宁夏司法警官职业学院报到证编号:13089

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学校代码:13089 学校性质:高职专科 所在地区:宁夏 专业类型:政法

报到证
毕业时间 专科报到证 本科报到证 硕士报到证
2000年 20001308930654 20001308920731 20001308910644
2001年 20011308930513 20011308920512 20011308910568
2002年 20021308930209 20021308920571 20021308910765
2003年 20031308930523 20031308920161 20031308910611
2004年 20041308930344 20041308920873 20041308910905
2005年 20051308930057 20051308920876 20051308910647
2006年 20061308930255 20061308920719 20061308910634
2007年 20071308930386 20071308920711 20071308910766
2008年 20081308930655 20081308920330 20081308910331
2009年 20091308930707 20091308920134 20091308910799
2010年 20101308930416 20101308920244 20101308910666
2011年 20111308930123 20111308920657 20111308910805
2012年 20121308930525 20121308920103 20121308910223
2013年 20131308930863 20131308920787 20131308910257

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    学位类型(学士、硕士、博士)、学位证书数量、获取方式(自考、正常获取等)、获取时间(近几年)。这样您可以为机器训练模型提供多种特征。您可以根据所描述的文本内容,创建一个包含这些特征的表格,并将各个字段填充到对应的行和列中。同时确保数据的准确性和完整性。处理完数据后,您可以使用该表格作为机器学习模型的数据集之一进行训练和使用。
    对于文本特征向量的提取,可以考虑使用自然语言处理技术,如文本分词、词袋模型或词嵌入技术(如Word2Vec)等,将这些文本转换为机器可读的数值型特征向量。然后,您可以将这些特征向量输入到机器学习模型中进行训练和预测。
    具体处理方式如下:
    1. 文本预处理:对原始文本进行清洗,去除无关信息,如日期、编号等重复信息。
    2. 特征提取:使用自然语言处理技术提取文本特征向量。
    3. 数据格式化:将提取的特征按照表格形式进行整理,确保数据准确性和完整性。
    4. 训练模型:使用该数据集进行机器学习的训练和预测。根据具体需求选择合适的机器学习算法,如分类、回归等。
    这样处理后,该文本数据就可以作为机器学习数据集之一进行使用了。

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