软件介绍: 短视频下载助手是木鱼开发的一款免费的小工具，它的用途有限，主要是用来下载秒拍及微博上的各种短视频。虽然同类软件有维棠和硕鼠，但是它们对短视频的支持并不好，如果只是想从网上下载一些短视频，使用这个工具就足够了。软件运行需要.NET FRAMEWORK 4.0，如果您的系统上出现初始化错误或提示版本不匹配，请下载并安装.NET Framework 4.0：

诗三首_涉江采芙蓉_短歌行_归园田居课后修改.ppt

操作步骤： 1、打开软件 2、开启无障碍功能服务（一定要开启，不会的自行百度。） 3、输入app名字 4、点击启动 完成后自动刷视频。

近年来, 卷积神经网络模型常常被用于文本情感分类的研究中, 但多数研究都会忽略文本特征词本身所携带的情感信息和中文文本分词时被错分的情况. 针对此问题, 提出一种融合情感特征的双通道卷积神经网络情感分类模型(Dual-channel Convolutional Neural Network sentiment classification model fused with Sentiment Feature, SFD-CNN). 该模型在构造输入时以一条通道构造融合情感特征的语义向量矩阵以获取到更多的情感类型信息, 以另一条通道构造文本字向量矩阵以降低分词错误的影响. 实验结果表明, SFD-CNN模型准确率高达92.94%, 要优于未改进的模型.

针对现有预测方法未能充分揭示交通流内部的本质规律，提出了一种基于深度学习的短时交通流预测方法。该方法结合深度信念网路模型（DBN）与支持向量回归分类器（SVR）作为预测模型，利用差分去除交通流数据的趋势向，用深度信念网络模型进行交通流特征学习，在网络顶层连接支持向量回归模型进行流量预测。实际交通流数据测试结果表明，提出的预测模型与传统预测模型相比具有更高的预测精度，预测性能提高了18.01%，是一种有效的交通流预测方法。

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通过java图行界面来设计一个图，然后求图中任意两点之间的最短路径。