包含code代码、data数据、报告文档、报告PPT和报告视频 2022年12月27日，为期3天的全国硕士研究生招生考试正式落下帷幕，今年的赶考之路因为病毒的肆意蔓延显得格外坎坷。而在网络上，针对今年的考研热议也迎来一轮一轮的高潮，或为自己加油打气，期待能够考出一个满意的成绩，或交流考试心得吸取复习经验，或担心自己的身体状况和考场的安全问题...... 围绕着考研相关话题的网络舆论在以微博为首的社交媒体上不断发酵。微博诞生于2009年，是移动互联网和Web2.0时代的代表产品。通过微博，用户可以利用140字的短文本形式发布信息，也可以浏览到正在发生的事件，满足了用户的社交需求和咨询需求，迅速占领国内市场。 通常情况下，舆论主体的情感倾向可以影响舆情事件的发展趋势，同时有效反映其对事件积极或消极的态度。本文通过微博话题“考研”作为研究对象并收集相关数据，研究舆情参与主体的情感强度。

.pyc文件反编译为py文件 python反编译工具pycdc.exe，python反汇编工具pycds.exe

垃圾短信识别 源码+模型+数据集全套，个人毕设项目，可直接运行

基于贝叶斯的垃圾邮件分类python源码.zip

目前该文件完成了透视变换、迷宫绘制，宝藏点识别，坐标变换、路径规划等功能。只剩下的只要串口部分，如果可以的话，在我写的代码上加以修改就可以使用了。因为比赛要求一键启动，自启动需要自己配置，后来发现自启动总出现问题，摄像头出错，后来发现把点亮led的代码删掉就好了。

鱼书《深度学习入门基于python的理论与实现》代码

1.项目基于FasterRCNN 模型，通过RPN 网络获取图片候选区域，以Restnet50 提取特征，实现生活垃圾的智慧分拣。 2.项目运行环境：硬件环境和Python 环境。其中FasterRCNN 对计算要求较高，有一部分是Restnet50 的卷积层。必须使用较大内存的GPU 才可以完成训练。在本项目中，用华为云提供的模型训练服务（GPU tesla P100)实现，链接:https://www.hwtelcloud.com/products/mts。 3.项目包括2个模块：5 个模块：数据预处理、数据加载、模型构建、模型保存及训练、模型加载及调用。数据下载地址： https://pan.baidu.com/s/1ZAbzYMLv0fcLFJsu64u0iw，提取码 yba3 4.准确率评估：本部分包括模型准确率和分类别准确率。数据总体准确率为 0.840 识别效果比较理想。其中面包、菜根、瓜子壳的类别准确率较低。

pycdc(Python反编译工具)，对.pyc文件进行反编译

气象领域中，对NetCDF进行克里金插值，使用python库OrdinaryKriging进行插值。

python批量处理网络设备的巡检文本，提取关键指标存入表格demo code