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Windows에서 Python과 함께 TOR 사용 - 설치 프로그램을 찾을 수 없습니다.

TOR과 함께 Python을 사용하는 방법을 배우려고합니다. 그러나, 나는 어디서나 Windows 용 TOR 클라이언트를 찾을 수 없다. (리눅스에서 "apt-get install tor"를 따르거나 안드로이드에서 ORbot을 사용한다). 나는 이미 가지고 있고 사용하는 TOR 브라우저입니다. 나는 TOR에 연결하는 파이썬과 줄기를 사용하고,하지만 난 아무

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Tor 파이썬 스템의 노드 종료

Tor 컨트롤러에 대해 다른 국가의 이탈 노드를 어떻게 선택합니까? 나는 이것을 달성하기 위해 파이썬 스템 라이브러리를 사용하고있다. Signal.NEWNYM()을 사용하면 종료 노드의 ID는 변경할 수 있지만 반드시 그 국가는 변경할 수 없습니다. 모든 국가의 무작위 이탈 노드가 작동합니다.

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내가 내 dataframe을 막기 위해 노력하고 더 속성 '분할'

import pandas as pd from nltk.stem import PorterStemmer, WordNetLemmatizer porter_stemmer = PorterStemmer() df = pd.read_csv("last1.csv",sep=',',header=0,encoding='utf-8') df['rev'] = df['review

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txt 파일에서 R에 줄기 모양 줄을 만드는 방법은 무엇입니까?

저는 R에 새로운 브랜드입니다. R에 간단한 줄기 - 줄거리를 만드는 데 도움이 필요합니다. 이것은 줄기 줄거리를 만드는 데 필요한 데이터입니다. 그것은 텍스트 파일에 저장됩니다. 내 귀가 어떻게 보이기를 원하니? Stem Leaf 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 5 5 6 6 6 7 8 8 8 8 9 9 9 1 0 0 0 1 2 2 2 2 2

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PHP에서 줄기 언어를 사용하려면 어떻게해야하나요?

내가 설치 한 포터 형태소 분석기 : pecl install stem ... Compile Danish stemmer? [yes] : n Compile Dutch stemmer? [yes] : n Compile English stemmer? [yes] : y Compile Finnish stemmer? [yes] : n Compile Fren

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R에 줄기 플롯을 만드는 방법은 무엇입니까?

나는 내가 MATLAB 코드를 할 R.에서 줄기 음모를 만들려하지만 같은 MATLAB 코드는 여기에 x = 0:25; y = [exp(-.07*x).*cos(x);exp(.05*x).*cos(x)]'; h = stem(x,y); set(h(1),'MarkerFaceColor','blue') set(h(2),'MarkerFaceColor','red',

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파이썬 nltk를 사용하여 "shining"이 lemmatized 된 후 "shin"이되는 이유는 무엇입니까?

"빛나는"처럼 현재 "연속"을 사용하는 단어가 몇 가지 있습니다. 그러나 nltk를 사용하여 "반짝"을하려고 할 때 "신"으로 바뀝니다. 코드는 다음과 같습니다 : from nltk.stem import WordNetLemmatizer wordnet_lemmatizer = WordNetLemmatizer() word = "shining" newle

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matplolib에서 두꺼운 줄기를 만드는 법

plt.stem을 사용할 때 파이썬에서 더 두꺼운 줄을 만들고 싶습니다. 여기에 내 코드 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np N = 20 n = np.arange(0, 2*N, 1) x = np.exp(-n/N)*np.exp(1j * 2*np.pi/N*n) plt.stem(n,x.rea

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Tor의 스템 콘트롤러에서 "제어 소켓 (소켓 클로즈) : 빈 소켓 콘텐트"수신 중 오류가 발생했습니다.

Tor를 사용하는 스크레이퍼에서 작업하고 있습니다.이 예제에서는 단순화 된 버전 인 https://github.com/khpeek/scraper-compose입니다. 나는 Scrapy extension으로 활성화 한 settings.py에서 import scrapy from tutorial.items import QuoteItem class Quote

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큰 데이터 세트에서 stri_replace_all_fixed 속도가 느림 - 대안이 있습니까?

stri_replace_all_fixed 함수를 사용하여 R에서 ~ 4000 개의 문서를 줄이려고합니다. 그러나, 스템프 단어의 사전은 대략로 구성되어 있기 때문에 매우 느립니다. 300k 단어. 문서가 덴마크어로되어 있으므로 Porter Stemmer Algortihm이 유용하지 않습니다 (너무 공격적입니다). 아래 코드를 게시했습니다. 누구든지이 일을위