台湾数据土壤地图项目 这是我的硕士论文研究，主要讨论台湾土壤数据库的应用。 包括数据可视化，土属性非线性函数转换，模型仿真和探索性分析。

台湾大学NTUSD简体中文情感词典是一款广泛应用于中文自然语言处理的情感分析工具，尤其在文本情感极性判断上有着重要的作用。这个词典由台湾大学的研究团队开发，旨在为中文文本的情感倾向分析提供准确的基础数据。词典包含了11086个中文词语，这些词语被细致地划分为积极和消极两类，以帮助计算机理解文本中蕴含的情绪色彩。 词典的核心在于它的分类，其中2810个词语被标记为积极属性，这表明它们在语境中通常带有正面情绪，如“快乐”、“成功”或“爱”。这些积极词语有助于识别文本中的正面情感倾向。另一方面，8276个词语被标记为消极属性，它们可能表示负面情绪，如“悲伤”、“失败”或“痛苦”，帮助识别文本中的负面情感。 NTUSD词典的使用对于情感分析任务至关重要，特别是在社交媒体分析、用户评论评价、市场调研等领域。通过这个词典，开发者可以构建情感分析模型，自动识别和量化文本中的情感倾向，从而快速理解和总结大量文本信息。例如，在舆情分析中，可以迅速确定公众对某一事件或产品的整体态度是正面还是负面。 词典的下载（ntusd-download）方便了研究者和开发者获取资源，而“ntusd-negative”标签则特指消极词汇部分。中文文本情感分析（Chinese Text Sentiment）是自然语言处理领域的一个重要分支，它涉及词汇的语义分析、句法结构理解以及上下文推理等多个方面。Positivewords.txt文件则可能是积极词汇的列表，为程序处理提供了便捷的数据入口。 台湾大学NTUSD简体中文情感词典是一个强大的资源，对于那些需要理解和处理中文文本情感的项目来说，它提供了关键的基础设施。无论是学术研究还是商业应用，这款词典都极大地推动了中文情感分析技术的发展。通过合理利用这些词汇和标签，我们可以构建更加精准、高效的自然语言处理系统，更好地理解和利用中文文本中的情感信息。

delphi7写的，台湾永宏PLC通讯测试调试软件，串口通讯，此PLC多用于纺织行业的自动设备上。

常用词典（包含知网Hownet、THUOCL词库、台湾大学NTUSD、清华大学和大连理工大学情感词典等）

台湾12.5mALOS DEM高程数据 台湾省高程数据，tif格式

该Dem数据覆盖全省范围，解压后1.7G，台湾省12.5m米DEM数据ALOS数据TIF格式，全省4.9元，可用来制作等高线及三维地形相关分析

台湾大学中文情感极性词典（NTUSD），可以用于二元情感分类任务当中，用于处理文本挖掘等方向

台湾清华Verilog HDL教程，硬件描述语言介绍 Verilog，是初级入门的教材，提供的是网页版的，里面有一个index.html。

非常详细的讲解 非常容易学习 非常容易学习

如果觉得严的那本枯燥，就看看这本吧。 书中代码为c源码。