vue.js Devtools 资源包

第一步：解压 第二步：浏览器进入： chrome://extensions/ 开启右上角的开发者模式 第三步：把解压之后的后缀名为crx的文件拖拽进入浏览器扩展程序中，就ok了。

基于机器学习的中文文本情感分类框架

机器学习课程设计报告，直接当作业。 快速、准确和全面地从大量互联网文本信息中定位情感倾向是当前大数据技术领域面临的一大挑战。文本情感分类方法大致分为基于语义理解和基于有监督的机器学习两类。语义理解处理情 感分类的优势在于其对不同领域的文本都可以进行情感分类，但容易受到中文存在的不同句式及搭配的影响，分类精度不高。有监督的机器学习虽然能够达到比较高的情感分类精度，但在一个领域方 面得到较高分类能力的分类器不适应新领域的情感分类。在使用信息增益对高维文本做特征降维的基础上，将优化的语义理解和机器学习相结合，设计了一种新的混合语义理解的机器学中文情感分类算法框架。基于该框架的多组对比实验验证了文本信息在不同领域中高且稳定的分类精度。

人工智能大作业_基于同义词林的语义相似度计算

人工智能大作业_基于同义词林的语义相似度计算 词义相似度计算在很多领域中都有广泛的应用，例如信息检索、 信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等等。国内很 多论文主要是基于同义词林和知网来计算的。本文的词语相似度计算 是基于《同义词词林》的。 为解决词语相在语义网自适应学习系统中相似度计算不清的问题,以同义词词林为基础,提出并实现了一种基于同义词词林的词语相似度计算方法,充分分析并利用了同义词词林的编码及结构特点.该算法同时考虑了词语的相似性,和词语的相关性.进行人工测试,替换测试以及与当前流行的基于"知网"的词语相似度算法对比测试的结果表明,该算法与人们思维中的相似度值基本一致,有较高的准确性.

软件系统需求分析报告大作业

软件工程大作业，需求分析的主要工作是确定“客户真正需要的是一个什么杨的系统，该软件必须完成什么功能”，需求获取是否彻底和成功，直接关系到软件开发成败。 需求分析处于软件开发过程的开始阶段，它对于整个软件开发过程以及软件产品质量至关重要，一个系统的产生最重要的就是要知道用户的需求，才能按照用户想要的进行改进。在网上购物系统使用对象来讲，可以分为消费者和商家。 从消费者的角度来看，网上商城系统应该具备的功能有：登陆注册信息，浏览商品信息，购物车的管理，以及订单的管理和相关的售后服务功能等等。例如，可以按照不同品牌来查看物品，同时还显示该物品的其他信息等。对应购物车的订单生成后，购物车信息自动清除等等。 从商家的角度来看，网上商城系统应该具备的功能有：卖家店铺页面的排版美化，商品信息的编辑上传，订单的处理操作和订单结束后的评价售后等等。