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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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使用COS保存ShareX的截图文件

从 2020 年年初到现在一直都使用 ShareX 做为系统唯一的截图工具,先前一直是在电脑上保存并使用坚果云进行备份,由于最近在腾讯云嫖了 50G 的对象存储,就打算把这部分截图上传到 COS 中。在自带上传工具找了一圈,没找到。开始打算先找找有没有相似的案例(轮子),找了一圈只有 Markdown 图床工作流 这篇文章中有类似的情况,这位博主也是用 ShareX 做为截图工具,在上传这步是用了 PicGO,感觉不太符合我备份的需求。偶然间,我看到腾讯云的 文档中 有提到 ”COS 提供了 AWS S3 兼容的 API“,而 ShareX 正好支持以 Amazon S3 做为上传目标,试了一下,可以正常使用,于是就写了这么篇博客。

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图片处理及上传命令行工具 —— PICTL

自从博客从 WordPress 转到静态博客(先 Hexo 后 Jekyll)之后,文章的图片处理、图片上传就成了一个不大顺畅的事情。最先是使用了 vgy.me 提供的免费图床,支持直接从剪切板上传,操作上相对比较简单,也不需要任何本地存储。不过后来 vgy.me 进行了升级改版,原先的剪切板上传功能也不再支持了,偶尔还出现图片像素被降低、丢失的问题。同时,考虑到 WebP 格式可能会适合博客使用,而 vgy.me 还不支持该格式。于是开始切换到 “对象存储 + CDN” 的方案。本地准备好的 PNG 格式图片,先通过 cwebp 命令行转成 WebP 格式图片,再通过 uPic 工具修改文件名后上传到对象存储。由于此前采用的是腾讯云的 COS 对象存储和 CDN,经常面临着 SSL 证书更新等琐碎的事情。这样一来,整体的效率实际上并不高,只能说勉强接受。

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