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2024-08-23




from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd
 
# 加载情感分析数据集
df = pd.read_csv('data/sentiment_analysis.csv', sep=';')
 
# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['Text'], df['Sentiment'], test_size=0.25, random_state=0)
 
# 创建情感分类器
classifier = make_pipeline(TfidfVectorizer(), Perceptron(n_iter=100))
 
# 训练模型
classifier.fit(X_train, y_train)
 
# 预测测试集
y_pred = classifier.predict(X_test)
 
# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy*100:.2f}%")

这段代码首先导入了必要的sklearn库，并加载了情感分析的数据集。然后使用train_test_split函数将数据集分割为训练集和测试集。接着，使用TfidfVectorizer进行特征提取和Perceptron进行线性模型训练，并通过make_pipeline将它们组合成一个pipeline。最后，对模型进行训练，对测试集进行预测，并评估模型性能。

Python的AI技术点库案例示例:详解AI工业应用算法原理

2024-08-23




# 导入必要的库
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
 
# 定义一个简单的神经网络模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(64,)),  # 输入层
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),                      # 隐藏层
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')                    # 输出层
])
 
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
 
# 生成模拟数据
x_train = np.random.random((1000, 64))
y_train = np.random.randint(10, size=(1000,))
x_test = np.random.random((100, 64))
y_test = np.random.randint(10, size=(100,))
 
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
 
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
 
# 保存模型
model.save('my_model.h5')
 
# 加载模型
new_model = keras.models.load_model('my_model.h5')

这段代码展示了如何使用TensorFlow Keras库来创建、编译、训练、评估和保存一个简单的神经网络模型。这个例子对于初学者来说是一个很好的入门，同时也可以作为教育工具来帮助学生理解AI的工业应用。

2024-08-23

openai-python 是 OpenAI 的官方 Python 客户端，允许开发者直接与 OpenAI 的 API 进行交互。

介绍

openai-python 是一个 Python 客户端，用于与 OpenAI 的 GPT-3、GPT-2 模型、以及其他一些服务进行交互。

安装

可以使用 pip 来安装 openai-python：




pip install openai

使用方法

首先，你需要一个 API 密钥，可以在 OpenAI 的官网上获取。




import openai
 
# 设置你的 API 密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
 
# 调用一个简单的 API 方法
response = openai.Embedding.create(engine="text-embedding-ada-001", text=["Hello, world!"])
 
# 打印结果
print(response)

以上代码演示了如何使用 openai-python 客户端获取一段文本的嵌入表示。

注意事项

在使用 openai-python 之前，请确保你已经安装了该库。
在调用 API 时，请确保你已经设置了有效的 API 密钥。
查阅 OpenAI 的官方文档来了解每个 API 方法的具体使用方式和参数要求。

2024-08-23

报错信息提示你的pip配置了需要TLS/SSL的位置，并且提示ssl模块在Python中无法正常工作。这通常意味着你的Python环境缺少SSL支持或者配置不正确。

解决方法：

确保你的Python环境安装了ssl模块。如果你使用的是Python 2.7.9以上或Python 3.x版本，通常会自带ssl模块。
如果你在使用虚拟环境，尝试重新创建虚拟环境，并确保在创建虚拟环境时使用的Python版本是正确的。
如果你的系统中有多个Python版本，确保你使用的pip对应的是正确版本的Python。你可以使用python -m pip代替只有pip的命令，这样可以确保你使用的是当前Python解释器对应的pip版本。
如果你在Windows系统上遇到这个问题，可能是因为你的系统缺少Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio。你可以尝试下载并安装最新版本的Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio。
如果你在Linux或macOS系统上，可能是OpenSSL库没有正确安装或者是版本过低。你可以通过系统的包管理器来更新OpenSSL库，例如在Ubuntu上使用sudo apt-get install --only-upgrade openssl。
如果以上方法都不能解决问题，你可以尝试重新编译或者安装Python，确保在编译Python时包含对SSL的支持。

在执行任何操作之前，请确保备份好重要数据，以防出现不可预期的情况。

2024-08-23

报错解释：

这个错误表示NLTK（自然语言处理工具包）在尝试访问它的'punkt'资源时未能找到它。'punkt'是NLTK提供的一个德语的断句分割器，如果没有正确安装或配置，尝试使用NLTK的其他功能时可能会遇到这个问题。

解决方法：

确保你已经安装了NLTK库。如果没有，可以通过运行pip install nltk来安装。
在Python代码中，确保你已经下载并安装了punkt资源。可以使用NLTK提供的下载器来安装所需要的资源。
示例代码：
```
import nltk
nltk.download('punkt')
```
运行这段代码会打开NLTK Downloader，并允许你选择和下载所需的资源。
如果你不能连接到互联网或者使用代理，你可以选择手动下载资源，然后放到NLTK的资源目录下。
确保你的Python环境有足够的权限去访问和下载这些资源。
如果以上步骤都不能解决问题，可以查看NLTK的官方文档或者社区支持来寻求帮助。

AI：206-Python分布式机器学习全指南：框架、优化与未来趋势

2024-08-23

由于篇幅限制，这里提供一个简化的Python代码示例，展示如何使用PyTorch框架定义一个简单的神经网络模型。




import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
 
# 定义神经网络模型
class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(100, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)
        self.fc3 = nn.Linear(10, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x
 
# 准备数据
x = torch.randn(100, 100)
y = torch.randn(100, 1)
 
# 实例化模型、损失函数和优化器
model = NeuralNetwork()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
 
# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 前向传播
    y_pred = model(x)
    loss = criterion(y_pred, y)
    
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    
    # 优化参数
    optimizer.step()
    
print("训练完成")

这段代码展示了如何使用PyTorch框架定义一个简单的神经网络，准备数据，定义损失函数和优化器，进行模型训练。在实际应用中，你需要根据具体任务调整神经网络的结构、数据和优化参数。

2024-08-23

所有,npm

报错解释：

这个错误表明你在使用npm（Node Package Manager）尝试从一个指定的源（在这个案例中是 https://registry.npm.taobao.org，一个淘宝的npm镜像）请求数据时，遇到了SSL证书验证的问题。具体来说，是证书的某一部分无法被验证或者不被信任。

解决方法：

检查网络连接：确保你的计算机可以正常访问互联网，特别是该淘宝npm镜像网站。
更新npm和Node.js：运行npm install -g npm来更新npm到最新版本，同时检查你的Node.js是否也是最新的稳定版本。
检查系统时间：确保你的计算机的系统时间是正确的，证书验证会因为时间不同步而失败。
临时绕过SSL验证（不推荐，可能有安全风险）：你可以通过设置npm配置来临时绕过SSL证书验证，使用命令npm set strict-ssl=false。但是这种方法不推荐，因为它可能会使你的安装过程容易受到中间人攻击。
使用其他镜像：如果问题依旧，可以尝试使用其他的npm镜像，比如官方的npm镜像或者其他的第三方镜像。

请注意，最安全和最稳定的方式是解决网络连接问题，或者确保你使用的是一个可信的、正确配置的、有有效SSL证书的npm镜像源。

2024-08-23

所有,分布式

在Docker中，可以通过自定义网络来为容器指定固定的IP地址。以下是一个示例，展示了如何为Docker容器设置固定IP地址的步骤：

创建一个自定义网络（如果还没有的话）：




docker network create --subnet=172.18.0.0/16 my_custom_network

运行一个容器并指定其IP地址（假设你想要的固定IP是172.18.0.100）：




docker run --network my_custom_network --ip 172.18.0.100 -d nginx

这样，你就创建了一个具有固定IP地址（172.18.0.100）的Docker容器。

请注意，你需要确保所选择的IP地址在自定义网络的子网范围内，并且不会与网络中的其他容器或主机发生冲突。

Apache Paimon 使用 MySQL CDC 获取数据

2024-08-23

所有,mysql

Apache Paimon 是一个用于处理数据库变更数据捕获（CDC）的系统。以下是一个简单的示例，展示如何使用 Apache Paimon 和 MySQL CDC 来获取数据库中的变更。

首先，确保你的 MySQL 数据库支持并开启了 binlog。

然后，在 Maven 的 pom.xml 文件中添加 Apache Paimon 和相关依赖：




<dependencies>
    <!-- Apache Paimon 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.paimon</groupId>
        <artifactId>paimon-flink-sql-connector-mysql-cdc</artifactId>
        <version>你的版本号</version>
    </dependency>
 
    <!-- Flink 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-java</artifactId>
        <version>你的Flink版本号</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
        <version>你的Flink版本号</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.11</artifactId>
        <version>你的Flink版本号</version>
    </dependency>
    <!-- 更多 Flink 相关依赖 -->
</dependencies>

接下来，使用 Apache Paimon 和 Flink 的 Table API 来读取 MySQL 的 CDC 数据：




import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.*;
 
public class MySQLCDCExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
 
        String sourceDDL = "" +
                "CREATE TABLE source_table (" +
                "   id INT," +
                "   name STRING," +
                "   pts INT," +
                "   PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED" +
                ") WITH (" +
                "   'connector' = 'mysql-cdc'," +
                "   'hostname' = 'your_mysql_host'," +
                "   'port' = '3306'," +
                "   'username' = 'your_username'," +
                "   'password' = 'your_password'," +
                "   'database-name' = 'your_database_name'," +
                "   'table-name' = 'your_table_name'" +
                ")";
 
        tableEnv.executeSql(sourceDDL);
 
        TableResult tableResult = tableEnv.executeSql("SELECT id, name, pts FROM source_table");
        tableResult.print();
 
        env.execute("MySQL CDC Example");