大数据技术计算实验一 (关联分析)
FinRobot
1 实验目的 理解 Apriori 和 FP-growth 算法的基本原理学会用 python 实现 Apriori 算法进行关联分析学会用 python 实现 FP-growth 算法进行关联分析 手写/调库 实现Apriori/FP-growth 算法 在给定置信度,支持度,数据的情况下计算频繁项集,关联规则 2 开发环境 编程软件：anconda/spyder/pycharm环境：python3.6 以上、numpy、pandas、sklearn、Jupyter Notebook 等 3 实验内容及代码 3.1 Apriori 算法 3.1.1 手写 """ Apriori算法纯Pyth…
Financial AI Agents Layer: The Financial AI Agents Layer now includes Financial Chain-of-Thought (CoT) prompting, enhancing complex analysis and decision-making capacity. Market Forecasting Agents, Document Analysis Agents, 和 Trading Strategies Agents utilize CoT to dissect financial challenges into…
cvProject2特征点匹配
opencv/samples/cpp/generic_descriptor_match.cpp at 2.4 · opencv/opencv samples\cpp\generic_descriptor_match.cpp 多种描述符匹配算法,提取图像特征点 #include "opencv2/opencv_modules.hpp" #include <cstdio> // 检查是否包含OpenCV的非自由模块，如果没有则输出错误信息 #ifndef HAVE_OPENCV_NONFREE int main(int, char**) { printf("The sample r…
NLP experiment2
正在收集工作区信息# 基于LSTM实现电影评论的情感分析实验报告 1. 项目概述 本项目实现了一个基于长短期记忆网络（LSTM）的电影评论情感分析模型，使用了IMDb电影评论数据集进行训练和测试。模型能够对电影评论文本进行二分类，判断评论情感是正面还是负面。 2. 实验环境 2.1 硬件环境 CPU/GPU配置 内存配置 存储配置 2.2 软件环境 操作系统：Windows/Linux/MacOS Python版本：3.7+ 深度学习框架：PaddlePaddle 依赖包： # requirements.txt中的依赖 paddlepaddle==2.3.0 numpy pandas matp…
NLPexperiment1 新闻标题分类
NLP文本分类实验报告 1. 引言 1.1 实验背景 本实验实现了一个基于PyTorch的自然语言处理文本分类系统，使用双向LSTM结合注意力机制对中文文本进行多分类任务。实验采用了现代深度学习架构，旨在准确分类新闻文本的类别。 1.2 实验目标 实现一个端到端的文本分类系统 利用深度学习技术提高分类准确率 探索注意力机制在文本分类中的应用 实现GPU加速训练 2. 实验环境 2.1 技术栈 Python 3.x PyTorch - 深度学习框架 jieba - 中文分词库 NumPy - 数值计算库 Matplotlib - 可视化库 2.2 硬件环境 GPU加速支持（CUDA） CPU备选…
CQU CV Project1
FinBert 金融报告情感分析项目
conda init 无效（PowerShell中无法自动激活conda环境）解决办法
2025/3/24 英语
密码保护：2025 重庆大学计设项目
图像处理与边缘检测学习报告(较为概括) 项目简介 这份代码是我学习计算机视觉（CV）的第一个实验，用 Python 和 OpenCV 实现了一些基本的图像处理功能。我通过这个项目学会了如何读取图片、显示图片，还尝试了三种找边缘的方法，最后还研究了噪声和参数对边缘检测的影响。 环境准备 编程语言: Python 需要的库: OpenCV (cv2)：处理图像。 NumPy (np)：计算数字。 Matplotlib (plt)：画图展示。 安装方法: conda create --name cv python=3.12 conda activate cv pip install opencv-p…
本项目是一个基于 FinBERT 模型的金融报告情感分析系统，专注于对 10-K 年报进行情感分析，将文本内容分类为积极（利好）、中性或消极（利空）情感，并提供直观的可视化界面展示分析结果。 项目概述 FinBert 系统自动提取和分析 10-K 报告中的关键章节，如管理层讨论与分析(MD&A)、风险因素等，使用专为金融领域训练的 BERT 模型判断情感倾向，并通过 Web 界面呈现分析结果，帮助投资者和分析师快速理解财报情感基调。当我点进某只股票的某份报告,应该映入眼帘的是截取的 4 份文字,每份文字每句话用绿,灰,红标出,分别代表利好 中性 利空 项目结构 FinBert/ ├──…
根本原因： powershell执行策略阻止脚本运行 解决办法： 在powershell下面命令打开配置文件： notepad $PROFILE 删除>>> conda initialize >>> (& "D:\anaconda\Scripts\conda.exe" "shell.powershell" "hook") | Out-String | Invoke-Expression <<< conda initialize <<<相关内容，保存并关闭 在powershell中输入： Get-ExecutionP…
decree n. 法令 vt vi 判别 disparate adj.
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