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我有一个1600000推文的训练数据集.我该如何训练这类巨大的数据. 我尝试过使用nltk.NaiveBayesClassifier.如果我跑步,训练需要5天以上. def extract_features(tweet): tweet_words = set(tweet) features = {} for word in featureList: fea

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假设我有一个socket连接,而另一方的第三方监听者希望以非常结构化的方式看到数据流.例如,它查找一个无符号字节,表示正在发送的消息的类型,后跟一个无符号整数,表示消息的长度,然后是另一个无符号字节,这是一个真正的位字段,其中一些标志设置或取消设置等. .

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数据库在信息爆发的当前正扮演者越来越重要的角色,因为数据库一旦停止运行,整个应用基本就处于停用状态,所以保证数据库的稳定可靠是应用运行的最基本最核心的问题。所以正确做好数据库的备份及恢复非常重要,那么我们就来讲讲数据库的一些特征。 1,oracl

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