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借助亚马逊S3和RapidMiner将机器学习应用到文本挖掘

本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并

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uni-app开发小程序入门到崩溃

最近一段时间公司要做一个小程序项目,还要支持,微信小程序,头条小程序,百度小程序。一套代码,实现三个平台。当时接到这个任务,就不知道怎么去下手,一套代码,分别要发布三个平台,赶紧就去上网了解这些东西,查看了,uni-app,taro,Chameleon这三个库,然后把每个都运行了一次,看一下文档。当我运行完Chameleon 这个项目的时候,直接就放弃这个了,滴滴公司开发的,一套代码,多端使用。主要是刚刚发布没有多久,官方实例太少,坑特别特别多。文档不全面,简直就是羊入虎口,但是,看介绍不错,直接可以调用安卓和ios开发,支持热更新,项目集成app了Sdk。渲染能力还是比较强。对于taro这个多端框架,相比较Chameleon好一些,语法是基于react和小程序结合的,也有自己的一套ul框架。在物料市场,也有很多很多插件供参考使用,社区活跃度还可以的。最后说说uni-app,也是在项目中选择使用了uni-app,真是的以进入uni-app这个框架,就相等与调入虎口一样,踩不完的坑,写不完的bug,但是主要这个语法简单,基于vue,可以说会vue和小程序,就很容易上手,直接可以开发项目,

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