筛选王 for Economist.com

本系统通过用户选择的词汇组合,从指定网站抓取相关文章并进行文本过滤,为用户提供带有中文释义的学习材料,支持多种输出格式。
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USE CASE
1.User selects a combination of vocabularies he or she is not familiar with or wants to master(such as cet6+toefl +gmat -cet4);

2.User  enters  the keywords of the articles he  or she wants to read at www.economist.com;

3.My software grabs all the articles related to user's keywords from www.economist.com into the memory of my local machine, parses each article into category,title,url,text,etc and mapping them onto the object variables of the custom defined Article class ;

4.My software scans the text of each Article word by word. When encountering  a word  contained in the user-defined vocabularies selected at step1,  my software adds the Chinese meanings and patterns of  speech behind the word,  and continues scanning until the  reaches the end of the text;

5.My software stores the Article objects(including the Filtered Text )into my local database;

6.User can retrieve the Articles(in which the new words to the user were added Chinese meaning already) and convert them into txt or htm format, which can be stored and read at the user's smart device(such as PDA or CellPhone)
 

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Qwen-Image是阿里云通义千问团队于2025年8月发布的亿参数图像生成基础模型,其最大亮点是强大的复杂文本渲染和精确图像编辑能力,能够生成包含多行、段落级中英文文本的高保真图像

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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