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Text-classification
- 文本分类之词频统计 分词、词干提取、去停用词、计算词频，有界面-Text classification of word frequency statistics word stemmer, to stop words, calculate word frequency, interface
Fftfile-of-EEG
- 可以用FFT频谱对脑电信号进行提取。我们可以利用提取出的各个波段脑电信号，来诊断一些脑部疾病或者对大脑组织的电活动及大脑的功能状态进行分析。 1.将实验测得的脑电数据文件转换为文本文件(已经过50Hz陷波)， 获得在Matlab 平台上可直接使用的脑电信号数据，即0661.txt。 2.在Matlab中导入数据，并提取Fp1通道的脑电信号，通过FFT变换对α，β，θ，δ波段进行提取，并做FFT逆变换变到时域。 3.计算各个波段的功率谱。-FFT spectrum can be ext
tmsvm_for_win_1.2.0
- python svm 中文分词、特征提取、文本分类-python svm
read_text
- 本程序提供了读写没有特定格式的文本文件的方法，希望对需要随意提取文本数据的朋友们提供一些帮助-This program provides a reading and writing text files without specific format method
TopicModel.tar
- 文本主题模型程序，由于互联网数据文本主题提取功能，深入挖掘用户行为-Text topic model program, due to Internet data text subject extraction, dig user behavior
InfoRetri
- 基于朴素贝叶斯的文本分类，包含去停用词，分词，特征提取，分类等-Text classification, based libsvm, included to stop words, segmentation, feature extraction and classification
HanLP-1.2.7
- HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包，支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析）。-HanLP is a dedicated to popularize NLP technology to production environment of
FirstDataAllPicture_OnlyPicture
- 提取大量txt文本中的相同序号的数据，保存至数组，作为纵坐标画出图形。-Txt text to extract a large number of the same data, save it to an array, as ordinate drawn graphics.
crawler1
- 网络爬虫，抓取链接，提取网页文本，链接队列中不会出现样式和特效链接-crawler that can catch links in web pages
python-LDA-master
- 使用python语言实现TFIDF文本关键字提取代码-Python tfidf
MATLAB图像与视频处理实用案例详解试读样章
- 详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理等多项重要技术(Explain in detail the 25 MATLAB image and video processing utility
readtxt
- 提取STL文本，保存其中数据内容到EXCEL，便于处理(Extract STL text, save data content to EXCEL, easy to handle.)
CNN_sentence_tensorflow-master
- 基于卷机神经网络的文本信息提取应用的设计与实现，cn(Design and Implementation of Text Information Extraction Application Based on Reel Neural Network)