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Python+Django+爬虫+情感分析+机器/深度学习==搭建舆情分析系统——上篇（某博热搜数据用户主题与评论数据为例：代码非常仔细，值得借鉴，由于篇幅过长，分为上下篇）
这种方法可能不是太稳定，可能需要定期更新hosts。
Centos7下部署和微调通义千问大模型，效果优于chatglm3-6B，且效果很佳
KTransformers：告别天价显卡！国产框架让单卡24G显存跑DeepSeek-R1 671B大模型：推理速度飙升
ollama + openwebui + llama-factory本地化部署deepseek大模型+微调模型
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到这里项目的打开和运行环境的设置就完成了！下载文件解压后，里面有三个文件夹，分别是训练集（train）、测试集（test）和数据（data）;而训练集中又包含两个文件夹，分别是：“malignant” 常用来描述恶性的、有害的或恶意的事物；“benign” 常用来描述良性的、无害的或温和的事物。测试集里面也是一样，只是数据量不同，data里面就是测试集和训练集。其中：train文件夹中malign
class RenrenLogin(object) : def __init__(self) : # 设置存储数据文件路径self . excellj = '' self . excellj1 = r "C:\XXXXXXXXXXXX\qne1.xlsx" self . excellj2 = r "C:\XXXXXXXXXXXX\qne2.xlsx" def get_html(self , url
