随笔分类 - python
python
摘要：pip install -t . -r requirements.txt requirements.txt
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摘要：更换pip源到国内镜像 pip国内的一些镜像 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/si
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摘要：http://www.jianshu.com/p/9bebb99368ea Tornado Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架（包括大多数 Python 的框架）有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。得利于其 非阻塞的方式和对 epoll 的运用，Tornado 每秒可以
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摘要：https://www.douban.com/note/217901726/ 官方文档的helloworld实例中的启动方法： if __name__ == "__main__": application.listen(8888) # listen is a shortcut for bind an
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摘要：1.python2.7: 1）pythonbrew install 2.7.9 --configure "--enable-unicode=ucs4" 或者用源码安装python 但是一定要config：--enable-unicode=ucs4，否则import tensorflow会报错：und
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摘要：http://blog.csdn.net/levy_cui/article/details/51251095 1.python 版本切换到2.7 推荐使用pythonbrew，http://blog.csdn.net/nuccch/article/details/17595161 2.pip安装相关
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摘要：http://blog.csdn.net/nuccch/article/details/17595161 一、安装Pythonbrew 通过pythonbrew工具实现多版本Python管理，首先安装pythonbrew。 安装前确保系统有以下包 开始安装pythonbrew 使用官网推荐的方法安装
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摘要：http://www.tuicool.com/articles/zq2yyi http://blog.csdn.net/u010189459/article/details/38546115 主题 中文分词 Python http://blog.csdn.net/u010189459/article
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摘要：Linux版本升级： 1、 首先确认Linux操作系统中自带的python 版本时候与自己所需要的版本一致 所有的python版本都在https://www.python.org/ftp/python/ 选择下载 2、 wget https://www.python.org/ftp/python/2
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摘要：http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/60339415 在TensorFlow (RNN)深度学习下 双向LSTM(BiLSTM)+CRF 实现 sequence labeling 双向LSTM+CRF跑序列标注问题 源码下载 去年底样
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摘要：http://blog.csdn.net/pirage/article/details/53424544 分词原理 本小节内容参考待字闺中的两篇博文： 简单的说，kcws的分词原理就是： 另外，字符嵌入的表示可以是纯预训练的，但也可以在训练模型的时候再fine-tune,一般而言后者效果更好。对于f
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摘要：在《文本情感分类（一）：传统模型》一文中，笔者简单介绍了进行文本情感分类的传统思路。传统的思路简单易懂，而且稳定性也比较强，然而存在着两个难以克服的局限性：一、精度问题，传统思路差强人意，当然一般的应用已经足够了，但是要进一步提高精度，却缺乏比较好的方法；二、背景知识问题，传统思路需要事先提取好情感
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摘要：前言：四五月份的时候，我参加了两个数据挖掘相关的竞赛，分别是物电学院举办的“亮剑杯”，以及第三届 “泰迪杯”全国大学生数据挖掘竞赛。很碰巧的是，两个比赛中，都有一题主要涉及到中文情感分类工作。在做“亮剑杯”的时候，由于我还是初涉，水平有限，仅仅是基于传统的思路实现了一个简单的文本情感分类模型。而在后
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摘要：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21905449 突然意识到，进到博客后，我的博文在主页上是按照发表时间的顺序展示的，各种类型的文章混合在一起，实在不便于查阅，虽然通过分章分类也可进行一定的区分，但分类多了也比较麻烦。因此，为方便自己查阅，同时
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摘要：LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras 请参考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/ neg.xls是这样的 pos.xls是这样的neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header=None,index=None) pos=pd.read_e
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摘要：http://www.17bigdata.com/97-5%E5%87%86%E7%A1%AE%E7%8E%87%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%EF%BC%88%E5%
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摘要：http://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/51321889 本文是初学keras这两天来，自己仿照addition_rnn.py，写的一个实例，数据处理稍微有些不同，但是准确性相比addition_rnn.py 差一点，下面直接贴代码，解释和
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摘要：https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-pylint/ Pylint 是什么 Pylint 是一个 Python 代码分析工具，它分析 Python 代码中的错误，查找不符合代码风格标准（Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8，具体信
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摘要：Python下Json和Msgpack序列化比较 最近用Python时，遇到了序列化对象的问题，传统的json和新型序列化工具包msgpack都有涉及，于是做一个简单的总结： 通俗的讲：序列化：将对象信息转化为可以存储或传输的形式；反序列化：把这个存储的内容还原成对象。 json就不用多做解释了，是
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摘要：除了cPickle,cjson外还有没有更高效点的序列化库了 http://blog.csdn.net/chen_lovelotus/article/details/7228745 msgpack最快，而且是跨语言的,二进制,但只能打包简单的list,dict,int,string,unicode，
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