由于项目需求，进行了一段时间的微信开发。在微信开发的过程中，经常调用微信接口，通常是向微信服务器发送get或者post请求获取接口。下面给出两个具体的实现过程。 1、发送post请求function curl_post($url,$data

好吧，在处理文本的过程中有陷入了一个胡同，不知道接下来该做啥了。于是又在网上找相关的资料，无意间发现了两篇写得超级超级好的博客，是讲文本相似度，之前也学过，但是这两篇博文写得非常棒，深入浅出。然后也按照博文进行了代码实现，在此记录下，也作为

为了保存资料，于是上传至博客。 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定

为了保存资料，于是上传至博客。 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定

文本歧义，书中的定义式从原生数据中获取一段机器可读的已经格式化文本之前所要做的所有预处理工作，以及所有繁复的任务。该过程涉及到数据再加工，文本清理，特定项处理，标识化处理，词干提取或词型还原以及停用词移除等操作。好吧，书中将文本歧义定义为数

在上篇中，简单的介绍了三种获取有效文本的方法，那么接下来就利用nltk来统计这些文本中出现的次数。我们首先来看下传统统计词频的方法： import operator freq_dis={} for tok in tokens: if