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古诗资料集，涵盖作者、朝代、题目及内容

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简介：
这是一部全面汇集中国古代诗歌的作品集，收录了从先秦至明清各个时期著名诗人及其经典作品，详细提供每位作者的生平背景、所处朝代以及具体诗词内容。 我有将近一千首古诗的数据集，其中包括作者、朝代、题目以及内容的信息。

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  • 古诗资料集，涵盖作者、朝代、题目及内容
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    这是一部全面汇集中国古代诗歌的作品集，收录了从先秦至明清各个时期著名诗人及其经典作品，详细提供每位作者的生平背景、所处朝代以及具体诗词内容。 我有将近一千首古诗的数据集，其中包括作者、朝代、题目以及内容的信息。
     
  • AD9959译文资料，涵盖大部分原文内容
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    本资料为AD9959芯片的详细中文翻译文档，包含原版英文手册的主要信息和关键参数说明，便于国内工程师快速理解和应用。 经过三天的努力，我完成了翻译和整理的工作。希望这些内容能够被采用。如果有任何问题或需要讨论的地方，请随时告知，我们可以一起进行调整和完善。
     
  • 人工智能项目实践之网络爬虫——古诗词爬取与文本分析，涵盖13个朝代的3万余名诗人及85万首诗歌数据，并实现主题分类和相关作品推荐
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    本项目通过网络爬虫技术收集了跨越13个朝代、涉及3万余名诗人的85万首古诗词数据，运用文本分析进行主题分类并提供个性化作品推荐。 该项目涉及古诗词爬虫及文本挖掘技术，涵盖13个朝代的超过3万条诗人数据、85万多首诗词作品的数据集，并包括主题聚类、相关诗词推荐、藏头诗生成以及诗词翻译等功能的算法实现。项目开源了以下内容： - 爬虫和数据清洗代码（具体功能见文件第一行注释） - 数据整理结果：13个朝代的诗人信息，85万多首古诗词作品，超过10万条意象记录，近2万首附有译文、注解与赏析的诗词 - 各个朝代不同省市的诗人分布情况 - 主题聚类和推荐模型（topic_model&LSA） - 使用GPT2-Chinese-old_gpt_2实现藏头诗生成功能，并提供训练好的模型，支持用户输入格律、风格及特定字词自动生成诗歌 - 利用Bert构建翻译模型，包含预训练的模型文件，在输入文言文或古诗词后能够输出相应的白话文解释。
     
  • 中国的古典诗词资料库
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    中国的古典诗词资料库汇集了从先秦至晚清历代诗词作品，涵盖各类诗歌体裁与风格，旨在为研究者及爱好者提供全面、权威的古典文学资源。 古诗词语料可以用于进行与古诗词相关的话语理解和信息挖掘。
     
  • PN532操作指南，涵盖全部内容
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    《PN532操作指南》是一份全面详尽的手册，旨在指导用户掌握PN532芯片的所有功能和使用技巧，适用于初学者与专业人士。 PN532操作说明书涵盖了该设备的所有使用内容和技术细节，旨在帮助用户全面了解并熟练掌握PN532的各类功能与应用方法。这份文档详细介绍了从基础设置到高级配置的各项步骤，并提供了故障排除及维护建议等实用信息。通过阅读此说明书，用户能够充分利用PN532的功能，发挥其最大效能以满足不同场景下的需求。
     
  • Python课程作业集，涵盖爬虫等内容，含论文与代码，共六个项目
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    本作品集包含六个Python课程项目，内容涉及网络爬虫、数据分析等，并附有相关研究论文和完整源码。 Python大作业包含六个项目，涉及爬虫等内容，并且需要提交论文和代码。
     
  • 最全的中华古诗词资料库
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    本资料库汇集了从《诗经》到清末的中华古诗词精华，包含数万首作品及其作者介绍、注释和赏析，是学习与研究古典文学的理想资源。 最全中华古诗词数据库收录了唐宋两朝近一万四千位诗人，其中包括接近5.5万首唐诗和26万首宋诗。此外，还涵盖了两宋时期1564位词人创作的21050首词。
     
  • Python创作古诗词
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    利用Python编程语言创作古诗词，结合自然语言处理技术与古典文学之美，探索现代科技与传统文化融合的新途径。 Python古诗词生成是一种利用编程技术来创作古典诗歌的方法。通过使用Python语言及其相关库，可以训练模型学习古代文学作品的风格与结构，并根据设定的主题或条件自动生成符合规范的新诗作。这种方法不仅有助于深入理解中文诗词的艺术特色和文化内涵，还能为现代创作者提供灵感来源及写作辅助工具。 该技术通常涉及自然语言处理（NLP）、机器学习等领域知识的应用，如循环神经网络(RNN)、长短时记忆模型(LSTM)等深度学习架构，在大量经典文献基础上进行训练优化。此外，还可以结合词向量表示(Vector Representation of Words)，提高生成文本的质量和流畅度。 总之，Python古诗词生成项目体现了跨学科融合的魅力与潜力，为传承与发展中华优秀传统文化开辟了新途径。
     
  • RNN-古诗词创作.7z
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    RNN-古诗词创作.7z是一款基于循环神经网络技术的软件包，用于古诗词自动生成。它利用深度学习方法模仿古人诗词风格与韵律，助力用户探索古典文学的魅力。 # 代码功能：LS_TM循环网络用于古诗生成 ## 示例 输入：仲月当南吕， 输出：仲月当南吕，殿荷陂染日。半阳对余重，古吟飘山终。 ### 步骤一：古诗数据集处理 - 去除标题、消除生僻字，并提取序列。 ### 步骤二：LS_TM 网络训练 ### 步骤三：生成古诗 - 通过文本预测进行诗句的重写和生成。