这几天学了python的一点网络编程和Tkinter的GUI界面编程，今天大体用一下，编一个简单的双工的聊天软件，当然功能是再简单不过了，只是能 收发消息，显示消息而已，就当玩玩了，目前写了一点点代码，基本能实现收消息和显示收到的消息了，当然客户端的界面我也没有做，还是停留在Shell上收 发，服务器端界面做了，不过界面做的很丑，而且不能显示汉字（有待改进），服务器向客户端发也没做。 &
文章目录前言一、明确一个大方针二、分析网页1.查看页面结构三、开始动手吧1.获取网页信息2.获取图片地址3.全部代码总结 前言本案例仅用于技术学习每天与电脑为伴，天天看着默认的桌面屏幕，作为喜新厌旧的我怎么能忍？搜索桌面壁纸，随意的挑选了一个网址，开始爬取图片之旅。一、明确一个大方针中心主旨还是获取网页信息—提取图片信息—保存图片 使用到的库有requests，获取网页信息，BeautifulS
简介所谓分析，通常都是指从数据中获取“信息”。近来，随着数据迅猛增长——其中绝大多数数据是非结构的，要想获得相关想要的信息变成越来越困难。庆幸地是，与此同时出现了一些强大的方法来帮助我们从这些数据中抽取出我们想要的信息。文本挖掘领域中这样相关的一种技术是主题建模。正如其名，主题建模能够从一个文本对象中自动识别它的主题，并且发现隐藏的模式。这些能够帮助做出更好的决策。主题建模和那些基于规则的文本挖掘
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2023-08-30 09:40:27
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运行情况服务端客户端服务端代码import socket
import threading
# 创建TCP Socket, 类型为服务器之间网络通信，流式Socket
mySocket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
# 绑定服务器端的IP和端口
mySocket.bind(('127.0.0.1', 5000))
# 开始
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2023-07-05 14:22:05
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1.python2.7下安装apt-get install python-tk主要功能是实现客户端与服务器端的双向通信，这个小东西用到的主要知识点：1.Python Socket；2.Python Tkinter库。 当然也应该了解如下的基础知识：1.Python基本语法；2.Python基本语句；3.Python函数；4.Python模块；5.Python异常处理；6.Python面向
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2023-07-14 01:21:31
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概念主题：自动将文本语料库编码为一组具有实质性意义的类别主题分析的典型代表：隐含狄利克雷分布（LDA）LDA最明显的特征：能够将若干文档自动编码分类为一定数量的主题。主题数量需要人为确定主题数量原理通过对比新旧文档来判断模型的好坏，然后在不同参数的很多模型找到最优模型。 代码导入sklearn模块：from sklearn.feature_extraction.text im
socket
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2023-07-04 15:30:55
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主题建模可以帮助开发人员直观地理解和探索数据，以便更好地挖掘语料库中的主题。成功的主题建模需要多次迭代：清洗数据、读取结果、相应地调整预处理并重试。本文通过分析国家领导人从2014年到2021年的新春贺词的主题，对文本数据进行预处理，建立主题模型，模型验证，模型可视化等操作，最后通过主题模型总结出从中获得的信息。具体实现过程如下：1、数据预处理本文的文本数据为国家领导人从2014年到2021年的新
图像主色提取算法我们在网易云上听歌, 略加设置就能在能看到这样的效果:网易云是怎么提取出专辑封面主要颜色的呢 首先, 我们需要思考如何表示一张图片. 图片是由一系列像素点组成的, 最简单的表示图片的方法就是用位图, 也即记录下每个像素点的 rgb 来表示 所以我们可以用一个 width * height * 3 的数组来表示一张图片, 其中 width 和 height 分别表示宽高, 3 代表
主题建模是一种无监督的机器学习方法，它帮助我们发现文档(语料库)中隐藏的语义结构，它使我们能够快速的发现文档中
机器学习入门：主题模型1、实验描述本实验是关于主题模型LDA的，首先介绍了LDA的应用方面有哪些？然后通过以python编程方式调用LDA相关的API，实现对LDA自带数据集的文档主题的分析，并将最终结果可视化。实验时长：45分钟主要步骤：
导入实验相关的包加载lda数据集观察数据样本利用特定的样本做测试创建LDA模型分析文档的主题分布计算对应主题的TOP N单词结果展示2、实验环境虚拟机数
引言 近年来涌现出越来越多的非结构化数据，我们很难直接利用传统的分析方法从这些数据中获得信息。但是新技术的出现使得我们可以从这些轻易地解析非结构化数据，并提取出重要信息。 主题模型是处理非结构化数据的一种常用方法，从名字中就可以看出，该模型的主要功能就是从文本数据中提取潜在的主题信息。主题模型不同于其他的基于规则或字典的搜索方法，它是一种无监督学习的方法。 主题可以由语料库中的共现词项所定义，一
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2023-08-22 14:02:10
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两种办法，一种是用百度的API，效果还可以，不过好像每天有50次的调用的限制from aip import AipImageClassify
import cv2
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = 'X'
API_KEY = 'X'
SECRET_KEY = 'XX'
client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_
Jupyter Notebook 想必大家都不陌生了，数据分析或机器学习数据探索时特别方便。最近对它的颜值越来越不满意，尤其是晚上，感觉很刺眼，于是就换个暗点的主题。可能有同学还不了解 Jupyter Notebook 可以换主题，这里就简单介绍一下，下面我列出了常用的几个主题效果。如果有喜欢的可以安装试试，如无，可 Ctrl + w 文章目录技术提升安装主题库查看可用主题切换主题tips 技术提
本篇文章分享如何用相当简洁的 Python 代码制作一个简单的聊天应用程序。更重要的是，我已经实现了没有任何第三方依赖的代码！首先，我创建了一个聊天服务器，通过它可以接收来自希望进行通信的客户机的传入请求。为此，我使用了很好的 ole’sockets 和一些多线程。使用像 Twisted 和 SocketServer 这样的框架是一种选择，但是对于像我们这样简单的软件来说，功能似乎有点
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2023-08-01 15:29:18
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1.UDP简介 Internet协议集支持一个无连接的传输协议，该协议称为用户数据报协议（UDP）。UDP为应用程序提供了无需建立就可以发送封装的IP数据包的方法。 Internet的传输层有两个协议，互为补充。无连接是UDP，它除了给应用程序发送数据包功能并允许他们所需的层次上架构自己的协议之外，几乎没有
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2023-08-24 08:53:27
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实验名称：网络聊天室功能：i. 掌握利用Socket进行编程的技术ii. 掌握多线程技术，保证双方可以同时发送iii. 建立聊天工具iv. 可以和单人聊天v. 可以和多个人同时进行聊天vi. 使用图形界面，显示双方的语录vii. 程序可以在一定程度上进行错误识别概述实验通过聊天室可以完成单人或多人之间的聊天通信，功能的实现主要是通过Socket通信来实现。本次实验采用客户端/服务器(C/S)架构模
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2023-08-26 10:32:54
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主题模型 LDA 入门（附 Python 代码）
一、主题模型在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途。 主题可以被定义为“语料库中
写在前面的絮絮叨叨运行环境：需安装python3.x和对应python3.x的wxpython库windows操作系统：pip install wx Linux操作系统：也可通过pip下载wxpython，进入https://extras.wxpython.org/wxPython4/extras/linux/gtk3/选择相对应操作系统的wxpython.whl进行下载 踩过的坑：假如安装wxp
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2023-06-27 16:43:08
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Python聊天程序——让沟通更高效在现代社会，随着科技的不断发展和互联网的普及，人们的沟通方式也在不断改变。而其中最受欢迎的方式就是聊天应用程序。聊天应用程序是一种可以在互联网上连接人们并使他们交流的工具。而Python聊天程序则是一种可以与他人交流、分享资源、发布通知等的全面沟通工具。聊天程序功能Python聊天程序具有以下特点：支持文字聊天Python聊天程序支持双方进行文字交流，可实现私聊
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2023-08-09 19:55:08
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