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1.1编写目的 可行性分析研究的目的是为了对问题进行研究，以最小的代价在最短的时间内确定问题是否可解 1.2背景 开发软件名称：个人博客系统 项目开发者：开发小组 用户：网民

和码流分析仪功能差不多，但增加了一些更直观的功能帮助广电工程师分析码流。 在分析IP流的时候，可以指定录制。 若是大网的码流，可提取大网内的SDT和NIT，方便地查所有节目名字和占用了哪些频率等，统计ts流数量也非常方便。另外可以查看各种表由哪些子表构成（Total），Eit数量等等，还是比较方便的。 通过一些排序功能，您可以很快找到对应的pid和类型，其他码流分析仪没做这种排序是个失败。 特别提醒：比较大的TS流，建议看进度分析到100%后，再去点PSI/SI信息界面，否则，卡死的可能性比较大。小的TS流文件和SI表信息小的，倒是问题不大。

该资源内含ipynb文件 主要用于机器学习进行深度学习，能帮助大家加深学习影响。 通过本次实训，要求初步掌握数据分析过程和Python数据分析常用包：Pandas、matplotlib、sklearn的基本使用。 一个完整、充分的数据统计过程主要包括以下步骤：电影数据读取，数据清洗，模型建立，模型训练，数据预测与模型的可视化 实训环境： PyCharm或Anacorda环境、Pandas、NumPy、matplotlib、sklearn 在电影数据中，统计量日均票房=累计票房/放映天数。当日均票房不足百万元时一般将会在接下来的一周左右下档。我们可能会联想推测，日均票房与放映天数是否存在一定的相关性？在本节中，我们将通过一元线性回归对两项数据进行简要的相关性分析，探讨是否可以通过计划放映天数预测电影的票房。

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网络文本情感分析方法主要分为两大途径，无监督情感分析方法和有监督情感分析方法[2]。在2002年PANG等学者首次采用电影评论数据建立了使用机器学习的有监督情感分类方法。他分别使用了支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、最大熵(ME)分类器，二情感分类特征主要采用情感词频[3]。实验表明基于机器学习的有监督分类结果准确率要高于基于传统的无监督方法。文献[4]也提出了一种结合SVM和NB分类器的新模型（NBSVM），这种新的模型在多个数据集都取得了很好的分类效果。有监督网络评论情感分类方法是基于标注训练集语料来进行评论分类的，而标注的语料具有领域依赖性，因此有监督网络评论情感分类效果的好坏与文本领域有直接的关系。在一个领域标注的训练集训练的分类器很可能在另一个领域分类效果并不好。所以，有监督情感分类方法需要在不同领域标注大量不同的训练集，才能取得比较好的分类效果。但是，在众多领域都标注大量训练集是一项十分困难的事情，需要消耗大量的人力物力，已经成为有监督情感分类的瓶颈。

Linux环境下LVM源码分析，介绍的很详细。