機械学習では、Python の自然言語処理フレームワーク NLTK がよく使用されますが、使用中に多くの問題が発生します。これについて私の経験をいくつか紹介します。
今日は、インストールと、インストール中に発生したダウンロードエラーについて話しましょう。
>>> import nltk
>>> nltk.download()
NLTK ダウンローダー
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d) ダウンロード l) リスト c) 設定 h) ヘルプ q) 終了
---------------------- ---------------------------------------------------- --
ダウンローダー> l
パッケージ:
サーバーへの接続エラー: [Errno -2] 名前またはサービスが不明です
推測の結果、サーバーがダウンロード サーバー アドレスに接続できないことが原因です。
nltkダウンロード構成を確認してください
ダウンローダー> c
データサーバー:
- URL:
- 3つのパッケージコレクションが利用可能
- 74の個別パッケージが利用可能
ローカルマシン:
- データディレクトリ: /home /wym/nltk_data
次に
>curl http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/nltk_data/index.xml
エラー:curl: (6) ホスト 'nltk.googlecode.com を解決できませんでした'
Google のアドレスはブロックされているに違いありません (残念ながら、誰もが知っています)
解決策:
DNS アドレスを変更します。
> vim /etc/resolv.conf
ネームサーバーを次のように変更します: nameserver 8.8.8.8
問題解決しました

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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