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  1. 电大2013年秋)计算机应用基础形成性考核册题目及答案

  2. 计算机应用基础形成性考核册答案 电大天堂【计算机应用基础】形考作业一： (WindowsXP) 一、选择题 1、 第一台电子计算机诞生于（C） A、1958年 B、1942年 C、1946年 D、1948年 2、一个完整的计算机系统应当包括（B）。 A、计算机与外设 B、硬件系统与软件系统 C、主机、键盘与显示器 D、系统硬件与系统软件 3、在计算机内部，数据是以（D）形式加工处理和传送的。 A、十进制码 B、十六进制码 C、八进制码 D、二进制码 4、目前使用的防杀病毒软件的作用是（C）。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-14
    • 文件大小：120832
    • 提供者：u010688543

  1. PersonalProjects-源码

  2. 数据科学组合 包含我为学术，自学和业余爱好而完成的数据科学项目组合的存储库。 以iPython Notebooks的形式呈现。 内容 机器学习 线性回归： 逻辑回归： 决策树和随机森林： 支持向量机： K均值聚类： 主成分分析： 推荐系统： 工具：scikit-learn，Pandas，Seaborn，Matplotlib 自然语言处理 垃圾邮件检测： 文字分类： 情绪分析： 自动改正： 自动补全： 深度神经网络的情感分析： 命名实体识别： 重复问题的识别： 神经机器翻译： 文字摘要： 问题回

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_42108054

  1. care:全栈社交媒体和症状跟踪器应用程序，前端有React，后端有Ruby on Rails，“ client”文件夹托管前端-源码

  2. 关心 概述 关心 Care是具有身份验证功能的全栈React＆Rails Crud应用程序，用户可以在其中跟踪自己的情绪，症状，记录食物，跟踪药物并与社区分享见解。 到目前为止，有10个表都具有完整的分类和关联 最有价值球员 护理将具有针对以下方面的全功能功能：情绪，肯定和见解，这些功能将由用户进行管理。 :check_mark: 允许用户注册，身份验证，登录和验证。 :check_mark: Care将采用移动优先设计，该设计遵循一些原则。 :check_mark: 目标 仅限制已登

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42136477

  1. my_mood_diary_fullstack-源码

  2. 我的情绪日记全栈应用 该应用程序的目的是为寻求心理医生解决各种问题的客户跟踪思想，问题领域和技能。 问题的范围可以包括心理健康，药物和酒精成瘾，食物失调等。此应用程序将允许用户（客户）与心理学家合作，记录他们的想法并跟踪他们的问题领域和技能，以协助实施适用于其客户的应用程序。 行为激活参与积极的活动来提高情绪。 这是治疗抑郁症的治疗策略。 此策略的一部分需要您监视您的日常活动，并系统地安排全天的活动。 有关更多信息： : 思想，情感和行为都是相互交织的，因此消极的思想可以触发消极的行为。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42138545

  1. 全情绪的-源码

  2. 全情绪的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：826368
    • 提供者：weixin_42117150

  1. 美国股票预测使用ML和火花：根据财经新闻提要预测股票价格-源码

  2. 通过财经新闻情绪分析预测股价 数据源： 《华尔街日报》新闻 全属性的《华尔街日报》新闻，包括新闻发布的时间戳，关键字列表，新闻标题，新闻正文内容和新闻网址。 全部为JSON文件格式。 路透社新闻 与《华尔街日报》新闻数据相同。 当日股价 从Google Stock API中删除的按分钟计费的股票价格。 使用美国三大主要证券交易交易所的股票代码：Nasdaq，NYSE，AMEX。 废弃的数据仅包含具有价格变化的记录，这意味着，如果一只股票在一小时内没有任何价格变化，则该小时内将没有分钟记

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42123296

  1. sentimentClassifier:ISE590 DR项目-源码

  2. 电影评论情感分类器 汉溪柳 链接： ： 该项目基于南加州大学ISE 590指导的研究。 这是一个全栈网站，在Flask后端服务中嵌入了机器学习模型。 它可用于分类电影评论的情绪是正面的还是负面的。 该网站可以从用户提交的信息中收集实时数据，并更新后端模型。 该项目的结构基于React和Flask。 该项目的模板可用于通过新的机器学习模型进行快速部署。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42098830