【资源说明】 Python毕业设计-基于Django的大众点评美食数据的空间分析及可视化网站的设计与实现+使用说明+全部资料（优秀项目）.zipPython毕业设计-基于Django的大众点评美食数据的空间分析及可视化网站的设计与实现+使用说明+全部资料（优秀项目）.zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 3、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

移远 M35 FA模块，全部资料打包，搜集了好久，246 M，文件比较大，请耐心下载

基于深度学习LSTM算法的电商评论的情感分析（JD商城数据）全部资料.zip实验流程 对京东网站进行分析，并且通过分布式爬虫进行数据采集 对采集到的数据进行清洗，包括删掉重复数据，删掉垃圾数据等 对清理好的数据进行分词，停词等操作，并对结果保存到新的文档 将分词之后的数据，通过word2vec，建立词向量和索引表 对清洗后的数据，进行数据处理，将分数为1、2的定为不满意，将分数为3，4，5的定为满意 平衡正负样本数据，并且通过样本数据选出合适的文本长度值 词响亮与标签结合，生成可供训练的样本数据 建立分批（batch）函数 通过Tensorflow中的rnn模块进行lstm建模 开始训练，每1000次输出一次结果，每10000次，保存一下模型 绘制loss和accurate图像 实验总结 情感分析是一项非常重要的工作，无论是对商品满意度，电影满意度，政府满意度或者是群众情绪导向等多个领域，情感分析都是饰演着重要的角色，本实验通过大规模分布式爬虫对数据进行采集，获得到了目标数据，然后进行了数据处理，通过word2vec模型建立出了词向量和索引，在通过LSTM算法，进行了模型训练，根据最终

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2022研赛赛题 10.6日更新 全部资料

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FreeModbus协议从入门到精通，一站式服务，资源内有FreeModbus的全部学习资料： 1、基于 STM32+FreeRTOS 操作系统，移植好的 FreeModbus 主机、从机协议栈 2、FreeModbus 主机、从机协议分析流程图； 3、FreeModbus 主机使用指南； 4、FreeModbusV1.6源码 5、FreeModbus 主机、从机调试工具 6、笔者整理的 FreeModbus 协议文档 7、笔者搜集的 FreeModbus 协议文档

观察了下，电路城上光立方的资料挺多的，也不能说我的光立方多不一样，咱走的是教程路线，有图有真相，原理图、PCB、源码、仿真、制作过程、视频统统分享出来，小白入门也完全没有问题，分享出来希望可以给大家一点思路吧，我也不是高手，要是有细节做得不好的，勿喷，本来也是免费分享给大家做个参考的。 来个资料截图: 光立方制作成功后的效果图片: