在这篇文章中，我将带你探索如何通过 Python 创意编程实现一个与梦想主题相关的项目。项目涉及一系列步骤，包括环境准备、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和故障排查。我们将会详细记录每个步骤，确保你能够清晰地理解并重现整个过程。
## 环境预检
首先，我们需要确保我们的环境是合适的。为此，我们做了一个四象限图，帮助我们在各种硬件和软件组合中选择最优配置。
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在今天的教程中，我们将介绍python基础知识的Python的socket编程。Python 的socket接口类似于 C 和 Java。因此，如果您已经具有 C/Java 编程背景，那么在 Python 中学习socket编程会容易得多。
但是在 Python 中使用socket要简单得多，这鼓励了快速的应用程序开发。所以，不要担心 Py
原创
2021-08-11 10:09:00
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创建 SolidBrush 对象。打印 DataGrid。在窗体上绘制实心椭圆。在窗体上绘制实心矩形。在窗体上绘制竖向文本。在窗体上绘制实心椭圆。在窗体上绘制实心矩形。
第一节 Android简介一、Android是一款基于linux修订版本的移动操作系统二、Android的主要优势是它提供了统一的应用程序开发方法三、Android的功能1、存储——使用SQLite（轻量级的关系数据库）进行数据存储2、连接性3、消息传递4、Web浏览器5、媒体支持6、硬件支持7、多点触控8、多任务9、Flash支持10、tethering四、Android的架构一般分
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2023-06-22 21:29:17
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Java编程风格主题分享 为什么要有编程风格? 好的代码风格应当是优雅的！
原创
2022-09-08 10:58:36
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LDA简介在老师讲主题模型的时候看到这个LDA，刹时觉得很熟悉，在机器学习中，其实有两个LDA，一个是平时接触比较多的Linear Discriminant Analysis即线性判别分析，另一个便是这篇文章的主角Latent Dirichlet Allocation即隐含狄利克雷分布。提出目的用于推测文档（document）的主题分布，以及主题（topic）的词（word）分布；换个角度来说其实
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2024-04-15 09:38:43
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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
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2023-11-30 13:48:45
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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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通过合理运用StepVerifier和各种模拟技术，开发者可以构建全面可靠的响应式代码测试套件。关键在于理解响应式流的生命周期和异步特性
使用多个同名的变量如果不同模块中的公用变量使用同一名字，则通过同时引用模块名和变量名就可以在代码中区分它们。例如，如果有一个在 Form1 和 Module1 中都声明了的公用 Integer 变量 intX，则把它们作为 Module1.intX 和 Form1.intX 来引用便得到正确值。为了看清这是如何工作的，在一个新工程中插入两个标准模块，并在窗体上画上三个命令按钮。 在第一个标准模块...
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2006-10-15 17:33:00
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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
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2023-11-09 23:12:07
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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
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2023-10-24 08:40:37
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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
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2023-10-12 23:11:46
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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
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2023-10-08 16:19:25
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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_
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2023-09-25 18:47:44
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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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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
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2023-10-08 14:34:50
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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
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2023-10-24 22:38:14
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赛博朋克 - SynthWave '84你还记得 84 年那个无尽的夏天吗？自上而下在海洋高速公路上巡航，我们的头发和头上的风在霓虹灯梦中嗡嗡作响？这种配色方案受到现代 Synthwave 乐队（如 FM-84、Timecop 1983 和 The Midnight）的音乐和封面艺术的影响。上图使用的字体是 Fira Code ，如果你也是连体字的老粉了，那拿去吧你！地址：https:/
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2024-01-31 00:40:42
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一、jupyter更换主题jupyter默认主题为白色，时间长了容易引起视觉疲劳，那么怎么更换jupyter的主题呢？更换主题前需退出jupyter服务。Windows7环境，win+R组合键进入DOS模式，执行命令安装jupyter主题：pip install jupyterthemes在安装过程中可能遇到让升级pip的提示，大家按照提示进行升级就是了。查看已安装了哪些主题：jt -l更改主题为
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2024-08-19 22:01:24
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