根据上面的数据集，运用jupyter完成词云展示“计算机视觉和模式识别”类别下的题目词云图

好的，我可以为您提供一些基本的代码框架。不过在此之前，您需要先安装一些必要的Python库，包括pandas, numpy, matplotlib, wordcloud, jieba。您可以使用pip命令进行安装，例如：pip install pandas。

下面是一个大致的代码框架，您可以在jupyter中运行：

import pandas as pd
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 过滤出“计算机视觉和模式识别”类别下的数据
df_cvm = df[df['category'] == '计算机视觉和模式识别']

# 将所有标题合并成一个字符串
text = ''.join(df_cvm['title'].tolist())

# 使用jieba进行分词
words = jieba.lcut(text)

# 过滤掉一些停用词，例如“的”、“是”、“和”等
stopwords = ['的', '是', '和', '在', '对', '基于', '与', '中', '使用', '方法', '研究', '分析', '设计', '实现']
words = [w for w in words if w not in stopwords]

# 将分词结果转换成空格分隔的字符串
text = ' '.join(words)

# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600, font_path='msyh.ttc').generate(text)

# 显示词云图
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

请将"data.csv"替换成您自己的数据集文件名，将"msyh.ttc"替换成您自己的中文字体文件名。如果您的数据集文件名或字体文件名包含中文，建议使用绝对路径进行指定。

希望这可以帮到您！