网上充斥着形式多样的新闻源，包括报纸、视频频道、博客、播客等。有些新闻院还提供诸如RSS和Atom feed等服务，让你使用相对简单的代码就能获取最新的新闻，而无需对网页进行解析。在这个项目中，我们将探索一种比Web更早面世的机制：网络新闻传输协议（Network News Transfer Protocol，NNTP）。我们将首先创建一个没有任何抽象（没有函数、没有类）的原型，在创建一个包含重要抽象的通用系统。为此，我们将使用能够让你与NNTP服务器交互的nntplib库，但添加其他协议和机制应该很简单。
该新闻组系统的开发主要分为前端的界面设计和后端的功能实现两个部分，前端使用微信小程序组件展示新闻界面，后端采用基于Python语言的 Flask 轻量级框架实现相应功能。
底层网络通信协议使用的是套接字，当我们需要进行文件传输、阅读、发送接收电子邮件时，使用的协议与套接字的客户端/服务器端相似，唯一去的区别在于使用TCP/IP这样的底层的协议创建了新的、有专门用途的协议，以此来实现刚刚介绍的服务。
Python 是一种解释性、交互式、面向对象的编程语言。 它包含了模块、异常、动态类型、非常高层级的动态数据类型以及类的概念。 Python结合了超强的功能和极清晰的语法。 它带有许多系统调用和库以及各种窗口系统的接口，并且可以用 C 或 C ++ 来进行扩展。 它还可用作需要可编程接口的应用程序的扩展语言。 最后，Python 还是可移植的：它可以在许多 Unix 变种、Mac 以及 Windows 2000 以上的操作系统中运行。
我们将首先介绍主题建模和t-SNE，然后将这些技术应用于两个数据集：20个新闻组和推文。
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******** ）。
非常稳定。 自 1991 年起大约每隔 6 到 18 个月就会推出新的稳定发布版，这种状态看来还将持续下去。 目前主要发布版本的间隔通常为 18 个月左右。
1、nntp:网络新闻传输协议 2、模型：group选择一个感兴趣的新闻组，该方法返回回复、文章的数量、第一篇和最后一篇文章的ID from nntplib import NNTP n = NNTP('your.nntp.server') r,c,f,l,g = n.group('comp.lang.python') ... n. quit() 3、NNTP方法：body根据ID获取内容，head只返回标题，article包括标题和文章，next,last,quit
在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术
在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
Python是一种极具可读性和通用性的编程语言。Python这个名字的灵感来自于英国喜剧团体Monty Python，它的开发团队有一个重要的基础目标，就是使语言使用起来很有趣。Python易于设置，并且是用相对直接的风格来编写，对错误会提供即时反馈，对初学者而言是个很好的选择。
在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。
支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，基于结构风险最小化原则，即通过少量样本数据，得到尽可能多的样本数据。支持向量机对线性问题进行处理，能解决非线性分类问题。本文介绍了R语言中的 SVM工具箱及其支持向量机（SVM）方法，并将其应用于文本情感分析领域，结果表明，该方法是有效的。在此基础上，对文本挖掘新闻语料进行情感分类和词云可视化，从视觉上对文本进行情感分析。
引言： 我相信学习Python过的朋友，一定会喜欢上这门语言，简单，库多，易上手，学习成本低，但是如果是学习之后，不经常使用，或者工作中暂时用不到，那么不久之后又会忘记，久而久之，就浪费了很多的时间再自己的“曾经”会的东西上。所以最好的方法就是实战，通过真是的小型项目，去巩固，理解，深入Python，同样的久而久之就不会忘记。 所以这里小编带大家编写10个小型项目，去真正的实操Python，这10个小型项目是来自《Python权威指南》中后面10个章节的项目，有兴趣的朋友可以自行阅读。希望这篇文章能成为给大家在Python的学习道路上的奠基石。 建议大家是一边看代码，一边学习，文章中会对代码进行解释： 这里是项目的gitlab地址（全代码）：
此文让我受益良多。值得一读，此文对我进步很多帮助。我一直保存着。在哪里来的无从考究~~~ --------------------------------- 在黑客世界里，当提出一个技术问题时，你能得到怎样的回答？这取决于挖出答案的难度，同样取决于你提问的方法。本指南旨在帮助你提高发问技巧，以获取你最想要的答案。 首先你必须明白，黑客们只偏爱艰巨的任务，或者能激发他们思维的好问题。 如若不然，我们还来干吗？如果你有值得我们反复咀嚼玩味的好问题，我们自会对你感激不尽。好问题是激励，是厚礼，可以提高我们的理解力，而且通常会暴露我们以前从没意识到或者思考过的问题。对黑客而言，“问得好！”是发自内心的大力称赞。 尽管黑客们有蔑视简单问题和不友善的坏名声，有时看起来似乎我们对新手，对知识贫乏者怀有敌意，但其实不是那样的。 我们不想掩饰对这样一些人的蔑视--他们不愿思考，或者在发问前不去完成他们应该做的事。这种人只会谋杀时间--他们只愿索取，从不付出，无端消耗我们的时间，而我们本可以把时间用在更有趣的问题或者更值得回答的人身上。 我们称这样的人为“失败者”（由于历史原因，我们有时把它拼作“lusers”）。 我们在很大程度上属于志愿者，从繁忙的生活中抽出时间来解惑答疑，而且时常被提问淹没。所以我们无情的滤掉一些话题，特别是抛弃那些看起来象失败者的家伙，以便更高效的利用时间来回答胜利者的问题。 如果你觉得我们过于傲慢的态度让你不爽，让你委屈，不妨设身处地想想。我们并没有要求你向我们屈服--事实上，我们中的大多数人最喜欢公平交易不过了，只要你付出小小努力来满足最起码的要求，我们就会欢迎你加入到我们的文化中来。但让我们帮助那些不愿意帮助自己的人是没有意义的。如果你不能接受这种“歧视”，我们建议你花点钱找家商业公司签个技术支持协议得了，别向黑客乞求帮助。 如果你决定向我们求助，当然不希望被视为失败者，更不愿成为失败者中的一 员。立刻得到有效答案的最好方法，就是象胜利者那样提问--聪明、自信、有解决问题的思路，只是偶尔在特定的问题上需要获得一点帮助。
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示：
主题建模是一种从大量文本中提取隐藏主题的技术。Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种流行的主题建模算法，在Python的Gensim包中具有出色的实现。然而，挑战在于如何提取清晰，隔离和有意义的高质量主题。这在很大程度上取决于文本预处理的质量以及找到最佳主题数量的策略。本教程试图解决这两个问题。
真正最难修复的 bug，其解决靠的已经不是个人英雄主义的单打独斗，而是全世界顶尖高手集体智慧的「饱和式抢救」了。
良好学习过程的关键原则之一，就是让学习的内容略高于当前的理解。如果该主题与你已知的内容太过于相似，那么你就不会有很大的进步。另一方面，如果这个主题太难的话，你就会停滞不前，几乎没有进展。
网站编辑网站内容的设计师和建设者，通过网络对信息进行收集、分类、编辑、审核，然后通过网络向世界范围的网民进行发布，并且通过网络从网民那里接收反馈信息，产生互动。网络编辑是指利用相关专业知识及计算机和网络等现代信息技术，网站编辑的四个特点：超文本链接式编辑、全时化编辑、数据库化编辑、交互性编辑。
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
"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。
这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据，但我们只想预测国家的新病例，因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组
今儿准备了 KNN 的文章给到大家，因为后台很多人问到了关于KNN相关的内容细节！
（本文根据史实改编，如有雷同纯属巧合） 我正在用Emacs替换IDE和Sublime Text，至于理由看另外一篇文章《Emacs是最好的编辑器~~》。 开始之前，先让我们知道今天的Emacs是长怎样
在自然语言处理（NLP）和信息检索领域中，文本向量化是一个重要的任务。文本向量化可以将文本数据转换为数值向量，以便于计算机进行处理和分析。Gensim是一个强大的Python库，专门用于处理文本数据和实现文本向量化。 本篇文章将带你入门使用Gensim库，介绍如何在Python中对文本进行向量化，并用其实现一些基本的文本相关任务。
Webpack 5 的消息尽管已经出来了许久，但是正式版一直还未发布。Webpack 5 的 ChangeLog 中，除了常规的性能优化、编译提速之外，有一个比较让人期待的功能就是 Module Federation。Module Federation 可以强行翻译成「模块联邦」，但是听起来很是怪异，我在某个前端群也抛出了这个问题，没想到大家的回复也是五花八门。所以，本文就直接用 Module Federation 了，不进行翻译听起来好像更舒服一点。
Google Hack原理很简单，就是利用搜索引擎强大的搜索能力，来查找一些存在漏洞的网站。要利用Google来查找网站的漏洞自然要学会Google这个搜索引擎的语法了。下面先给大家讲解一下Google的语法
通过ctlinnd指令，可以对新闻组服务器这项常驻服务下达控制命令，直接设置相关数值。
在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
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！
最新10月 TIOBE 编程语言排行榜，Python 历史性的超过 Java 登上老二位置，这是历史上第一次！
我们平时用的机器学习数据集存在各种各样的错误，这是一个大家都已经发现并接受的事实。为了提高模型准确率，有些学者已经开始着手研究这些数据集中的错误，但他们的研究主要集中在训练集，没有人系统研究过机器学习测试集的误差。
众所周知，测试集是我们拿来衡量机器学习模型性能的基准。如果测试集错误百出，我们得到的性能数据也会存在很大偏差。
本文以R语言为工具，帮助客户对汽车网站的口碑数据进行抓取，并基于文本数据分词技术进行数据清理和统计。通过词频统计和词云可视化，对口碑中的关键词进行分析，挖掘出消费者对汽车的评价和需求，为汽车制造商和销售商提供重要的市场参考。
黑客去入侵一个网站的时候往往需要搜集它的很多信息，这其中包括利用网站漏洞，社工，还有就是用搜索引擎进行搜索，而常被我们利用的搜索网站——谷歌就是一个非常好的信息搜索工具，下面就给大家普及一下谷歌搜索的技巧。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、区块链、人工智能领域 黑客去入侵一个网站的时候往往需要搜集它的很多信息，这其中包括利用网站漏洞，社工，还有就是用搜索引擎进行搜索，而常被我们利用的搜索网站——谷歌就是一个非常好的信息搜索工具，下面就给大家普及一下谷歌搜索的技巧。 Google高级预定义搜索语法如下： intitle：表示搜索在网页标题中出现第一个关键词的网页。例如"intitle:黑客技术 "将返回在标题中出现"黑客技术 "的所有链接。 用"allintitle: 黑客技术 Google"则
pico是个简单易用、以显示导向为主的文字编辑程序，它伴随着处理电子邮件和新闻组的程序pine而来。
Linux是什么？Linux是一个操作系统。操作系统是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序，其他软件都在操作系统的支持下运行。更加准确一点，Linux是一个操作系统的内核，Linux核心和很多软件一起构成一个完整的操作系统。Windows 10 和 MAC OS X 都是操作系统。在Linux诞生之前，不得不提Unix。第一个Unix系统由程序员Ken Thompson在1969年开发，当时Unix由AT&T公司所有，1979年AT&T不允许公司之外的人查看Unix的源代码。但是教育界、程序员等领域迫
这都是一些经典面试材料抄袭的"经典"的答案，没有一点权威意义,不一提，今天我们就从官方RFC文档一探究竟
机器之心报道 编辑：张倩、小舟 把老虎标成猴子，把青蛙标成猫，把码头标成纸巾……MIT、Amazon 的一项研究表明，ImageNet 等十个主流机器学习数据集的测试集平均错误率高达 3.4%。 我们平时用的机器学习数据集存在各种各样的错误，这是一个大家都已经发现并接受的事实。为了提高模型准确率，有些学者已经开始着手研究这些数据集中的错误，但他们的研究主要集中在训练集，没有人系统研究过机器学习测试集的误差。 众所周知，测试集是我们拿来衡量机器学习模型性能的基准。如果测试集错误百出，我们得到的性能数据也
Python当下真的很火。Python实战项目，也一直尤为关注，接下来，和大家介绍下十个Python练手的实战项目
书中的第四个练习，新闻聚合。现在很少见的一类应用，至少我从来没有用过，又叫做Usenet。这个程序的主要功能是用来从指定的来源（这里是Usenet新闻组）收集信息，然后讲这些信息保存到指定的目的文件中（这里使用了两种形式：纯文本和html文件）。这个程序的用处有些类似于现在的博客订阅工具或者叫RSS订阅器。
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