案例介绍
1. 需求: 根据所给的文本内容进行分类
2.过程：首先针对文本数据进行分词、预处理，然后根据每个词构建词表，获取每个词的特征，得到每个句子的特征之后，输入到lstm模型中，模型进行学习，最后学习好的模型进行保存，通过加载训练好的模型可进行预测类别
案例图片
相似案例推荐
其他人才的相似案例推荐
-
公园人群计数
利用公园中的摄像头，对公园中各个区域中的人群进行计数，并区分
-
多模态知识图谱
用于处理结构化数据（采用本体+D2R技术）和文本数据（采用文
-
算法中台
主要包括大规模文本分类算法（Bert & FastT
-
车牌号识别
车牌号识别 主要使用网络成熟字符训练集，利用二分查找，结合
-
qr-sensei
1.扫码进行解析，得到结果，可以copy delete sh
-
数字化乡村
主要负责大屏得页面设计 组件得开发 数据调用方面得封装。
-
移动考勤
移动考勤项目是一个为用户打造的全方位的。管理企业员工的考勤问
-
鲁大师
项目名称:鲁大师(移动版) 项目介绍:鲁大师是一款针对移动
-
后台管理系统
1.根据产品需求进行前后端的环境搭建。 2.分析业务流程,
-
Kubernetes一键离线发布
Ansible为核心，控制整体平台发布流程。 功能概述：
-
企业微信告警
Python3.x实现线上业务告警，实施人员可基于交互式进行
-
爬虫_
招标网爬虫，只是为了应付一下这个作品案例，太简单不介绍了，没
微信接收人才推送
关注猿急送微信平台，接收实时人才推送
接收人才推送
联系聘用方端客服