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codeing000
- 从空格(ASCII码32)到~(ASCII码126)。表内的第一行与表头相同，下面的每一行都与上一行的内容相同，只是字符相左移动了一个位置。这样，下一行的最后一个字符与上一行的第一个字符相同。 为了进行文本编码，可以任意选择一个字符串，称之为编码字符串，也就是常说的密钥。为解释编码方法，我们假设密钥是Walrus，待编码的文本（即常说的明文）是： Meet me in St. Louis 我们在待编码的文本之上重复书写上述密钥，使得其长度与待编码文本相同： WalrusWalru
WebExtract20070417
- 从htm/html格式的网页文件中提取内容。将要提取内容的网页文件用鼠标拖入窗口，按回车即可完成转换。转换后的文件是与原文件同名的文本文件。 支持文件夹批量转换！-from htm / html format of the document from the website content. Will be from the website content with the mouse into the document window, press the Enter conversion
dsakf
- ％ 文件名：randlsbget.m ％ 程序员:余波 ％ 编写时间:2007.6.25 ％ 函数功能: 本函数将完成提取隐秘于上的秘密信息 ％ 输入格式举例:result=( scover.jpg ,56, secret.txt ,2001) ％ 参数说明: ％ output是信息隐藏后的图象 ％ len_total是秘密信息的长度 ％ goalfile是提取出的秘密信息文件 ％ key是随机间隔函数的密钥 ％ result是提取的信息 functi
extract_document
- 这是一个提取 Reuter-21578 的程序, 用做自然语言处理, 文本分类聚类,和信息检索的测试集!-This is an extract of the Reuter-21578 procedure, used for natural language processing, text classification clustering, and information retrieval test collection!
beyes
- 详细介绍了贝叶斯公式在自动文本分类领域的使用，并且提到了关于互信息特征提取的方法。以及其分类的例子。-Bayesian formula described in detail in the field of automatic text categorization of the use of, and reference information on each feature extraction method. As well as examples of their classificat
lzw
- 源代码通过建立一个字符串表,用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩. 提取原始文本文件数据中的不同字符，基于这些字符创建一个编译表，然后用编译表中的字符的索引来替代原始文本文件数据中的相应字符，减少原始数据大小。我们这里的编译表不是事先创建好的，而是根据原始文件数据动态创建的，解码时可以从已编码的数据中还原出原来的编译表.-The source code through the establishment of a string table, with a shorter code to re
work
- 本文的处理手段是对输入的汽车图像进行预处理,运用车牌定位,字符分割，字符识别的方法提取车牌上的数字字符串,并以文本的形式输出。-This treatment method is to enter the vehicle image preprocessing, the use of license plate location, character segmentation, character recognition to extract license plate numbers on th
IntServer
- 复杂网络聚类算法进行文本分析，能够进行关键字的提取和分类功能。-Complex network clustering algorithm for text analysis, to carry out keyword extraction and classification capabilities.
Binary-text-digital-image
- 提出了一种可抗 几何攻击的二值文本图像水印算法. 该算法基于DCT,它将二值图像的DCT、图像的视觉特征向 量和加密技术有机结合起来,在提取水印时不需要原始图像,是一种实用的盲水印算法-We propose a geometric attacks against Binary Text Watermarking Algorithm. The algorithm is based on DCT, it binary image DCT, the image of the visual fe
WordNet
- 用于数据挖掘方面的。潜在语义索引最初是一种知识的自动提取和表示的方法，近年来广泛地应用到文本检索中-For data mining. Latent Semantic Indexing is a knowledge of the first automatic extraction and representation methods in recent years, widely used in text retrieval
readtextfile
- 本源码是基于svm，对文本信息的提取，用java语言实现的，可以使用-The source is based on svm, the extraction of text information，Implemented using java language
recognition
- 本实验语音库为免费的柏林情感语音库，其采样频率为16KHZ，16bit量化。该语音库共有500 句情感语音信号，分别由十名专业演员(5 男，5 女)在不同情感状态下（高兴、愤怒、平静、悲伤、害怕、厌烦、憎恨）朗读十句不同文本的德语组成。本实验选取其中的部分情感（高兴、愤怒、悲伤）加以识别。仿真实验环境为MATLAB7.0。 实验选取的情感特征为短时平均能量、短时平均幅度、基频和短时过零率。为了降低不同人在表达不同情感时的个人差异造成的影响，本文实验过程中将提取的情感特征进行归一化处理。归一化
LZW_Compression
- LZW压缩算法的基本原理：提取原始文本文件数据中的不同字符，基于这些字符创建一个编译表，然后用编译表中的字符的索引来替代原始文本文件数据中的相应字符，减少原始数据大小。看起来和调色板图象的实现原理差不多，但是应该注意到的是，我们这里的编译表不是事先创建好的，而是根据原始文件数据动态创建的，解码时还要从已编码的数据中还原出原来的编译表.-LZW Compression
xy7z.ZIP
- 基于语义的中文文本关键词提取算法Semantic based Chinese text keywords extraction algorithm-Semantic based Chinese text keywords extraction algorithm
channel-and-time-reversal
- 利用CLEAN算法计算信道的程序，程序里面的文本文件为模板信号与测试信号。此程序不仅可以用于提取信道冲击响应，还可以用来验证时间反演聚焦信号。-The CLEAN algorithm calculates a channel program, the program inside the text file as a template signal and the test signal. This program not only can be used to extract the chan
qqtiquqi
- 提取qq群中的qq号码和qq邮箱，以文本的形式导出-Extract the number of the qq group of qq and qq-mail, the form of a text export
match
- perl编写。从NCBI中下载的编码区序列，比如整个大肠杆菌编码序列，下载下来是fasta格式的一个文档，这个程序可以让你从中提取想要的gene name。把想提取的gene name放到一个文本中，比如基因序列.txt-written in perl. Downloaded from NCBI coding region sequence, for example, the entire coding sequence of E. coli, downloaded the fasta form
pdf-khd2Txt
- 本程序实现了对PDF和KDH电子文档内容文本提取和转换。-The program achieved a PDF electronic document content and KDH text extraction and conversion.
TFIDF提取特征
- TFIDF是提取特征的方法，可实现对文本特征值的提取
finallyliuyuClassifier
- 用于文本分类，文本挖掘，文本特征提取，文本聚类，文本关联等(It is used for text classification, text mining, text feature extraction, text clustering, text association, etc.)