情感分析相关汇总

大模型算法工程师面试宝典：精选面试题及参考答案全解析，助你备战AI算法工程师岗位！大模型入门学习人工智能产品经理大数据机器学习程序员大模型大模型学习
大模型应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术。它正在革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等，正成为未来商业环境的重要组成部分。截至目前大模型已超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关面试也是越来越卷。我今天给大家分享一篇大模型的面试题总结，内容较长，喜欢记得收藏、关注、点赞。ii.为什么会出现LLMs复读机问题？出现LLMs复读机问题可能
Python 爬虫实战：解析接口爬取搜狐新闻评论（评论情感极性判断） Python核芯 Python爬虫实战项目 python 爬虫开发语言
一、项目概述在信息爆炸的时代，新闻评论成为公众表达意见和情感的重要渠道。搜狐新闻作为国内领先的新闻平台，积累了海量的用户评论数据。本项目旨在通过Python爬虫技术解析搜狐新闻评论接口，高效抓取评论数据，并借助情感分析算法判断评论情感极性，洞察公众舆论倾向，为舆情分析、内容优化等提供数据支撑。二、环境搭建与技术选型（一）Python环境配置安装Python：推荐使用Python3.8+版本，确保兼
百度颠覆了自己，飞算JavaAI造福了中国程序员！飞算JavaAI开发助手百度
在当今这个科技日新月异的时代，企业纷纷寻求技术突破，以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。百度，作为中国互联网行业的领军企业之一，凭借其强大的科技实力和创新能力，在人工智能等多个领域取得了显著成就，并正在逐步颠覆自身的传统形象。百度自成立之初，就将技术创新视为企业的生命线。从最初的搜索引擎技术，到如今的深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域，百度始终走在技术革新的前沿。其自主研发的飞桨深度学习平台
零基础起步：基于GpuGeek的文本生成模型实战昊昊该干饭了人工智能 nlp 深度学习 gpu算力 gru
在自然语言处理（NLP）领域，文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台，从注册、上传数据到实例部署与训练，完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统，实战掌握AI模型的云端开发流程。目录一、GpuGeek平台使用流程详解1.注册与登录2.数据上传3.创建训练实例4.启动与使用实例5.关闭实例（手动&自动）二、文本生成实战任务：微调GPT-21.
大模型智能运维详解：技术架构、落地挑战与行业实践 FreeTools FreeAiGuard 运维架构人工智能运维开发科技
大模型智能运维详解：技术架构、落地挑战与行业实践作者：开源大模型智能运维FreeAiOps在数字化转型加速的背景下，企业IT系统复杂度呈指数级增长，传统运维模式面临效率低下、故障定位困难、成本高昂等瓶颈。大模型技术的出现为智能运维提供了突破性解决方案，其通过自然语言处理、多模态数据分析与自动化决策能力，正在重塑运维工作的底层逻辑。本文将从技术原理、落地挑战、行业实践三个维度，系统解析大模型智能运维
[AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder Micheal超 AI笔记人工智能笔记架构
一、概述架构描述特点案例Encoder-Only仅包含编码器部分这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息，通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务，如：分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等。在这种架构中，所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上，其输出通常是关于输入的复杂语义表示。谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4Decoder-Only也被称为
Prompt Engineering 指南教程班磊闯Andrea
PromptEngineering指南教程Prompt-Engineering-Guidedair-ai/Prompt-Engineering-Guide:是一个用于指导对话人工智能开发的文档。适合用于学习对话人工智能开发和自然语言处理。特点是提供了详细的指南和参考资料，涵盖了多种对话人工智能技术和算法，并且可以自定义学习路径和行为。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirr
电子词典开源项目源代码完全解析
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：电子词典作为数字化学习工具，已由传统硬件发展为可定制的开源软件应用。本源代码提供深入理解其工作机制的机会，包括用户界面设计、词典数据库、查询引擎、翻译算法等。源代码通常由主流编程语言编写，涉及到数据结构与算法、UI设计、数据库管理、自然语言处理、本地化与多语言支持、版本控制、软件工程、API接口以及开源社区的协作和交流。1.电子词典工作原理和定制功能电子词典工
基于Python的携程景点评价爬虫与情感评分分析程序员威哥 python 爬虫开发语言
一、项目背景携程（Ctrip）是中国最流行的旅游预订平台之一，其景点用户评论包含了大量真实的游客反馈。通过分析评论的情感倾向，可以：为用户提供更可靠的景点推荐辅助景区运营方了解用户口碑构建情感评分系统，为评分失衡提供补充二、项目目标自动化抓取携程指定景点的用户评论清洗与分词评论文本对评论进行情感分析打分分析整体情绪趋势并可视化结果三、技术栈与工具模块工具/库数据爬取requests,re,json
Python知识点：如何使用Nvidia Jetson与Python进行边缘计算杰哥在此 Python系列 python 边缘计算开发语言面试编程
开篇，先说一个好消息，截止到2025年1月1日前，翻到文末找到我，赠送定制版的开题报告和任务书，先到先得！过期不候！如何使用NvidiaJetson与Python进行边缘计算NvidiaJetson平台是专为边缘计算设计的一系列AI计算机，它们能够处理和分析来自物联网(IoT)设备和边缘节点的数据。这些设备小巧、节能且功能强大，非常适合用于执行机器学习、计算机视觉和自然语言处理等任务。Python
AI人工智能领域：Bard的崛起之路 AIGC应用创新大全人工智能 bard ai
AI人工智能领域：Bard的崛起之路关键词：Bard、GoogleAI、大语言模型、对话式AI、自然语言处理、生成式AI、AI竞争摘要：本文深入探讨GoogleBard的发展历程、技术架构及其在AI领域的地位。我们将从Bard的诞生背景开始，分析其核心技术原理，比较与其他大语言模型的异同，并通过实际案例展示其应用场景。最后展望Bard的未来发展方向及面临的挑战。背景介绍目的和范围本文旨在全面解析G
从零开始理解Transformer模型：架构与应用淮橘√ transformer 深度学习人工智能
引言近年来，Transformer模型席卷了自然语言处理（NLP）领域，成为了深度学习中的明星架构。从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用，Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。本文将从零开始，深入浅出地解析Transformer的架构原理、核心组件以及实际应用场景，并提供一个简单的代码示例
揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能自然语言处理 easyui ai
揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘关键词：自然语言处理、AI人工智能、语言理解、语言生成、语义分析摘要：本文深入探讨了自然语言处理（NLP）在AI人工智能领域的奥秘。首先介绍了自然语言处理的背景，包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了自然语言处理的核心概念与联系，通过文本示意图和Mermaid流程图进行展示。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤，并用Python源代码进行阐述。分
【LangChain编程：从入门到实践】AI 大模型检索增强生成 RAG 实践 AI智能应用 Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
LangChain编程：从入门到实践-AI大模型检索增强生成RAG实践关键词：LangChain,RAG,大语言模型,检索增强生成,向量数据库,嵌入模型,提示工程1.背景介绍在人工智能和自然语言处理领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现无疑是一个重大突破。像GPT-3、GPT-4这样的模型展现出了惊人的语言理解和生成能力,为各种应用场景带来了无限可能。然而,这些
【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程一叶千舟深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是模型微调（Fine-tuning）？二、预训练vs微调：什么关系？三、微调的基本流程（以BERT为例）1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层？五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结：微调的优势前言在自然语言处理（NLP）快速发展的今天，预训练模型如BERT成为了众多任务
【自然语言处理-NLP】文本预处理技术云博士的AI课堂哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能 NLP 深度学习数据预处理 NLP数据预处理机器学习
以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据，我们会模拟一份简易文本数据（如字符串列表），并在此基础上演示预处理代码及详细解释，确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理（NLP）任务（如机器学习、深度学习、大模型开发）中，原始文本数据通常会包含各种噪声，例如：多余的空格、换行符、特殊符
从零开始：Python实现语音识别的完整教程_副本 AIGC应用创新大全 AI大模型与大数据技术 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络 python 语音识别开发语言 ai
从零开始：Python实现语音识别的完整教程关键词：Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要：本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起，逐步深入到实际代码实现，涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节，最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
面向大语言模型幻觉的关键数据集：系统性综述与分类法致Great 语言模型人工智能自然语言处理
面向大语言模型幻觉的关键数据集：系统性综述与分类法摘要大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展，但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容——严重制约了其在关键应用中的可靠性与安全性。为了系统性地评估、理解并缓解LLM的幻觉现象，学术界和工业界开发了大量多样化的数据集与基准。本文对大模型幻觉领域的关键数据集
信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK 致Great 分类数据挖掘人工智能
信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取（IE）作为自然语言处理的核心任务，是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来，随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起，IE数据集呈现爆发式增长，其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理，首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别（命名实体识别、关系提取
自然语言处理之文本生成：Recurrent Neural Networks (RNN)：序列模型与语言模型 zhubeibei168 自然语言处理自然语言处理 rnn 语言模型人工智能机器翻译生成对抗网络
自然语言处理之文本生成：RecurrentNeuralNetworks(RNN)：序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支&#
推荐几本人工智能方面的书（入门级）人邮异步社区人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍，帮助你逐步建立基础知识和理解：一、数学基础类《数学之美》推荐理由：深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理，对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称，有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等，似乎太过专业，实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂，当然本书因此也可以称得上是“高级
自然语言处理(NLP)中的文本生成控制技术 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 Agentic AI 实战 AI人工智能与大数据自然语言处理 easyui 人工智能 ai
自然语言处理(NLP)中的文本生成控制技术关键词：文本生成、可控生成、语言模型、Prompt工程、解码策略、条件控制、评估指标摘要：本文深入探讨自然语言处理中文本生成控制技术的最新进展。我们将从基础概念出发，系统分析各种控制方法的原理和实现，包括Prompt设计、解码策略优化、条件控制机制等核心内容。文章将结合数学模型、算法实现和实际案例，全面展示如何实现高质量、可控的文本生成，并探讨该领域面临的
【LLaMA 3实战】6、LLaMA 3上下文学习指南：从少样本提示到企业级应用实战无心水 LLaMA 3 模型实战专栏 llama LLaMA 3实战 LLaMa 3上下文 AI入门程序员的AI开发第一课人工智能 AI
一、上下文学习（ICL）的技术本质与LLaMA3突破（一）ICL的核心原理与模型机制上下文学习（In-ContextLearning）的本质是通过提示词激活预训练模型的元学习能力，使模型无需微调即可适应新任务。LLaMA3的ICL架构通过以下机制实现突破：任务抽象：从示例中提取输入输出映射规则，如情感分析中的正负向判断模式模式泛化：将规则迁移到新输入，支持跨领域知识迁移动态适应：实时调整注意力分布
Python爬虫实战：研究difflib库相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战 python 爬虫 easyui 开发语言前端 difflib
1.引言1.1研究背景与意义在信息爆炸的数字时代，互联网每天产生海量文本内容。据统计，全球新闻网站日均发布文章超过300万篇，社交媒体平台产生的文本信息量更以亿级单位增长。这种信息过载带来了内容同质化、抄袭剽窃等问题，给新闻媒体行业、学术研究领域和搜索引擎优化等带来了挑战。文本相似度分析作为自然语言处理的重要分支，能够有效识别内容间的相似程度，具有重要的应用价值：新闻媒体行业：通过检测新闻抄袭和重
DeepSeek：AI驱动的效率革命与实战案例解 weixin_45788582 人工智能 ai DeepSeek
在人工智能技术的浪潮中，DeepSeek作为一款专注实现AGI（通用人工智能）的先锋工具，正通过其强大的自然语言处理（NLP）与分布式计算能力，重新定义高效办公的边界。以下通过技术解析与实战案例，展现DeepSeek如何赋能个人与企业，开启职场效率革命。一、技术革新：DeepSeek的核心竞争力深度学习赋能DeepSeek的技术架构基于BERT、Transformer等先进深度学习模型，通过构建复
AI 技术&AI开发框架 34号树洞人工智能深度学习人工智能机器学习 NLP GAI
目录一、AI技术及其开发框架1.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充：基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习（MachineLearning,ML）✦核心概念：✦关键方法：✦应用案例：2.深度学习（DeepLearning,DL）✦核心概念：✦网络结构举例：✦技术趋势：3.自然语言处理（NLP）✦核心任务：✦代表模型：4.计算机视觉（ComputerVis
Java AI 新纪元：Spring AI 与 Spring AI Alibaba 的崛起小沛9 Spring AI Alibaba Spring AI java 人工智能 spring spring ai SAA
此章节没什么营养，只是一个描述，同时也能看到AI的能力（文章基本都是AI进行生成的），小沛觉得开始不写点引言好像差了点什么东西，好像鱼离开了自行车。引言：AI时代对Java开发者的机遇与挑战，Java在AI领域的现状在当今技术飞速发展的时代，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来概念，而是深刻地融入到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶，从自然语言处理到计算机视觉，AI正以前所未有的速度改
数字人多模态交互中的语义理解技术：让虚拟角色真正“理解”用户 CarlowZJ 数字人 python
目录前言一、语义理解技术的概念（一）语义理解的定义（二）语义理解的关键技术二、语义理解的代码示例（一）安装依赖（二）语义理解模型（三）结合情感分析（四）完整的多模态语义理解系统三、应用场景（一）虚拟客服（二）教育辅导（三）虚拟直播（四）智能助手四、注意事项（一）上下文管理（二）情感分析（三）多模态融合（四）模型选择（五）性能优化（六）安全性和隐私保护五、总结前言在数字人多模态交互中，语义理解是实现
大模型本地部署，拥有属于自己的ChatGpt 小妖同学学AI chatgpt
ChatGpt以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球，在自然语言处理上面表现出了惊人的能力。不管用于文案撰写还是程序辅助开发都大大提高了我们的工作效率，但是其使用有一定的门槛，让我们大多数人都望而却步，今天我们利用ollama实现本地大模型的步骤，让我们轻松拥有自己的人工智能。Ollama作为一个轻量级的工具，可以帮助用户在本地运行这些大型语言模型，无需持续依赖云服务，既保护了数据隐私，又能减少网
Spring AI 结合 MCP MySQL 实现对话式数据库查询没刮胡子软件开发技术实战专栏人工智能AI Spring 数据库 spring 人工智能 spring-ai mcp-server mysql
在现代应用开发中，将人工智能与数据库查询结合可以创造更自然、更智能的用户交互方式。下面我将详细介绍如何使用SpringAI框架结合MCP（可能指MySQL连接池或相关组件）实现对话中的数据库查询功能。什么是SpringAI和MCPMySQLSpringAI框架概述SpringAI是基于Spring生态的人工智能集成框架，它提供了：与大型语言模型(LLM)的集成能力对话管理和自然语言处理功能业务逻辑
继之前的线程循环加到窗口中运行 3213213333332132 java thread JFrame JPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束，因为想制作成exe文件，想把执行的效果加到窗口上，所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序，这里直接贴出代码，在窗口上运行的效果下面有附图。 package thread; import java.awt.Graphics; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util
linux 常用命令 BlueSkator linux 命令
1.grep 相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志，这个命令绝对是必不可少的。但之前总是习惯于使用（grep -n 关键字文件名）查出关键字以及该关键字所在的行数，然后再用（sed -n '100,200p' 文件名），去查出该关键字之后的日志内容。但其实还有更简便的办法，就是用（grep -B n、-A n、-C n 关键
php heredoc原文档和nowdoc语法 dcj3sjt126com PHP heredoc nowdoc
<!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Current To-Do List</title> </head> <body> <?
overflow的属性周华华 JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
《我所了解的Java》——总体目录 g21121 java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》，目录及内容会不断完善及调整。在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等，请大家及时指出，我会第一时间更正。 &n
[简单]docx4j常用方法小结 53873039oycg docx
本代码基于docx4j-3.2.0，在office word 2007上测试通过。代码如下: import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import ja
Spring配置学习云端月影 spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&q
Java新手入门的30个基本概念三 aijuans java 新手 java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。　　18.object类中的equal和toString方法。　　equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。　　toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法)　　 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。　
《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记 antonyup_2006 软件测试敏捷开发项目管理 IBM 活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵! 其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下. 参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块百合不是茶 PL/SQL的过程编程异常 PL/SQL块声明变量
PL/SQL; 过程; 符号; 变量; PL/SQL块; 输出; 异常; PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
Mockito(三)--完整功能介绍 bijian1013 持续集成 mockito 单元测试
mockito官网：http://code.google.com/p/mockito/，打开documentation可以看到官方最新的文档资料。一.使用mockito验证行为 //首先要import Mockito import static org.mockito.Mockito.*; //mo
精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *使用复合数据类型 */ --PL/SQL记录 --定义PL/SQL记录 --自定义PL/SQL记录 DECLARE TYPE emp_record_type IS RECORD( name emp.ename%TYPE, salary emp.sal%TYPE, dno emp.deptno%TYPE ); emp_
【Linux常用命令一】grep命令 bit1129 Linux常用命令
grep命令格式 grep [option] pattern [file-list] grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。 pattern可以是普通字符串，也可以是正则表达式，当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
mybatis3入门学习笔记白糖_ sql ibatis qq jdbc 配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis，是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。以前也学过iBatis，因为MyBatis是iBatis的升级版本，最初以为改动应该不大，实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动，使整个框架更加方便人性化。
Linux 命令神器：lsof 入门 ronin47 lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息，但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实，因为它是指“列出打开文件（lists openfiles）”。而有一点要切记，在Unix中一切（包括网络套接口）都是文件。有趣的是，lsof也是有着最多
java实现两个大数相加，可能存在溢出。 bylijinnan java实现
import java.math.BigInteger; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class BigIntegerAddition { /** * 题目：java实现两个大数相加，可能存在溢出。 * 如123456789 + 987654321
Kettle学习资料分享，附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法 Kai_Ge Kettle
Kettle学习资料分享 Kettle 3.2 使用说明书目录概述..........................................................................................................................................7 1.Kettle 资源库管
[货币与金融]钢之炼金术士 comsci 金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展...... 炼金术这个古老
Toast原来也可以多样化 dai_lm android toast
Style 1：默认 Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT); def.show(); Style 2：顶部显示 Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT); t
java数据计算的几种解决方法3 datamachine java hadoop ibatis r-langue r
4、iBatis 简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同，它鼓励写SQL，所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦，只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。复杂计算环境是它的弱项，比如：分布式计算、复杂计算、非数据
向网页中插入透明Flash的方法和技巧 dcj3sjt126com html Web Flash
将 Flash 作品插入网页的时候，我们有时候会需要将它设为透明，有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片，搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。　　一、Swf透明、无坐标控制　　首先教大家最简单的插入Flash的代码，透明，无坐标控制：　　注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
ios UICollectionView的使用 dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法，一种是继承UICollectionViewController，这个Controller会自带一个UICollectionView；另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。 1.UIViewController实现委托，代码如
Eos平台java公共逻辑蕃薯耀 Eos平台java公共逻辑 Eos平台 java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】 hanqunfeng springmvc4
与SpringSecurity的配置类似，spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。 applicationContext-MvcConfig.xml  <
解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码 jackyrong Excel
使用poi,做传统的excel导出，然后想在浏览器中，让用户选择另存为，保存用户下载的xls文件，这个时候，可能的是在ie下出现乱码（ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码，因此必须综合判断，编写一个工具类： /** * * @Title: pro
挥洒泪水的青春 lampcy 编程生活程序员
2015年2月28日，我辞职了，离开了相处一年的触控，转过身--挥洒掉泪水，毅然来到了兄弟连，背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人，还敢跨行业，选择Unity3D？“，”真是不自量力••••••“，”真是初生牛犊不怕虎•••••“，••••••我只是淡淡一笑，拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连！这就是我青春的分割线，不后悔，只会去用泪水浇灌——已经来到
稳增长之中国股市两点意见-----严控做空，建立涨跌停版停牌重组机制 nannan408
对于股市，我们国家的监管还是有点拼的，但始终拼不过飞流直下的恐慌，为什么呢？笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象，笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力，并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好，上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空，在
动态设置iframe高度(iframe高度自适应) Rainbow702 JavaScript iframe contentDocument 高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新，大家可能都会想到使用ajax。但有些情况下，须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。对于使用iframe的情况，发现有一个问题，就是iframe中的页面的高度可能会很高，但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开，如下面的结构： <div id="content"> <div id=&quo
用Rapael做图表 tntxia rap
function drawReport(paper,attr,data){ var width = attr.width; var height = attr.height; var max = 0; &nbs
HTML5 bootstrap2网页兼容（支持IE10以下） xiaoluode html5 bootstrap
<!DOCTYPE html> <html> <head lang="zh-CN"> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">

情感分析相关汇总

文章目录

情感分析

语音情感识别

句子or文档级别情感分析

情感词汇字典

大连理工大学中文情感词汇本体

你可能感兴趣的:(自然语言处理,自然语言处理,情感分析)