如何创建MaxCompute资源
如果您的代码或函数中要使用MaxCompute资源,则需先创建或上传资源至目标工作空间,上传后才可在该工作空间的任务中使用。您可通过MaxCompute的SQL命令上传资源,也可使用DataWorks的可视化方式创建或上传资源。您可参考本文了解如何使用DataWorks可视化方式创建资源并在节点中使用,以及如何基于资源注册函数。
Shell类型节点运行Python脚本
DataWorks的Shell类型节点支持运行Python脚本。本文将为您介绍如何使用通用Shell节点或EMR Shell节点运行Python 2或Python 3脚本。
为什么PHP/Python/Java Spring Boot类型的SAE 1.0应用在SAE 2.0控制台存量应用被放在微服务Tab下
SAE正在优化应用的分类展示,存量应用暂时迁移到微服务Tab下。您无需手动迁移应用,后台系统将自动订正。
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【python】python基于微博互动数据的用户类型预测(随机森林与支持向量机的比较分析)(源码+数据集+课程论文)【独一无二】
一、设计要求 基于微博数据的分析,特别是针对微博内容和用户互动数据的分析,可以揭示出用户类型的分布情况,以及不同用户类型之间的行为差异。这对于了解用户需求、优化内容推送策略、提高用户黏性等方面具有重要意义。然而,传统的统计分析方法在面对海量非结构化数据时,存在一定的局限性。机器学习技术,特别是分类算法,提供了一种有效的解决方案。 在本文中,我们将探讨如何利用机器学习技术...

Python基础语法之注释、缩进、数字类型、一句多行和多行一句等的讲解及演示(超详细 附源码)
Python是实现了平台无关性的高级程序设计语言,它是在源代码程序与各平台的机器码之间插入了一个虚拟机,也就是说源代码程序不再直接翻译成机器码,而是先编译成虚拟机的字节码,再将字节码解释成各平台可执行的机器码。Python源代码程序是以.py为后缀的文本文件,经过编译后得到的字节码文件是以.pyc为后缀的文件解释型语言在获得平台无关性好处的同时,也会有执行效率降低的不利之处。一、标识符、关键字、....

【Python自然语言处理】文本向量化处理用户对不同类型服装评论问题(超详细 附源码)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面以文本向量化为目标,举例说明基于不同模型的实现过程,使用的数据集的主题是用户对不同类型的女性服装的评论,总共有23485条记录 实现步骤如下一、导入库文件首先导入需要的库文件,本实例设计词频-逆文档模型,N元模型以及词袋模型,并利用混淆矩阵直观描述各模型的预测能力 代码如下import gensim import nltk from skl....

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