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中文 八分类 贝叶斯 训练文件为ysr.py 可以生成两个模型并保存 测试文件为test.ipynb 偷个懒在notebook上写的 代码很好懂，写的也很简单，随便拿去改~

这是一个能够全自动无限制连续爬取新浪微博的图形界面工具。利用代理IP的方式实现全自动获取s.weibo.com站点的搜索结果的html文件。输入你想获取微博数据的关键字，例如“马航”，“章泽天”后，程序自动获取html文件保存到本地，然后解析得到微博数据，保存为txt和xml文件格式。微博数据包括： 微博文本，微博作者名，微博作者id，微博id，评论数，转发数，微博发送日期时间。 解压后有软件工程文件夹，包含源码。一个可执行jar包，需要jdk环境，win和mac下双击可运行。一个readme文件以及所有需要用到的第三方jar包。 如果你想了解更多关于此工具的原理和内容，请参考我的博客： http://blog.csdn.net/codingmirai/article/category/1836377 如果你积分不够下载，可以给我发邮件索要：hainanlxs(at)gmail(dot)com 也欢迎email交流代码的问题。

TIA博途中如何通过PLC变量控制开始和停止记录数据

TIA博途中如何设计报警功能块FB，来简化编写离散量报警程序的时间？

PDF格式。微博短文本情感分析的目的是发现用户对热点事件的观点及态度。已有的方法大多是基于词袋模型，然而，词袋模型 无法准确捕获带有情感倾向性的语言表现特征。结合卷积神经网络( CNN) 和长短期记忆网络( LSTM) 模型的特点，提出了卷 积记忆神经网络模型( CMNN) ，并基于此模型来解决情感分析问题。与传统算法相比，模型避免了具体任务的特征工程设计; 与 CNN 和LSTM 相比，模型既能够有效提取短文本局部最优特征，又能够解决远距离的上下文依赖。通过在COAE2014 数据集 上的实验来验证了模型对微博短文本情感分析的有效性。并与 CNN、LSTM 以及传统模型 SVM 做了实验对比，结果表明，模型 对于微博短文本情感分析在性能上优于其他3 种模型。

数据科学大作业 具体内容见pdf 只要把爬虫文件里的cookie换成你的应该就跑的起来 当然还要改日期和关键词

本资源为自己人工标记的微博语料，分为消极pos.txt，积极neg.txt 各60000条，适用于机器学习情感分析，训练数据原数据

该文档为完整工程的归档文件，必须使用西门子博途15.1及以上版本才能打开，低版本不可以。 运行环境：西门子S7-300。 开发环境：西门子TIA portal（博途） 15.1。 编程语言：梯形图 实现功能：模拟3相6拍步进电机运行，要求电机停止时能自锁（停止时保存相通电），可正反转，具有加减速功能，可按设定的运行步数运行。脉冲频率>1s。

该文档为完整工程的归档文件，必须使用西门子博途15.1及以上版本才能打开，低版本不可以。 运行环境：西门子S7-300。 开发环境：西门子TIA portal（博途） 15.1。 编程语言：梯形图 实现功能：模拟地铁路线前进显示（类似跑马灯，具备正反功能），已到站点亮站名，未到站不亮，即将到达的站灯闪。