高音数据集对性别分类的自然语言处理NLP 借助自然语言处理NLP,我可以Tweeter数据集中识别性别分类 该文件包含: 加载数据集: 该数据集用于训练CrowdFlower AI性别预测器。 您可以在此处阅读有关该项目的所有信息。 要求参与者仅查看Twitter的个人资料并判断用户是男性,女性还是品牌(非个人)。 数据集包含20,000行,每个行都有一个用户名,一条随机鸣叫,帐户个人资料和图像,位置,甚至是链接和侧边栏颜色。 数据集来自这里: : 灵感 您可以尝试使用此数据集回答以下几个问题: 推文和个人资料中的单词如何预测用户的性别? 用什么词可以强烈预测男性或女性性别? 风格因素(例如链接颜色和侧边栏颜色)如何很好地预测用户的性别? 数据 数据集包含以下字段: unitid:用户的唯一ID _golden:模型的黄金标准中是否包含用户; 对或错 unitsta
2022-11-11 19:02:20 3.03MB JupyterNotebook
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0 创建 vMix 虚拟集demo: 虚拟集配置 config.xml 文件的写作格式及参数说明; UV贴图制作及注意事项; 图层、镜头相关参数设置。
2022-11-10 19:23:08 32.31MB vMix
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2022-11-10 15:47:15 2.68MB uCOS-III
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kettel创建数据库之间的转换到定时执行任务的完成流程,给出模板。并且有动态参数的使用。三个文件。一个转换,一个设置(时间)参数,一个job执行
2022-11-10 11:38:15 7KB kettel定时器
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2022-11-10 01:26:20 64KB VB6 C++ VC6 Windows
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专门为热爱python的新手量身定做的学习计划,100天速成python大佬 python入门到大师 仅需100天,只要你有一颗执着的心,你会成功的.
2022-11-09 23:51:50 34.72MB python 100天速成
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pnextract-Kong网络提取代码 有关详细信息,请参见 , 和文件夹。 注意:此存储库与库相同,但没有pnflow代码。 一般说明 编译中 要进行编译,请在最上层目录中打开一个终端,然后运行: make -j 一切编译成功后,要清理临时文件,请键入: make clean 上面的命令可以在存在子文件或Makefile的大多数子文件夹中运行。 具有makefile的库应在包含Makefile的应用程序之前进行编译。 编译需要gnu(Linux)make,cmake,具有-std = c ++ 11支持的C ++编译器和MPI。 使用g ++(版本5 +)(默认)和intel-2018编译器对编译进行测试。 测试和演示 要测试代码,请输入: make test 这应该在test文件夹中复制一系列输入文件/脚本,并运行一系列相对较快的测试用例(请参阅子目录中的READM
2022-11-09 20:14:07 2.87MB extraction pore-network C++
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