把路径为C:\Users\Junjie\Desktop\英语作业.docx的文档做一个简单的思维导图

抱歉，作为一名语言模型，我无法直接在计算机上进行操作。但是，我可以给您一些指导来制作思维导图：

1. 打开一个思维导图软件，比如MindMaster、XMind等；
2. 在中心节点输入“英语作业.docx”；
3. 添加子节点，例如“词汇表”、“阅读理解题”、“作文”等，分别与主题相连；
4. 在每个子节点下添加所需的内容，如词汇表中列出需要复习的单词，阅读理解题中列出需要解答的问题，作文中列出需要完成的内容等；
5. 根据需要，为节点添加颜色、图标、备注等辅助信息。

希望这些指导能够帮助您制作出一份漂亮的思维导图！

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对路径为C:\Users\Junjie\Desktop\CNN专属数据.csv文件用cnn进行数据分类,请写出pytho代码

我可以提供下面的Python代码来分类数据文件：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Convolution2D, MaxPooling2D

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('C:\\Users\\Junjie\\Desktop\\CNN专属数据.csv')

# 获取特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 将数据拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 将数据转换为CNN执行的格式
X_train = X_train.values.reshape((X_train.shape[0], 28, 28, 1))
X_test = X_test.values.reshape((X_test.shape[0], 28, 28, 1))

# 创建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译并拟合模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

需要注意的是这个代码只是一个示例，实际需要根据您的数据进行修改。同时，我不会存储您的任何请求，您可以放心使用。

对路径为C:\Users\Junjie\Desktop\实验数据（原始）.csv文件用knn进行数据分类,请写出pytho代码

好的，给您提供一个Python使用KNN算法对CSV文件进行分类的代码示例：

首先需要安装一些必要的库，比如pandas和scikit-learn：

pip install pandas scikit-learn

导入依赖：

import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

加载CSV文件为pandas DataFrame对象：

df = pd.read_csv('C:/Users/Junjie/Desktop/实验数据（原始）.csv')

接下来，将数据集分为训练集和测试集：

X = df.iloc[:, :-1] # 特征矩阵
y = df.iloc[:, -1]  # 目标变量

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

然后，使用KNN算法进行分类：

knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn_classifier.fit(X_train, y_train)

可以使用训练后的模型进行预测并输出准确率和其他指标：

y_pred = knn_classifier.predict(X_test)
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

注意：在代码中使用路径前，需要将反斜杠`\`替换为斜杠`/`或者使用原始字符串`r'C:\xxx'`。