电子取款机 这是Adji B. Dieng，Francisco JR Ruiz和David M. Blei题为“嵌入空间中的主题建模”的论文的代码。 （Arxiv链接： ://arxiv.org/abs/1907.04907） ETM在相同的嵌入空间中定义单词和主题。 ETM下的单词可能性是分类的，其自然参数由单词嵌入与其指定主题的嵌入之间的点积给出。 ETM是一个文档模型，可学习可解释的主题和单词嵌入，并且对于包含稀有单词和停用词的大量词汇表具有较强的鲁棒性。 依存关系 python 3.6.7 pytorch 1.1.0 数据集 所有数据集均经过预处理，可以在以下位置找到： （其中包含停用词，用于展示ETM停用词的鲁棒性。） 可以在文件夹“ scripts”中找到所有用于预处理给定ETM数据集的脚本。 20NewsGroup的脚本是独立的，因为它使用scikit-learn

使用LAB颜色空间进行阴影检测 该存储库包含该论文的python实现：Ashraful Huq Suny和Nasrin Hakim Mithila，“使用LAB色彩空间从单个图像中进行阴影检测和去除”，IJCSI 2013： ：//www.ijcsi.org/papers/IJCSI 我们使用LAB颜色空间来确定航空影像中阴影上的区域，可以将其用作阴影地面真相图进行分析。

Python是一种功能强大的编程语言,可以用于各种不同的应用程序,包括手写体签名生成。 使用Python生成手写体签名 要使用Python生成手写体签名，多种字体替换，手写体数据集是一组手写体字母/数字样本，用于训练和生成新的手写体样式。有许多免费提供的手写体数据集，简简单单几十行代码就可以绘制一个个性签名,太牛了吧 赶快练习起来吧

Python艺术签名生成器是一款可以利用机器学习（ML）技术，根据用户输入的文本信息，自动生成个性化艺术签名的程序。它可以将输入的文本信息转化为一张图片，而且每张图片的效果都是独一无二的，可以为用户提供个性化的服务。 Python艺术签名生成器的主要原理是通过机器学习算法将文本信息转化为艺术签名的图片。算法的核心是使用一个神经网络模型，该模型学习从文本信息到艺术签名图片的映射关系。此外，还使用深度学习算法来自动生成艺术签名图片，以更好地满足用户的需求。 Python艺术签名生成器的实际应用场景很多，比如可以用于社交网络上的照片编辑，改变照片上的文字，使其成为一张个性化的艺术签名图片；可以用于生成报表、文档或幻灯片背景图片，增强文档的美观度；也可以用于电子商务网站的品牌认证，以提高网站的信誉度等等。 总之，Python艺术签名生成器是一款非常实用的程序，可以帮助用户快速、高效地生成独特的艺术签名，深受用户喜爱和认可。

内容包括2015至2023年的国内汽车销售数据，包含3张表，涉及年份、月份、车型、售价、厂商、销量、同比增长情况等字段，可以用于数据分析练习使用，可用于数据清洗、相关性分析、回归分析等Python练习

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基于深度学习的舌苔检测毕设留档.zip

使用scrapy,redis, mongodb,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现, 爬虫状态显示使用graphite实现。这个工程是我对垂直搜索引擎中分布式网络爬虫的探索实现，r， 将其网站的书名，作者，书籍封面图片，书籍概要，原始网址链接，书籍下载信息和书籍爬取到本地：分布式使用redis实现，redis中存储了工程的request，stats信息，能够对各个机器上的爬虫实现集中管理，。

项目概况 开发环境：Jupyter Notebook（Anaconda3的应用包下） 项目描述 一、获取数据集并预处理 在网上（例如Kaggle）下载数据集，读入数据并进行数据预处理。 二、根据特征群进行可视化分析 数据总体分成三大特征群，逐一分析各特征群下，每个特征在特征群中的重要程度，在客户流失因素上的重要程度。对数据进行可视化分析，通过饼状图的对比，对各项特征指标有一个直观的清晰的 认识。 三、特征工程与类别平衡 数据预测前一系列处理，先进行特征工程处理，结合皮尔逊相关系数，把无用特征进行剔除，完善字符编码格式。再处理类别不平衡的问题（正负样本数相差较多，易导致数据倾斜或不准确）。 四、模型使用与评估 使用机器学习模型与模型评估方式，用K折交叉验证计算方式，分别对逻辑回归，随机森林，AdaBoost,XGBoost模型进行评估，得出预测模型的准确度，后续选择其中之一进行实际预测，并输出模型中的特征重要性。 五、总结分析与制定决策 总结分析，合并各客户的预测流失率与真实流失率，形成关系表。运营商可以根据分组情况的结果设定阈值并进行决策，从而确定分界点进行客户召回措施。