很高兴认识你，也很想帮我揪揪痧，不知能实现愿望？

名大一学生 这是我的第一章博客

我其实不太清楚“博客”是用来做什么的，但是现在我想用来发表一些我的“琐事杂事”

我的状态

我在迷茫的状态中渐渐的将自己给拉出来，我有了明确的目标，现在我便开始要养成我的习惯。

我想将自己更加透彻的剖析下，不介意各位谁看到了我的这篇博客，嗯，因为可能我的博客里面写了一些“极其弟弟”的行为和语言。

具体实现步骤如下：

将自己的日常发表 ，这样的行为虽然是会“流水”可是在写日记的话，我们会在写的过程了反思；

学习小结 不论是自学的还是专业的；

以上待补充 ；

很高兴认识你

–16:40 --2018217 --长沙

推荐10个堪称神器的 Java 学习网站

Java学习网站，有了这些，成为大牛不在话下

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奥运英语[5] 很高兴再次见到你 Good to see you again

http://wwweolcn/olympic_study_5563/20070228/t20070228_220259shtml 第5句　　GREETINGS: Good to see you again　问候语： 很高兴再次见到你。　　A Hi， Paul It’s good to see you again　　A 嗨，保罗，很高兴再次见

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程序员一般通过什么途径接私活？

点击蓝色“Creator星球游戏开发社区”关注我哟加个“星标”，一起快乐成长二哥，你好，我想知道一般程序猿都如何接私活，我也想接，能告诉我一些方法吗？上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”，还有很多读者问过我类似这样的问题。我接的私活不算多，挣到的钱也没有多少，加起来不到 20W。说实话，这个数目说出来我是有点心虚的，毕竟太少了，大家轻喷。但我想，恰好配得上“一般程序员”这个

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看完让你彻底搞懂Websocket原理

偶然在知乎上看到一篇回帖，瞬间觉得之前看的那么多资料都不及这一篇回帖让我对websocket的认识深刻有木有。所以转到我博客里，分享一下。比较喜欢看这种博客，读起来很轻松，不枯燥，没有布道师的阵仗，纯粹为分享。废话这么多了，最后再赞一个~ 一、websocket与http WebSocket是HTML5出的东西（协议），也就是说HTTP协议没有变化，或者说没关系，但HTTP是不支持持久

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你好,很高兴认识你_默的博客-CSDN博客

请你保护好自己吧 偶然间从你的全世界路过 我永远也无法让你带我去 你永远也无法跟我走 十四亿分之一 很高兴认识你 ——2020年8月6日凌晨点

你好_bigha7的专栏-CSDN博客

你好 很高兴认识你 你好,很高兴认识你我是“假·玉米” 现在在长沙 目前是一名大一学生 这是我的第一章博客我其实不太清楚“博客”是用来做什么的,但是现在我

Python3从零开始搭建一个语音对话机器人

从零开始搭建一个语音对话机器人 目录 01-初心缘由 02-准备工作 03-语音机器人的搭建思路 04-语音生成音频文件 05-音频文件转文字STT 06-与图灵机器人对话 07-文字转语音 08-语音对话机器人的完整代码 09-结束语 10-有问必答 01-初心缘由 最近在研究语音识别方向，看了很多的语音识别的资料和文章，了解了一下语音识别的前世今生，其

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zuiqingchun2

第七十四章 先从接吻开始 她听完就掐了我胳膊下，脸微微红着说：干啥啊问这个，真不要脸，我说我咋不要脸了，那不是你昨天主动告诉我的啊？ 她这时候就一副不认账的样子不停的跟我说：没有没有没有我心想人家本来也就没跟我说，是我从高帅那知道的，便也跟她说得了，没就没吧，我现在问你，是不是一个大，一个小？ 其实我说这些话也不是没目的的，以前没有对林一妹产生什么歪想法，那是因为那时候主要思考的

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Hi,runloop 交个朋友吧 - weixin_34400525的博客 - CSDN博客

runloop :你好,很高兴认识你! developer:我先自我介绍一下,我叫iOS Developer,你呢 runloop :我叫runloop,你的有些同伴叫我跑圈,我觉得叫我循环运行比较

初次见面,你好_weixin_30603633的博客-CSDN博客

虽然不知道是在对谁说话,初次见面,你好,我是墨雨笙临近毕业的时候又机缘巧合听到了很厉害的学长的介绍今天你最大!奉上我的爱!!内容是程序员表白的一种

如何优雅地打印一个Java对象？

你好呀，我是沉默王二，一个和黄家驹一样身高，和刘德华一样颜值的程序员。虽然已经写了十多年的 Java 代码，但仍然觉得自己是个菜鸟（请允许我惭愧一下）。 在一个月黑风高的夜晚，我思前想后，觉得再也不能这么蹉跎下去了。于是痛下决心，准备通过输出的方式倒逼输入，以此来修炼自己的内功，从而进阶成为一名真正意义上的大神。与此同时，希望这些文章能够帮助到更多的读者，让大家在学习的路上不再寂寞、空虚和冷。

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你好，放大器

详细讲解了运放的分类和使用方法

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很高兴认识大家(开通技术博客的理由) - weixin_30289831的博客

我很高兴能够在程序员的网上精神家园开通博客,学习写作技术博文,并与大家有其他人生话题的互动和交流。 受到新媒体的影响如微信微博等社交网络软件的盛行,我已经有

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今天加入了JAVAEYE,很开心哈。可以在这里找到自己需要的东西,看看别人的博客,交到很多同行的朋友,呵呵!!! 博文 来自: 小孩儿 你好 很高兴认识你 阅读数

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只为交运维道友_huangyuandong1314的博客-CSDN博客

你好!很高兴认识你 面向对象编程,你知道Java有哪些创建对象的方式吗 Java有哪些创建对象的方式1、用new关键字创建对象,需要使用构造器。2、使用反射机制创建对

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马 兰花开，白云徜徉，清风拂面，

萍 秀妩媚，馨醉，惹人痴恋。

萍 园俊秀，彩蝶，飘逸烂漫。

很 想佳人，牵手结伴，嬉游春天。

高 山俯瞰，望小桥流水，景色妙曼。

兴 致勃发，娇娥轻揽，入梦辗转。

认 缘牵手，却难拥有，多少苦楚。

识 曲传来，撩动心扉，神闲。

你 若情真，折一只纸船，顺水漂岸。

2017-12-08 1

雪花揪痧五条粗痧

揪痧捏痧挤痧挟痧刮痧

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揪痧揪性痧

怎样全身揪痧一百条

今日寒露

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在 Python 中，字典（Dictionary）是一种可变容器模型，用于存储键值对（key-value）映射关系。它的作用是将一组数据与一个唯一的键（key）关联起来，使得我们可以通过键来快速地查找、访问或修改对应的数据。与列表（List）和元组（Tuple）不同，字典中的元素是无序的，我们可以通过键来访问对应的值，而不必按照元素的顺序进行访问。

在实际编程中，字典通常用于以下几个方面：

1 存储数据：字典可以用来存储一组键值对数据，例如存储学生的姓名和成绩、存储员工的工号和工资等。通过键来访问对应的值，可以快速地查找和修改数据。

2 作为参数和返回值：字典可以作为函数的参数和返回值，用于传递和返回多个数据。例如，我们可以定义一个函数，接受一个字典作为参数，来实现对字典中的数据进行操作。

3 统计计数：字典可以用来进行数据的统计和计数。例如，我们可以使用字典来统计一段文本中不同单词出现的次数，或者统计一组数据中不同元素出现的次数。

4 缓存数据：字典可以用来缓存一些计算结果或中间数据，以便后续的计算或操作。例如，我们可以将一些常用的数据或计算结果存储在字典中，以避免重复计算和提高程序的运行效率。

总之，字典是 Python 中非常重要和常用的数据结构，它提供了一种灵活、高效和易用的方式来存储和操作数据。

1、《“笨办法”学Python》

为什么把它作为推荐给Python入门自学者的第一本书？因为它足够有趣吸引人。一开始我们都是凭着兴趣学习的，如果在刚刚开始学习的时候，就看深奥难读的书，很容易就从入门到放弃。而且这本书里每一章知识讲完后，都会配有相应的练习小题，帮助初学者在学中练，练中学，进一步巩固相关知识点。总之，这本书以习题的方式引导学习者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲授到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。可以说，这本书是零基础入门Python的不二之选！

2、《Python快速编程入门》

这本书是一本Python基础教程，因此全部内容定位于Python的基本知识、语法、函数、面向对象等基础性内容。在夯实基础后，该书后一章设置了游戏开发的综合训练，帮助初学者更好掌握相关知识。除此之外，本书附有配套视频、源代码、习题、教学课件等资源。总之， 本书既可作为高等院校本、专科计算机相关专业的程序设计课程教材，也可作为Python编程基础的学习教材，是一本适合广大编程开发初学者的入门级教材。

3、《Python高手之路(第3版) 》

本书不适合零基础学习者，适合有一定Python基础的学习者阅读。因为该书完全从实战的角度出发，介绍了需要系统掌握的Python知识。更为难得的是，本书结合了Python在OpenStack中的应用进行讲解，非常具有实战指导意义。此外，本书还涉及了很多高级主题，如性能优化、插件化结构的设计与架构、Python 3的支持策略等。因此，本书适合初中级层次的Python程序员阅读和参考。

4、《Python算法教程》

本书最大的优点简单概括起来就是知识点清晰，语言简洁。书中用Python语言来讲解算法的分析和设计，主要关注经典的算法，帮助读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。本书概念和知识点讲解清晰，语言简洁，因此适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学，也适合高等院校的计算机系学生作为参考教材来阅读。

5、《Python核心编程（第3版）》

本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容，因此是每个想要精通Python的工程师必须要学习和了解的内容。在本书中，Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助学习者将Python技能提升到更高的水平。而且书中讲解了应用开发相关的多个领域，可以帮助读者立即应用到项目开发中。

6、《精通Python自然语言处理》

众做周知，自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南，该书介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。

以上就是推荐的Python入门到精通的所有书籍，相信总有一本适合你。但想要快速入门Python开发，仅靠看书怎么够，毕竟编程最重要的就是练习。

在我看来，Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫，还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计

算、图像处理，Python都可以胜任。

Python为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池(Batteries

included)”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。

除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供你直接使用的东西。当然，如果你开发的代码通过很好的封装，

也可以作为第三方库给别人使用。

许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至

NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。

龟叔给Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且

将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。

总的来说，Python的哲学就是简单优雅，尽量写容易看明白的代码，尽量写少的代码。如果一个资深程序员向你炫耀他写的晦涩难懂、

动不动就几万行的代码，你可以尽情地嘲笑他。

python学习网，免费的python学习网站，欢迎在线学习！

来源 | 雪晴数据网

利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy PJurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。

然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统计系的一门课程。这个包的主要开发者是David Meyer。

我们仍然有必要了解文本分析方面的知识。用R语言来处理文本分析已经是公认的事实（详见R语言中的自然语言处理）。tm包算是其中成功的一部分：它是R语言在文本挖掘应用中的一个框架。它在文本清洗（词干提取，删除停用词等）以及将文本转换为词条-文档矩阵(dtm)方面做得很好。这里是对它的一个介绍。文本分析最重要的部分就是得到每个文档的特征向量，其中词语特征最重要的。当然，你也可以将单个词语特征扩展为双词组，三连词，n-连词等。在本篇文章，我们以单个词语特征为例做演示。

注意，在R中用ngram包来处理n-连词。在过去，Rweka包提供了函数来处理它，感兴趣的可以查看这个案例。现在，你可以设置RTextTools包中create_matrix函数的参数ngramLength来实现它。

第一步是读取数据：

创建词条-文档矩阵：

现在，我们可以用这个数据集来训练朴素贝叶斯模型。注意，e1071要求响应变量是数值型或因子型的。我们用下面的方法将字符串型数据转换成因子型：

测试结果准确度：

显然，这个结果跟python得到的结果是相同的（这篇文章是用python得到的结果）。

其它机器学习方法怎样呢？

下面我们使用RTextTools包来处理它。

首先，指定相应的数据：

其次，用多种机器学习算法训练模型：

现在，我们可以使用训练过的模型做测试集分类：

准确性如何呢？

得到模型的结果摘要（特别是结果的有效性）：

结果的交叉验证：

结果可在我的Rpub页面找到。可以看到，maxent的准确性跟朴素贝叶斯是一样的，其它方法的结果准确性更差。这是可以理解的，因为我们给的是一个非常小的数据集。扩大训练集后，利用更复杂的方法我们对推文做的情感分析可以得到一个更好的结果。示例演示如下：

推文情感分析

数据来自victornep。victorneo展示的是用python对推文做情感分析。这里，我们用R来处理它：

读取数据：

首先，尝试下朴素贝叶斯

然后，尝试其他方法：

这里，我们也希望得到正式的测试结果。包括：

1analytics@algorithm_summary：包括精确度，召回率，准确率，F-scores的摘要

2analytics@label_summary：类标签摘要

3analytics@document_summary：所有数据和得分的原摘要

4analytics@ensemble_summary：所有 精确度/覆盖度 比值的摘要

现在让我们看看结果：

与朴素贝叶斯方法相比，其它算法的结果更好，召回精度高于095。结果可在Rpub查看

原文链接：http：//wwwxueqingcc/cms/article/107

>>>>请问如何来暂时保存这些数据？如何使用这些数据？

不太确定理解了你的问题：

1 你是根据数据库来进行语句分割，评价分析的吗。

如果是的话，那就把分析结果存到字典里就可以了。(也就是你说的保存)

使用呢，就是对这个字典进行判断处理。

2 如果不是的话，你是想收集语料库放到字典里，然后再利用这个字典对象去判断

保存大词典对象的话可以用gdbm来读写。