我们对20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
我们围绕文本挖掘技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题。 我们对20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
网上现在找英文电子书的方法，除了网页上直接下载以外，大概无非就三种吧：P2P/BT，mIRC，newsgroup。下面转载一篇别人写的如何使用mIRC找书。 ================== mIRC的使用 1.在www.mirc.com下载一个最新版的客户端软件，在本机安装。 2.第一次运行时，弹出一个mIrc Options窗口（如果没有，可以从View-Options打开）可以在这里设置个人表示和登陆选项。 (1)在Category中选择Connect类，填入自己的全名，邮件地址，昵称，可替换名就
Python 的起源 Python的作者，Guido von Rossum，确实是荷兰人。1982年，Guido从阿姆斯特丹大学(University of Amsterdam)获得了数学和计算机硕士
Table of Contents Introduction Before You Ask When You Ask How To Interpret Answers On Not Reacting Like A Loser Questions Not To Ask Good and Bad Questions If You Can't Get An Answer
该培训中提及的技术只适用于合法CTF比赛和有合法授权的渗透测试，请勿用于其他非法用途，如用作其他非法用途与本文作者无关
在图表示学习领域，之前的工作几乎都是基于较浅的模型，但是『图』本身结构十分复杂，仅使用浅层模型往往无法很好地表示。基于此，论文提出了『SDNE』模型，利用深度非线性层来捕获更复杂的图信息。
20 newsgroups数据集18000篇新闻文章，一共涉及到20种话题，所以称作20 newsgroups text dataset，分文两部分：训练集和测试集，通常用来做文本分类.
Python是我喜欢的语言，简洁、优美、易用。前两天，我很激昂地向朋友宣传Python的好处。 “好吧，我承认Python不错，但它为什么叫Python呢？” “呃，似乎是一个电视剧的名字。” “那你说的Guido是美国人么？” “他从Google换到Dropbox工作，但他的名字像是荷兰人的。” “你确定你很熟悉Python吗？” 所以为了雪耻，我花时间调查了Python的历史。我看到了Python中许多功能的来源和Python的设计理念，看到了一门编程语言的演化历史，看到了Python与开源运动的奇妙联
从大量文本中自动提取人们谈论的主题（主题识别）是自然语言处理的基本应用之一。大型文本示例包括社交媒体订阅、消费者对酒店、电影和其他业务的评价、用户评论、新闻和客户发来的邮件。
netwox 是由 lauconstantin 开发的一款网络工具集，适用群体为网络管理员和网络黑客，它可以创造任意的 TCP、UDP 和 IP 数据报文，以实现网络欺骗，并且可以在 Linux 和 Windows 系统中运行。
2018 年 7 月，在 PEP 572（Python 改进提案） 被接受后的第三天，由于仍然不断面对着别人的质疑，反馈意见不断袭来，让这位一手缔造新的编程语言帝国的图灵奖获得者 Guido van Rossum 感到疲惫不堪，老头儿已经 62 岁，累了。
Python是我喜欢的语言，简洁，优美，容易使用。前两天，我很激昂的向朋友宣传Python的好处。 听过之后，朋友问我：好吧，我承认Python不错，但它为什么叫Python呢？ 我不是很确定：呃，似乎是一个电视剧的名字。 朋友又问：那你说的Guido是美国人么？ (Guido von Rossum，Python的作者) 我再次不是很确定：他从google换到Dropbox工作，但他的名字像是荷兰人的 (有一个von在中间)。 所以，后面我花了些时间调查Python的历史。这是很好的学习。我看到了Pytho
part of Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1 RFC 2616 Fielding, et al. 9 Method Definitions The set of common methods for HTTP/1.1 is defined below. Although this set can be expanded(扩大;使…变大;伸展;伸开), additional(补充;额外的，附加的;另外的，追加的;外加) methods cannot be as
互补原则：该原则规定，为了更全面、更准确地描述数据对象，应该使用多个视图。在多视图数据的上下文，每个视图都足以完成特定的知识发现任务。然而，不同的视图通常包含相互补充的信息。例如，在图像处理领域，每幅图像都由不同类型的特征来描述，如lbp、sift和hog，其中lbp是一种强大的纹理特征，sift对图像的光照、噪声和旋转具有鲁棒性，而hog对边缘信息敏感。因此，有必要利用这些相互补充的信息来描述这些数据对象，并对内部集群提供更深入的见解。
在今年三四月份，我接受了一个需求：从文本中提取URL。这样的需求，可能算是非常小众的需求了。大概只有QQ、飞信、阿里旺旺等之类的即时通讯软件存在这样的需求。在研究这个之前，我测试了这些软件这块功能，发现它们这块的功能还是非常弱的。这类软件往往也是恶意URL传播的媒介，如果不能准确识别出URL，相应的URL安全检测也无从谈起。而且网上也有很多使用正则表达式的方法，可是我看了下，方法简单但是不够精确，对于要求不高的情况可以胜任，但是如果“坏人”想绕过这种提取也是很方便的。（转载请指明出处）下面也是我在公司内部做的一次分享的内容：
一 本文涉及到的算法 1， LDA主题模型 符号定义 文档集合D，m篇，topic集合T，k个主题 D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响） D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY（简称VOC） LDA符合的分布 每篇文章d(长度为)都有各自的主题分布，主题分布式多项分布，该多项分布的参数服从Dirichlet分布，该Dirichlet分布的参数
part of Hypertext Transfer Protocol — HTTP/1.1 RFC 2616 Fielding, et al.
"数据为王，使用相同机器学习算法，不同质量的数据能训练出不同效果的模型。本文将分享数据科学领域中经典的几个开源数据集。
喜欢冲浪的早期网民可能听说过一个叫「Usenet」的讨论组应用。它的功能类似于我们今天用的贴吧、论坛，但使用方法却更接近邮箱客户端。
各位朋友不知有沒有碰到过这样的情况，当要打开一个EXCEL工作表时，突然发现密碼忘记了，唯一可做的也许是搞个破解软件来破一下，但针对打开后的工作表保护，一般就很难有效了，复制虽是一种方法，但不少数据（特別是公式较多者），可能就要乱套了，如何才能破解这一类密码呢？不久前在网上发现此精华，与大家共享一下！ 利用宏运行方式破解，真的很有效，运行中可能电脑会有两分钟无反应，千萬不要以为死机了哦，等等吧！ 步骤方法如下:1、打开文件2、工具—宏—-录制新宏—输入名字如:aa3、停止录制(这样得到一个空宏)4、工具
各位朋友不知有沒有碰到过这样的情况，当要打开一个EXCEL工作表时，突然发现密碼忘记了，唯一可做的也许是搞个破解软件来破一下，但针对打开后的工作表保护，一般就很难有效了，复制虽是一种方法，但不少数据（特別是公式较多者），可能就要乱套了，如何才能破解这一类密码呢？不久前在网上发现此精华，与大家共享一下！ 利用宏运行方式破解，真的很有效，运行中可能电脑会有两分钟无反应，千萬不要以为死机了哦，等等吧！ 步骤方法如下:1、打开文件2、工具—宏—-录制新宏—输入名字如:aa3、停止录制(这样得到一个空宏)4、工具—宏—-宏,选aa,点编辑按钮5、删除窗口中的所有字符(只有几个),替换为下面的内容:(复制吧)6、关闭编辑窗口7、工具—宏—–宏,选AllInternalPasswords,运行,确定两次,等2分钟,再确定.OK,没有密码了! !宏内容如下：
条件概率：事件A在另一个事件B已经发生的前提下发生的概率，记作P(A|B)，如果有多个条件，
2017年，根据 IEEE Spectrum 发布的研究报告显示，Python成为世界上最受欢迎的语言，C 和 Java 分别位居第二和第三位。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/158010.html原文链接：https://javaforall.cn
在上一篇网志中，我已经说了，我打算好好研究和介绍usenet。 下面就是我翻译的第一篇教程。它的信息量很大，非常通俗实用。基本上，读完这篇文章，你就会使用usenet下载文件。 文中的很多内容，我还没有见到有其他的中文介绍。即使你已经熟练使用互联网，读后很可能会第一次发觉，原来网上还有这样的东西！ 更多关于usenet的历史演变，请看我以前写的《Usenet简介》。 ================== Newsgroups, the ultimate P2P alternative Usenet：P2P下
Apache的mod_rewrite是提供了强大URL操作的杀手级 的模块，可以实现几乎所有你梦想的URL操作类型，其代价是你必须接受其复杂性，因为mod_rewrite的主要障碍就是初学者不容易理解和运用，即使 是Apache专家有时也会发掘出mod_rewrite的新用途。 换句话说：对mod_rewrite，或者是打退堂鼓永不再用，或者是喜欢它并一生受用。 ReWrite可以应用在以下方面或者解决以下问题： URL的规划 规范的URL 说明: 在有些网站服务器上，一个资源会拥有多个URL，在实
班加罗尔的房地产市场，为数据分析师提供了一个有趣的机会，分析和预测房地产价格的走向。对房地产价格的预测正变得越来越重要和有利。房地产价格是一个国家整体市场状况和经济健康的良好指标。该数据集包含了价格、面积等信息。
站点导航提供程序--ASP.NET 2.0中的站点导航提供程序暴露了应用程序中的页面的导航信息，它允许你单独地定义站点的结构，而不用考虑页面的实际物理布局。默认的站点导航提供程序是基于XML的，但是你也可以通过编写自定义的提供程序，从任何后端位置暴露这些信息。
你有没有去过那种运营良好的图书馆？我总是对图书馆馆员通过书名、内容或其他主题保持一切井井有条的方式印象深刻。但是如果你给他们数千本书，要求他们根据书的种类整理出来，他们很难在一天内完成这项任务，更不用说一小时！
网络无处不在，许多现实世界中的应用程序都需要挖掘网络中的信息。比如社交网络中推荐好友，在网络集群用户并推荐商品，在蛋白质网络中研究分子等，挖掘网络中的信息是非常重要的。
一、什么是Python？ Python就是一门解释型的编程语言，而且是现在世界上最流行的编程语言之一。
BT下载的一个注意点，就是你必须认清版本。同一部电影，网上往往有几十个、甚至几百个版本，有的版本质量很糟糕，下载它们就是浪费时间和带宽。
这是针对新型编程语言 Python 举办的第一次 workshop，共有二十来个程序员参加，Barry Warsaw 是其中之一。他记得当时这些第一批用 Python 的人都很兴奋。
该数据集包含自1954年以来每月美国经济状况的数据。联邦基金利率是存款机构隔夜彼此交易联邦基金（联邦储备银行的余额）的利率。借款机构支付给贷款机构的利率由两家银行确定；所有这些类型的谈判的加权平均利率称为有效联邦资金利率。有效联邦基金利率由市场决定，但受美联储通过公开市场操作影响以达到联邦基金利率目标的影响。联邦公开市场委员会（FOMC）每年开会八次，以确定联邦基金的目标利率；目标利率在2008年12月过渡到上限和下限。实际国内生产总值是根据按2009年美元汇率环比计算的季节性调整后的季度国内生产总值季度变动率计算的。失业率代表失业人数占劳动力的季节性调整百分比。通货膨胀率反映了不包括食品和能源的产品的消费者价格指数的月度变化。
点击蓝色字关注 "HACK学习呀" 一起搞事情~ 文章作者：JobsLong（http://suip.cc/u/JobsLong） 文章地址：http://www.catb.org/esr/faqs
网络相关的知识是每个前端工程师都应该具备的。很多从事前端的朋友们都没系统学习过计算机网络和http相关内容。在没有建立一个整体的知识体系下，会有一种一站到底答题的感觉，每个知识点都大致知道问题的答案，但总不确定，更不知道具体是怎么回事。本文系统的梳理了与前端密切相关的网络知识。
今天的企业应用程序无疑是复杂的，并依赖一些专门技术（持久性，AJAX，Web服务等）来完成它们的工作。作为开发人员，我们倾向于关注这些技术细节是可以理解的。但事实是，一个不能解决业务需求的系统对任何人都没有用，无论它看起来多么漂亮或者如何很好地构建其基础设施。
#1、安装和配置sendmail 不需要注册公网域名和MX记录(不需要架设公网邮件服务器),通过Linux系统自带的mail命令即可对公网邮箱发送邮件。不过mail命令是依赖sendmail的,所以我们需要先检查安装和配置sendmail。
端口号---具有网络功能的应用软件的标识号。注意，端口号是不固定的，即可以由用户手工可以分配（当然，一般在软件编写时就已经定义）。当然，有很多应用软件有公认的默认的端口，比如FTP：20和21，HTTP：80，TELNET：23等等，这里就不一一列举了。一个软件可以拥有多个端口号，这证明这个软件拥有不止一个网络功能。 0-1023是公认端口号，即已经公认定义或为将要公认定义的软件保留的，而1024-65535是并没有公共定义的端口号，用户可以自己定义这些端口的作用。 那么端口号到底有什么作用呢？请大家继续往
常用对照： NLP CRF算法: 中文名称条件随机场算法，外文名称conditional random field algorithm，是一种数学算法，是2001年提出的，基于遵循马尔可夫性的概率图模型。 全部对照 第一部分、计算机算法常用术语中英对照 Data Structures 基本数据结构 Dictionaries 字典 Priority Queues 堆 Graph Data Structures 图 Set Data Structures 集合 Kd-Tre
第一部分、计算机算法常用术语中英对照 Data Structures 基本数据结构 Dictionaries 字典 Priority Queues 堆 Graph Data Structures 图 Set Data Structures 集合 Kd-Trees 线段树 Numerical Problems 数值问题 Solving Linear Equations 线性方程组 Bandwidth Reduction 带宽压缩 Matrix Multiplication 矩阵乘法 Determinants and Permanents 行列式 Constrained and Unconstrained Optimization 最值问题 Linear Programming 线性规划 Random Number Generation 随机数生成 Factoring and Primality Testing 因子分解/质数判定 Arbitrary Precision Arithmetic 高精度计算 Knapsack Problem 背包问题 Discrete Fourier Transform 离散Fourier变换 Combinatorial Problems 组合问题 Sorting 排序 Searching 查找 Median and Selection 中位数 Generating Permutations 排列生成 Generating Subsets 子集生成 Generating Partitions 划分生成 Generating Graphs 图的生成 Calendrical Calculations 日期 Job Scheduling 工程安排 Satisfiability 可满足性 Graph Problems – polynomial 图论-多项式算法 Connected Components 连通分支 Topological Sorting 拓扑排序 Minimum Spanning Tree 最小生成树 Shortest Path 最短路径 Transitive Closure and Reduction 传递闭包 Matching 匹配 Eulerian Cycle / Chinese Postman Euler回路/中国邮路 Edge and Vertex Connectivity 割边/割点 Network Flow 网络流 Drawing Graphs Nicely 图的描绘 Drawing Trees 树的描绘 Planarity Detection and Embedding 平面性检测和嵌入 Graph Problems – hard 图论-NP问题 Clique 最大团 Independent Set 独立集 Vertex Cover 点覆盖 Traveling Salesman Problem 旅行商问题 Hamiltonian Cycle Hamilton回路 Graph Partition 图的划分 Vertex Coloring 点染色 Edge Coloring 边染色 Graph Isomorphism 同构 Steiner Tree Steiner树 Feedback Edge/Vertex Set 最大无环子图 Computational Geometry 计算几何 Convex Hull 凸包 Triangulation 三角剖分 Voronoi Diagrams Voronoi图 Nearest Neighbor Search 最近点对查询 Range Search 范围查询 Point Location 位置查询 Intersection Detection 碰撞测试 Bin Packing 装箱问题 Medial-Axis Transformation 中轴变换 Polygon Partitioning 多边形分割 Simplifying Polygons 多边形化简 Shape Similarity 相似多边形 Motion Planning 运动规划 Maintaining Line Arrangements 平面分割 Minkowski Sum Minkowski和 Set and String Problems 集合与串的问题
在计算机视觉的保护下，图像识别是一个活跃的跨学科研究领域。 顾名思义，图像或对象识别是识别图像或视频序列中的对象的任务。 传统上，该领域利用数学和计算机辅助建模以及对象设计方面的进步。 这些年来，已经开发了一些手工标注的数据集，以测试和评估图像识别系统。 我们现在称它们为传统技术，一直统治着整个场景，并且不断地改进这项任务，直到最近。 2012 年，深度学习参加了 ImageNet 竞赛，为快速改善和进步计算机视觉和深度学习技术打开了闸门。
使用深度神经网络的最大缺点之一是它们具有许多应优化的超参数，以使网络发挥最佳表现。 在前面的每个章节中，我们都遇到但没有涵盖超参数估计的挑战。 超参数优化是一个非常重要的话题。 在大多数情况下，这是一个未解决的问题，尽管我们不能涵盖本书的全部主题，但我认为它仍然值得一章。
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