主要是对评教数据从原始、解压、梯度分离到分类的一系列处理，其中数据是基于江西财经大学教务系统的部分评教数据，主要运用python3，数据量为113个文本，约4000余条数据，最终将其分为了学生端、非学生端、极短文本三类。源码均可运行，思想较为新颖，欢迎探讨和交流。
2021-04-21 14:26:40
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用java实现了机器学习算法里面的随机梯度下降，并带有UCI数据集中的iris（玫瑰花）数据集的txt文件，还有数据库设计
2021-04-20 11:10:51
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C语言实现灰度图像的集中常用边缘检测算法，包括：梯度算子，roberts边缘检测算法，Sobel边缘检测算法，Laplace边缘检测算法和Canny边缘检测算法
2021-04-19 09:01:26
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