此外，系统还准备了一个包含约400份邮件的测试集，用于评估模型的性能。摘要 本文设计并实现了一个基于深度学习的电子邮件分类系统，该系统采用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）结合注意力机制（Attention）的算法，对电子邮件进行精准分类。💕💕各类成品java系统。javaweb，ssh，ssm，springboot等等项目框架，源码丰富，欢迎咨询交流。另有1000+份项目源码

本系统使用的手写数字数据集是MNIST数据集，该数据集分为三部分：55000行训练数据集、10000 行测试数据集、以及5000行的验证数据集。经过搭建、训练、使用两个模型，Softmax回归模型和卷积神经网络模型对手写数字的识别率分别为91.92%和99.13%，卷积神经网络的识别率已经达到了可以实际应用的程度。本文为人工智能的手写数字识别的发展提供了一定的理论价值和科研依据。问题的核心在于开发

2.2.1Python是一种‌高级、解释型、通用编程语言‌，由Guido van Rossum于1991年首次发布。其设计哲学强调代码的‌简洁性‌与‌可读性‌，通过简洁的语法结构和丰富的标准库支持，成为人工智能、数据分析、计算机视觉等领域的核心开发工具。在智能交通系统的开发中，Python凭借其独特的优势被广泛应用于算法原型设计、数据处理和系统集成。数据库技术产生于20世纪60年代末，是计算机辅助

通过图形用户界面（GUI），用户可以轻松地进行邮件过滤规则的设置和调整，查看分类结果，以及管理屏蔽词和邮件发送者黑白名单，提高了系统的实用性和用户的操作便利性。在垃圾邮件检测中，朴素贝叶斯算法将邮件的特征（如词频、字符频率等）视为独立的变量，然后利用训练数据集中不同类别（垃圾邮件和非垃圾邮件）的特征分布情况，计算给定邮件特征下属于每个类别的概率。总的来说，深度学习方法在垃圾邮件检测领域展现了巨大的

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随着社会的持续发展与科技的迅速进步，求职市场竞争愈发激烈。面试作为招聘过程中的关键环节，对求职者的综合素养和技能提出了更高要求。然而，在准备面试的过程中，求职者通常面临着面试题目的多样性和不确定性，以及对面试技巧缺乏充分认识等问题。为应对这些问题，本文基于HarmonyOS开发了一款名为“面试宝典”的应用程序，整合了丰富的面试题库和面试技巧，旨在帮助求职者有条不紊地进行面试准备。通过提供各行业和岗

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