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问微信公众号接口配置需要腾讯云服务器，如何获取自己购买腾讯云服务器的URL？

提问于 2021-07-15 06:38:55

回答 1关注 0查看 181

云服务器

php

微信

EatRice

发布于 2021-07-19 01:38:48

您好，需要现在云服务器上搭建网站服务器，能够正确处理外部请求的链接并返回相应的结果即可。就像我们访问网页一样，每一个请求都应该对应同一个url。

好像该接口能力需要域名支持，可能需要额外解析域名到服务器上。

查看全部 1 条回答

TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

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解决方法：报错的原因是函数返回值得数量不一致，查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致，修改一致即可

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【Kaggle微课程】Natural Language Processing - 2.Text Classification

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机器学习-文本分类（2）-新闻文本分类

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参考：https://mp.weixin.qq.com/s/6vkz18Xw4USZ3fldd_wf5g

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2020/08/26

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【文本分类】基于双层序列的文本分类模型

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导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下：周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型周二：【文本分类】基于DNN/CNN的情感分类周三：【文本分类】基于双层序列的文本分类模型周四：【排序学习】基于Pairwise和Listwise的排序学习周五：【结构化语义模型】深度结构化语义模型文本分类是自然语言

用户1386409

2018/03/15

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获取Object对象的length

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所有JS程序猿（甚至不止JS）都知道，数组（Array）是有length的，通过length属性，可以很方便的获取数组的长度。可以说，只要使用到了数组，就必会使用到其length属性。而Object对象是没有length属性或方法的，它确实没有存在的必要，因为人们只会在乎该对象能提供什么样的方法，而没有必要知道它到底有多少方法。的确，这确实不是一个普遍性的需求，因此ECMAScript中也不会为自己增加额外的负担。我之前一直没有考虑过这个问题，我们通过CGI获取数据，对于一条一条的数据，后台将其做成数

李文杨

2018/03/14

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NLP文本分类

深度学习神经网络机器学习知识图谱 NLP 服务

其实最近挺纠结的，有一点点焦虑，因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展，梦想成为一名NLP算法工程师，也正是我喜欢的事，而不是为了生存而工作。我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了。然而现实很残酷，大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学，硕士起招，如同一个跨不过的门槛，让人望而却步，即使我觉得可能这个方向以后的路并不如其他的唾手可得的路轻松，但我的心中却一直有一股信念让我义无反顾，不管怎样，梦还是要有的，万一实现了呢~

UM_CC

2022/09/22

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TextCNN(文本分类)

机器学习神经网络深度学习人工智能 https

（2）词转成向量（word2vec，Glove，bert，nn.embedding）

全栈程序员站长

2022/09/15

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新闻文本分类

文件存储腾讯云测试服务 python 打包

一个很粗糙的新闻文本分类项目，解决中国软件杯第九届新闻文本分类算法的问题，记录了项目的思路及问题解决方法

客怎眠qvq

2022/11/01

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Django 错误：TypeError at / 'bool' object is not callable

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使用 Django自带的 auth 用户验证功能，编写函数，使用 is_authenticated 检查用户是否登录，结果报错：

希希里之海

2018/08/02

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BERT文本分类

https 网络安全 github git 开源

本文使用的是RoBERTa-wwm-ext，模型导入方式参见https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm。由于做了全词遮罩（Whole Word Masking），效果相较于裸的BERT会有所提升。

luxuantao

2021/02/24

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textRNN/textCNN文本分类

机器学习神经网络深度学习人工智能

textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题，文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。

大数据技术与机器学习

2019/12/05

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大话文本分类

NLP 服务编程算法

概述文本分类是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。常见的文本分类应用有：新闻文本分类、信息检索、情感分析、意图判断等。本文主要针对文本分类的方法进行简单总结。 01 — 传统机器学习方法分类问题一般的步骤可以分为特征提取、模型构建、算法寻优、交叉验证等。对于文本而言，如何进行特征提取是一个很重要也很有挑战性的问题。文本的特征是什么，如何量化为数学表达呢。最开始的文本分类是基于规则的，特征就是关键词，例如足球在体育类出现的次数多，就将含有足球这一关键词的文本氛围体育。后来为了便于计算，通过

CodeInHand

2018/03/26

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长文本分类

神经网络机器学习人工智能深度学习

在NLP领域中，文本分类舆情分析等任务相较于文本抽取，和摘要等任务更容易获得大量标注数据。因此在文本分类领域中深度学习相较于传统方法更容易获得比较好的效果。文本分类领域比较重要的的深度学习模型主要有FastText，TextCNN，HAN，DPCNN。

故事尾音

2019/12/18

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文本分类算法之–贝叶斯文本分类算法[通俗易懂]

model

例如文档：Good good study Day day up可以用一个文本特征向量来表示，x=(Good, good, study, Day, day , up)。在文本分类中，假设我们有一个文档d∈X，类别c又称为标签。我们把一堆打了标签的文档集合<d,c>作为训练样本，<d,c>∈X×C。例如：<d,c>={Beijing joins the World Trade Organization, China}对于这个只有一句话的文档，我们把它归类到 China，即打上china标签。

全栈程序员站长

2022/09/05

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GolVe向量化做文本分类向量化文本分类

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第一种是常规方法的one-hot-encoding的方法，常见的比如tf-idf生成的0-1的稀疏矩阵来代表原文本：

sladesal

2018/10/08

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文本分类（六）：使用fastText对文本进行分类--小插曲

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bear_fish

2018/09/19

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