针对K-means算法因随机选取聚类中心而易造成聚类结果不稳定的问题,提出PCA-KDKM算法。该算法使用主成分分析法对数据集的属性降维,提取主属性;利用k′dist曲线自动获取k值;计算平缓曲线上所含数据对象的均值并选取其中一值,作为首个初始聚类中心;利用基于密度和最大最小距离的算法思想进行聚类;结合类间距离和类内聚类提出聚类质量评价函数。将该算法与K-means、KNE-KM、QMC-KM、CFSFDP-KM在UCI数据集上进行聚类比较,结果表明该算法聚类结果稳定,聚类准确率高。将PCA-KDKM算法应用在微博舆情分析中,抓取不同类别的数万条数据进行聚类分析。实验结果表明,PCA-KDKM算法在微博舆情分析中有更高的准确性和稳定性,有利于及时发现热点舆情。

新浪微博转发精灵 V2.0  一键转发，相当方便！一、软件功能如下： 1.定向转发微博 2.定向转发指定的微博内容 3.可以批量导入微博帐号 4.可以设置转发微博的间隔时间 5.可以设置自动转发时间区段 6.自定义老板键 7.可以加入windows自启动，每天自动转发 8.转发日志跟踪 9.随机给小号加粉，使其更真实 二、软件使用方法如下： 第一步：启动新浪微博转发精灵，输入被转发的微博ID或者昵称；（可以是数字ID，也可以是微博的昵称），然后点击“验证”按钮； 第二步：进入“设置”后，需要自己注册N个新浪微博帐号用来转发自己的主号上的内容，亦可通过软件包中的import.txt文件按照格式批量导入微博帐号； 第三步：进入“定时设置”选项卡，设定转发间隔时间（建议时间间隔不要设置太短，至少90秒以上，以防被封）设置工作时间段，然后点击“加入列表”；（建议不要设置在半夜进行） 第四部：回到主界面，点击开始按钮即可开始。

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本项目基于 weibo_senti_100k.csv 数据集，分别使用朴素贝叶斯、逻辑回归、LSTM、CNN、BERT等模型进行了实验，其中涉及的词向量表示方式包括one-hot、Bag of Words、TF-IDF、Word2Vec、Glove等。对于Word2Vec和Glove词向量的构建过程，本项目也提供了相关代码。项目中模型的训练运行脚本为train.sh，如bert_train.sh，模型的测试运行脚本为test.sh，如bert_test.sh。此外，本项目也会给出如何将训练好的BERT模型以服务的形式进行部署，以满足商业应用中的实时性需求。针对具体模型的使用，请读者查看*_README.md文件。希望通过本项目的学习，读者能够对情感分析中常用的模型技术有进一步的理解。

本科毕业设计-微博舆情管理平台：数据分析系统的设计与实现.doc

博主是个小白，打算把这段时间系统学习RTOS的文章统一整理到这里，另外本文会给出一些参考性资料和指导性建议； 本文宗旨 FreeRTOS 是由Richard Barry在2003年由设计的，由于其设计的小巧简单，整个核心代码只有3到4个C文件。在设计之初就异军突起，累计开发者数百万，是目前市场占有率最高的RTOS，现在FreeRTOS已经支持三十多种芯片，基本包含市场上所有的微控制器。 FreeRTOS在2018年被亚马逊收购，继续遵循GPLV2许可协议完全免费。 Richard Barry为了让代码容易阅读、移植和维护，大部分的代码都是以C语言编写，只有一些内核调度函数采用汇编编写。 Fre

微博的静态页面，框架一样。有些内容是重复的，用了乱数假文。花费了一周时间，因为电脑分辨率不同，可能显示效果有些偏差。

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