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 大型的企业网站都会大量使用的动态网页，动态网页程序由 ASP 、ASPX 、PHP 、JSP 等代码组成，当用户浏览器向Web 服 务器请求提供网页内容时，服务器端的web 服务进程，将这些 动态代码的指令进行解析执行，转化为HTML代码以后，才发 送给客户端浏览器。动态网页与静态网页的最大区别就是代码 要经过web服务端的解析转化。  动态网页通常都会使用数据库技术。将数据储存在数据库中， 有利于提高数据的查、改、增、删的执行效率。常见的动态网 页文件的扩展名有.asp 、.aspx 、.php 、.jsp 等。 雷弛新闻系统的搭建 1.1 实验案例 “雷弛新闻系统”是一个由ASP语言和 Access数据库开发的网站程序。在本节 课上，我们将在windows 2003 R2 上， 搭建一个web 站点，使其能够运行”雷 弛新闻系统”，并在后台发布信息上传 图片，保证其后台功能可以正常使用。 雷弛新闻系统的搭建 1.2 实验案例：搭建网站运行环境 根据案例任务要求，提炼出关键词，进 行搜索。开始锻炼阶段提炼出的关键词 都不理想，这是一个循序渐进的过程， 也是一个艰苦的过程，但只要

一款强大的新闻编辑器，用于新闻的排版和编辑

要自动签到，最简单的是打开页面分析请求，然后我们用脚本实现请求的自动化。但是发现食行没有页面，只有 APP，这不是一个好消息，这意味着需要抓包处理了。 下面的操作就好办了，在电脑端的浏览器打开网址，按下 F12，开始起飞~ 登录分析 点击签到后，会跳转到用户登录页面： https://wechatx.34580.com/mart/#/sign/in，输入登录信息后，点击登录，同时关注开发调试栏的网络交互信息 。 可以发现，登录的请求地址是： https://wechatx.34580.com/sz/Sign/SignInV2，并且会在请求时带着登录信息 ： { SourceTy

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使用sklearn库实现朴素贝叶斯算法。使用词向量算法对文本数据进行处理。 资源内容包括： 1、完整的用于实现新闻分类任务的源码文件（ipynb格式） 2、哈工大停用词表 3、四川大学机器智能实验室停用词表 4、用于测试的新闻数据 贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯(Thomas Bayes 1702-1761)发展 用来描述两个条件概率之间的关系 在B条件下A发生的概率： P(A∣B)=P(AB)/P(B) 在A条件下B发生的概率： P(B∣A)=P(AB)/P(A) 则：P(A∣B)P(B) = P(B∣A)P(A) 可导出：P(A∣B)=P(B∣A)P(A)/P(B) 或 P(A∣B) P(B) = P(B∣A)P(A) 贝叶斯公式： P(Y|X)=P(X|Y)P(Y) / P(X) 在机器学习中： X:代表特征向量 Y:代表类别 P(X)：先验概率，是指根据以往经验和分析得到的概率。 P(Y|X)：后验概率，事情已经发生，这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小 P(X|Y)：条件概率，在已知某类别的特征空间中，出现特征值X的概率

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