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本文提出了一种结合规则约束与深度学习技术的古诗生成系统，旨在生成符合古诗格律且语义连贯的诗句。系统采用基于模板的规则方法确保格式正确性，并利用深度学习模型（如LSTM或Transformer）提升诗句的语义和意境表达。古诗是中国传统文化的瑰宝，其严格的格律（如平仄、押韵）和丰富的意境对自动生成技术提出了挑战。因此，本文提出一种混合方法，结合规则与深度学习，以生成既合规又富有诗意的古诗。本文提出的混合古诗生成系统有效结合了规则与深度学习的优势，生成的诗句既符合传统格律，又具备一定的文学性。

【代码】基于人工智能的家具控制系统（代码+论文）

随着数字图书馆和在线书店的普及，用户面临着海量图书的选择，如何为用户精准推荐感兴趣的图书成为了一个重要的研究课题。本文设计并实现了一个基于 Python 的智能图书推荐系统，该系统综合运用了协同过滤、内容推荐和基于模型的推荐算法，能够根据用户的兴趣和行为为用户推荐个性化的图书。系统的主要功能包括用户管理、图书管理、推荐算法实现、用户界面设计等。通过对实际数据的测试，该系统具有较高的推荐准确率和良好的用户体验，能够有效提升用户的阅读体验和图书销售效率。

这段代码的主要功能是对一组中文文本进行情感分析，将情感细分为“喜”“怒”“哀”“乐”“积极”“消极”“中性”等类别，并输出每段文本的情感倾向和对应的情感得分。代码借助SnowNLP库完成基本的情感极性判断，同时结合自定义的情感词典进一步细化情感分类。# 先根据 SnowNLP 的得分判断大致积极消极return "喜", sentiment_scorereturn "乐", sentiment_scorereturn "积极", sentiment_score。

随着互联网的飞速发展，文本数据呈爆炸式增长，如何高效地对海量文本进行分类成为了一个重要的研究课题。本文设计并实现了一个基于 Python 的智能文本分类系统，该系统利用自然语言处理技术和机器学习算法，能够自动对文本数据进行分类。系统的主要功能包括文本预处理、特征提取、模型训练与预测等。通过对多个数据集的实验验证，该系统具有较高的分类准确率和良好的可扩展性，能够为文本分类任务提供有效的解决方案。

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本文设计并实现了一个基于Python的数字运营决策中心系统，旨在为企业提供数据驱动的智能决策支持。系统采用B/S架构，整合了数据采集、处理、分析和可视化功能，通过机器学习算法实现业务预测和优化建议。系统测试表明，该平台能够有效提升企业运营决策效率和准确性，具有较高的实用价值和推广前景。Python；数字运营；决策支持系统；数据分析；机器学习；数据可视化。

在大学校园里，懵懵懂懂的我怀揣着对未来的好奇与憧憬，误打误撞选择了计算机专业，就此一头扎进了程序世界的浩瀚海洋，开启了一段与代码相伴、充满酸甜苦辣的成长之旅，也一点点勾勒出属于自己独特的生活画卷。

Python 作为一种高级、解释型编程语言，具有语法简洁、代码可读性强的显著优势。其丰富的标准库和海量第三方库，涵盖了从 Web 开发、数据库操作到数据分析、人工智能等各个领域，为学籍管理系统的多样化功能实现提供了坚实的技术支撑。

在这个充满变数的股票市场中，投资者需要一个强大的工具来预测未来的价格走势。我们的机器学习模型旨在通过分析历史数据，为投资者提供科学的市场趋势预测，帮助他们在复杂的金融环境中做出明智的决策。

特别是在人工智能（AI）领域，Python提供了丰富的工具和框架，使得开发智能应用变得更加高效。本指南旨在为计算机专业的学生提供一系列结合Python、爬虫技术、数据可视化、数据分析以及Flask框架的毕业设计选题，同时强调与人工智能技术的结合。Python在这方面提供了强大的工具支持，如Pandas、NumPy等库，使得数据处理和分析变得简单。Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架，它提供了一个简单的方式来创建Web应用，并且可以轻松地与Python的数据处理和AI库集成。