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    解决问题：在Linux中找不到wget命令

    在Linux上执行命令是日常工作中的常见任务，然而，有时候可能会遇到一些问题。本文将重点解决一个常见问题：在Linux系统中找不到wget命令。...解决问题的方法： 检查wget是否安装： 首先，我们需要确认是否在系统上安装了wget。...安装wget： 如果系统中没有wget，我们可以使用包管理器来安装它。...使用wget命令： 安装成功后，你可以在终端中直接使用wget命令来下载文件。...总结： 在Linux中找不到wget命令是一个常见的问题，但通过安装wget软件包，我们可以轻松地解决这个问题。wget是一个功能强大的工具，用于从Web上下载文件，并在服务器管理和开发中广泛使用。

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    【IEDA】已解决：在IDEA中找不到JSP选项

    问题描述 在使用IntelliJ IDEA创建一个Web项目时，有时会遇到找不到JSP选项的问题。...在新建项目向导中，选择“Java Enterprise”。 启用Web应用程序支持： 在项目设置页面，勾选“Web Application”选项。...配置Web应用程序结构 确保Web应用程序的结构和配置正确： web.xml配置： 在“src/main/webapp/WEB-INF”目录下，创建或编辑“web.xml”文件。...部署和运行 确保项目配置正确后，可以部署和运行项目： 配置服务器： 在IDEA中，点击“Add Configuration”。...结论 通过以上步骤，解决了在IDEA中找不到JSP选项的问题。关键在于使用旗舰版（Ultimate Edition）并正确配置Web应用程序支持。这样，便可以顺利创建和使用JSP文件了。

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    机器学习篇(一)

    我们把这输出的对比来看： (0,0) 73.0 也就是二维数组中第一行，第一列的第一个值73 同理(0, 3) 1.0 就是二维数组中第一行，第4列的值1 其他的值都是一样的道理。...对文本数据的特征值化 实例： # 导入模块 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer def countvec():...get_feature_names()统计出了不重复的单词。但是如果我们的文本中有I，这种单个词汇， 是默认放弃统计的。因为它没有分类依据。...data.toarray()一一对应 get_feature_names()中每个文本出现的次数 以friend为例：再第一个文本中为出现为0，再第二个文本中出现1次，为1。 其他都是这样。...在实际操作中我们常用tf idf来做文本分类。 tf:词的频率。 idf:逆文档频率。 第一步tf和上面的功能一样，统计某个词在文章中出现的次数。

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    基于TF-IDF算法抽取文章关键词

    （百度百科） TF（Term Frequency）词频，某个词在文章中出现的次数或频率，如果某篇文章中的某个词出现多次，那这个词可能是比较重要的词，当然，停用词不包括在这里。...IDF（inverse document frequency）逆文档频率，这是一个词语“权重”的度量，在词频的基础上，如果一个词在多篇文档中词频较低，也就表示这是一个比较少见的词，但在某一篇文章中却出现了很多次...3. scikit-learn的TF-IDF实现 （装好anaconda之后，scikit-learn已经完成） scikit-learn中TF-IDF权重计算方法主要用到CountVectorizer...CountVectorizer类会将文本中的词语转换为词频矩阵。矩阵中word[ i ][ j ]，它表示j词在i类文本下的词频。 ?...get_feature_names()，获取特征整数索引到特征名称映射的数组，即文档中所有关键字的数组。 ? 而TfidfTransformer类用于统计每个词语的TF-IDF值。 ?

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    使用scikit-learn计算文本TF-IDF值

    分母+1是为了防止该词语在语料库中不存在，即分母为0， 关于这部分的介绍，也可参考 阮一峰的博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html （二...IDF(石油）= log(1000/60) = 1.221 IDF(开采）= log(1000/20) = 1.7 IDF(开采）= log(1000/1000) = 0 由上述结果可以发现，当某个词在语料库中各个文档出现的次数越多...CountVectorizer类会将文本中的词语转换为词频矩阵，例如矩阵中包含一个元素a[i][j]，它表示j词在i篇文档中出现的频次。...它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数，通过get_feature_names()可获取词袋中所有文本的关键字（英语是按字母顺序排列的），通过toarray()可看到词频矩阵的结果。...从结果可以看出，总共出现了三个词： ['aaa', 'bbb', 'ccc'] 同时在输出每个句子中包含特征词的个数。

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    LocalDB 在 ASP.NET 程序中找不到数据库

    LocalDB 在 ASP.NET 程序中找不到数据库：有时候错误信息是：无法找到数据库，请确认数据库名称是否正确；而有时候会变成：Cannot open database  requested by...首先，我在本机跑的时候是完全没问题的，可是当我部署到服务器上跑就出现了找不到数据库的问题了。...这时候就纳闷了，百度出了各种解决方案，再次吐槽：国内的很多文章都特么是一字不落抄过去的，而 StackOverflow 也有很多解决方案，试了很多种方法，结果都是在几个错误信息中来回变动。...（原本我是先连接到 LocalDB 实例，再调用 ChangeDatabase 方法切换数据库的，于是每次在这个方法都报错：找不到数据库） 很令人惊喜的是，这次的错误信息不再是过去那几个中的一个了：Cannot...因为控制台程序不需要去设置程序的身份，默认使用登录系统的账户，而 ASP.NET 是托管在 IIS 中的，有涉及到身份验证，默认值为 ApplicationPoolIdentify，不懂这是什么，可是它导致了错误

    3.7K80

    解决Eclipse部署Web项目在Tomcat Webapps 目录中找不到

    解决Eclipse部署Web项目在Tomcat Webapps 目录中找不到 感谢原作者解决我燃眉之急 （这些步骤已经验证过了） 原文链接：https://blog.csdn.net/HaHa_Sir.../article/details/78474909 一、发现问题 在eclipse中新建Dynamic Web Project，配置好本地的tomcat并写好代码后选择Run on Server,但运行后发现在...二、验证 很明显项目并没有自动部署到Tomcat的Webapps中而是部署在了别的容器中。在内置浏览器中输入http://localhost:8080/webDemo/login.jsp可正常打开。...\tmp1\wtpwebapps中，tmp1文件夹里面存放着该项目的信息。...四、修改 为了使项目默认部署到tomcat安装目录下的webapps中，show view—>servers—>找到需要修改的tomcat—>右击—> ①停止eclipse内的Tomcat服务器(stop

    5.2K20

    关于词云可视化笔记四（tf-idf分析及可视化）

    某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。...1.CountVectorizer CountVectorizer类会将文本中的词语转换为词频矩阵，例如矩阵中包含一个元素a[i][j]，它表示j词在i篇文档中出现的频次。...*3, ] # -------------------------词频分析--------------------------- #将文本中的词语转换为词频矩阵 vectorizer = CountVectorizer...，矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频 vectorizer = CountVectorizer() X=vectorizer.fit_transform(corpus) word = vectorizer.get_feature_names...word = vectorizer.get_feature_names() # 将tf-idf矩阵抽取出来，元素a[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重 data = tfidf.toarray

    2K20

    分隔百度百科中的名人信息与非名人信息

    在词袋模型统计词频的时候，可以使用 sklearn 中的 CountVectorizer 来完成。...2.词频向量化 CountVectorizer 类会将文本中的词语转换为词频矩阵，例如矩阵中包含一个元素a[i][j]，它表示j词在i类文本下的词频。...它通过 fit_transform 函数计算各个词语出现的次数，通过get_feature_names()可获取词袋中所有文本的关键字，通过 toarray()可看到词频矩阵的结果。...（1）词频（Term Frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。即词w在文档d中出现的次数count(w, d)和文档d中总词数size(d)的比值。...某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。

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    【Python】已解决：FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated； get_feature_names is deprecated

    已解决：FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names is deprecated in 1.0...进行数据处理和特征工程时，用户可能会遇到如下警告： FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names...方法在Scikit-Learn 1.0中被标记为弃用（deprecated），并将在1.2版本中移除。...使用最新的方法：在官方文档中查找并使用最新推荐的方法，避免使用已弃用的方法。 代码注释和文档：在代码中添加注释，说明使用某些方法的原因，特别是在方法即将被弃用时。...通过遵循上述步骤和注意事项，您应该能够轻松解决“FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names is

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