案例目标：识别垃圾短信基于短信文本内容，建立识别模型，准确识别出垃圾短信，以及垃圾短信过滤的问题一、数据获取1、数据读取data = pd.read_csv('fileName', header=None, index_col=0)#读取数据data.columns = ['label', 'message']2、数据抽取n = 5000# 设置抽取5000条测试数据a = data[data['

报错可能原因：JDBC驱动程序的5.2版本与UTC时区配合使用，必须在连接字符串中明确指定serverTimezone。下面直接写解决方案：将下面图一中的原URL修改URL为下面这个长串：jdbc:mysql://localhost:3308/dict?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useJDBCCompliantTimezoneS

shap安装失败的话,再已经安装过anaconda3的前提下，可以用这个命令来安装:conda install -c conda-forge shap

案例目标：识别垃圾短信基于短信文本内容，建立识别模型，准确识别出垃圾短信，以及垃圾短信过滤的问题一、数据获取1、数据读取data = pd.read_csv('fileName', header=None, index_col=0)#读取数据data.columns = ['label', 'message']2、数据抽取n = 5000# 设置抽取5000条测试数据a = data[data['

如果单纯的直接的在cmd中“pip install pyltp”，那就太天真了哈哈哈哈哈哈，会提示没有wheels，就不贴图了，自行尝试SO：一、下载wheel非常感谢！！！有超级大神自己写了wheels，我这里只有python3.6版本的网盘链接：点我即可提取码是：3r92备注：如果这链接不行了，可以私信我要哦（信息可能回复不及时）下载好之后，将这个wheel文件放在我们第三方包的安装目录下面，

搭建整套python环境，快捷方便，无需安装python解释器。分别安装anaconda+pycharm+mysql

安装 node.js 的版本管理工具nvm后，安装指定版本的node.js，过程中遇到的问题，以及相应的解决方案总结

建立connection创建channel利用channel声明队列利用channel向队列发送消息建立connection创建channel利用channel声明队列定义consumer的消费行为handleDelivery()利用channel将消费者与队列绑定多个消费者绑定到一个队列，同一条消息只会被一个消费者处理通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量交换机的作用是什么？接收pu

在pycharm终端下输入命令（如果是在cmd中输入命令的话，记得一定要把cmd中的目录切换成本项目的路径，博客最后面有介绍）：tensorboard --logdir logs --host 0.0.0.0命令中的 logs 是运行完tensorboard的demo脚本后自动会生成的日志文件夹，logs是指定的日志文件夹名称，我最开始没有指定日志文件夹名，自动生成的是runs文件夹（在博客后面会

vue项目文件中出现黄色波浪线