Newtonsoft.Json.dll 和ServiceStack.Text.dll JSON序列化和反序列化
2023-02-03 10:06:27 183KB JSON序列化
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Yelp分析和评级预测 概述 Yelp是一个带有社交网络工具的区域目录平台和审阅网站。 该网站提供了针对本地企业(水疗中心,餐厅,百货公司,酒吧,本地本地服务,商店,汽车)的众包评论。 这有助于用户进行业务评级和评论。 通常,评论是由几百行左右的单词组成的简短文本,描述了各个方面的各种用户体验。 这为企业所有者提供了改进产品的机会,并使客户可以选择最佳的行业。 商业价值/分析目标 管理层可能没有足够的时间来进行每一次审核。 如果可以一目了然地向他们提供有价值的信息和见解,那将是非常有用和节省时间的。 不仅对于管理人员,而且对于试图了解更多餐厅信息并需要一些帮助来订购或选择餐厅的客户,也是如此。 毕竟,在当今世界,每个人都喜欢在做出决定之前先阅读评论和反馈。 在我们的项目中,我们使用自然语言处理和机器学习来实现这些业务和客户目标。 我们专注于情感分析,主题建模,数据分析和评级预测的分类。 数
2023-01-29 20:44:46 2.59MB nlp machine-learning text-analytics yelp-dataset
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开源PdfSharp提取读取PDF文档里text内容方法
2023-01-10 09:32:56 2KB c# pdfsharp pdfbox
烧瓶文本摘要 此API返回文本摘要。
2023-01-10 00:28:25 1KB Python
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HiAGM:层次结构文本分类的层次结构感知全局模型 该存储库实现了层次结构感知的结构编码器,用于标签空间和文本特征之间的相互交互。 这项工作已被接受为ACL 2020中的长篇论文《的》。该存储库中提出了NYTimes(《纽约时报》)和WoS(Web of Science)的数据集拆分。 层次感知全局模型 具有层次结构意识的全局模型利用预先定义的层次结构的先验知识改进了常规文本分类模型。 项目文件夹由以下部分组成: config:配置文件(json格式) 数据:数据目录,可以在配置文件中更改(带有示例数据) data_modules:数据集/ DataLoader /整理器/ Vocab 助手:配置/ Hierarchy_Statistic /记录器/实用工具 模型:StructureModel / EmbeddingLayer / TextEncoder / TextPropaga
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三子文字 基于Sprite的文本组件。 文本被绘制到画布上,转换为,然后用作上的材质。 由于正在使用精灵,因此文本将始终面向相机,并且其方向相对于相机固定。 快速开始 import SpriteText from 'three-spritetext'; 或者 var SpriteText = require('three-spritetext'); 甚至 [removed][removed] 然后 var myText = new SpriteText('My text'); var myScene = new THREE.Scene(); myScene.add(myText); API参考 建设者 SpriteText ([ texttextHeight , color ]) 特性 财产 描述 默认 文本 要在
2023-01-06 14:05:47 35KB threejs text sprite JavaScript
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解压密码均为 xclient.info 如打不开,使用命令:sudo xattr -r -d com.apple.quarantine /Applications/Sublime\ Text.app 版本号:Sublime_Text_4
2022-12-30 17:22:59 42.24MB Sublime_Text_4 Mac
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VB TEXT透明 显示背景图片
2022-12-29 09:04:01 69KB 视图设计
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Pytorch-文本匹配 这是用于文本匹配的代码,所有Deep模型都在pytorch平台上运行 这是一个关于对的竞赛 环境 python 3.6或python 3.5 pytorch 0.4.0 for cpu或gpu(此代码主要在cpu上运行) tqdm scikit学习 代码组织 data用于保存训练,测试,词嵌入矢量或临时文件model用于保存各种Deep模型stacking用于将预测结果保存在各种模型的验证集中data_propresse用于预处理数据submit用于保存提交文件 数据预处理 在目录data_propresse运行文件runme.py 火车 运行文件train.py 合奏 运行文件ensemble2.py
2022-12-28 20:21:21 28KB Python
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微信小程序,这里实现购物车功能的小demo,有需要此功能的朋友可以参考下。 摘要: 加减商品数量,汇总价格,全选与全不选 设计思路: 一、从网络上传入以下Json数据格式的数组 1.购物车id:cid 2.标题title 3.数量num 4.图片地址 5.价格price 6.小计 7.是否选中selected 二、点击复选框toggle操作 如已经选中的,经点击变成未选中,反之而反之 点击依据index作为标识,而不用cid,方便遍历 三、全选操作 首次点击即为全部选中,再次点击为全不选,全选按钮本身也跟随toggle变换 四、点击结算按钮,将已选中的cid数组取出,以供通过网络提交到服务端
2022-12-28 05:34:05 719KB num text函数 微信
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