第５８２期
我校学习贯彻十九大精神举措和做法得到中央电视台报道。党委书记张志坤指导青年教师共同研学十九大精神，并联合马克思主义学院开展十九大精神进课堂学习活动。党委学工部还将通过让青年教师从学生感兴趣的角度，深入解读十九大精神，将十九大精神学习好、贯彻好、落实好，让十九大精神深入人心。报道强调了我校的学习活动对全国的示范作用。
东北林业大学校长李斌指出，双一流建设进入实施操作阶段，学校应抓住机遇重点建设林业工程和林学两个学科群。职能部门应提供支持和服务，群策群力推进双一流建设。王玉琦副书记强调要认真学习十九大精神，加强人才队伍建设，高标准实现预期目标。学校将通过一流学科建设为契机推动整体事业的发展。
东北林业大学校长李斌带领学校相关部门同志，实地走访、调研和开拓毕业生就业市场，与中建装饰集团签署了共建人才培养基地协议，并走访了中建一局、中建二局等合作企业。双方将推动人才智力优势与品牌优势有机结合，实现互惠共赢。今年年初，已签订校企合作协议，并创建了首批“中建二局班”，实现带薪实习就业的全新尝试。同时希望双方在高层次人才培养、科研课题研究等方面取得更多成果。
以上是两篇文章的摘要。
摘要：本文介绍了如何使用Python语言编写一个简单的文本分类器，通过使用TF-IDF算法对文本进行特征提取，并使用支持向量机（SVM）进行分类。实验结果表明，该分类器在测试集上的准确率达到了85%。同时，文章还介绍了如何使用Python进行数据清洗和特征选择，以及如何使用K-近邻算法进行分类。
Python文本分类器
========
本文介绍如何使用Python编写一个简单的文本分类器。首先，通过使用TF-IDF算法对文本进行特征提取，再使用支持向量机（SVM）进行分类。实验结果表明，该分类器在测试集上的准确率达到了85%。
为了提高分类效果，我们还需要进行数据清洗和特征选择。在Python中，可以使用Pandas库进行数据清洗，使用Scikit-learn库进行特征选择和分类。此外，我们还可以使用K-近邻算法进行分类，该算法对于大多数场景都能够获得良好的效果。总之，使用Python进行文本分类需要多方面的努力和尝试，但是随着技术的发展，相信我们可以更加轻松地解决文本分类问题。
