感分析（ACSA）。 要求 pytorch==1.1.0 spacy==2.1.8 pytorch-pretrained-bert==0.6.2 adabound==0.0.5 pyyaml==5.1.2 numpy==1.17.2 scikit-learn==0.21.3 scipy==1.3.1 快速开始 将经过预训练的GloVe（ ）文件glove.840B.300d.txt放在./data文件夹中。 修改config.py以选择任务，模型和

通过Emit，实现了从Snail脚本到exe转换的框架原型。 测试代码： a = 12321 print(a)

zkay：一种区块链隐私语言 Zkay（发音为[zi: keɪ] ）是一种编程语言，它可以利用加密和非交互式零知识（NIZK）证明，自动将直观的数据隐私规范编译为以太坊智能合约。 该存储库提供了用于编译，部署和使用zkay合同的工具链。 除了下面的说明，我们还引用以下资源： 原始介绍了zkay的核心概念。 ，其中提供了教程，语言参考和API文档。 该介绍了zkay v0.2的功能和实现。 警告/安全免责声明 Zkay是一个研究项目及其实施不应该被认为是安全的（例如，它可能包含的错误，并没有发生任何安全审查）！ 不要在生产系统中使用zkay或处理敏感机密数据。 先决条件 Zkay需要安装python 3.7或更高版本。 此外，使用系统的程序包管理器安装以下依赖项： Debian / Ubuntu sudo apt-get install default-jdk-headless git build-essential cmake libgmp-dev pkg-config libssl-dev libboost-dev libboost-program-options-dev

此资料为PDF版本，非扫描版本，文字非常清晰 《The C Programming language》不仅在C与C++语言界，而且在整个程序设计语言教学 与研究界都是耳熟能详的经典著作。最主要的两点原因是： 其一，这部著作自第l版问世后就一直深受广大读者欢迎，畅销不衰，是计算机学术界与 教育界著书立说的重要参考文献。可以说，几乎所有的程序设计语言著作以及C 与C++著作 的作者都把这部著作作为参考文献。早在20 年前我国就翻译出版过这部著作的第1 版。 其二，这部著作的原作者之一Dennis M. Ritchie是C语言的设计者，这样就保证了在著 作中能完整、准确地体现与描述C 语言的设计思想。本书讲述的程序设计方法以及各种语言 成分的细节与用法具有权威性，这很有利于读者把握C语言的精髓。

automata理论资料，内容详实，解决了编程语言的设计，编译器的开发，自然语言语言翻译理论，习题链接，

华为c语言代码规范，写代码的时候可以参考，受益匪浅。