部落格班級
2018級計算機和綜合實驗班
作業要求
作業目標
作業源**
作業鏈結
學號211806154
步驟花費時間
3h使用jieba分詞進行分詞並統計數量
2h將處理完的資料在hbuilder上製成詞雲圖
5h上傳到遠端倉庫github
找到規律後，參考了下模板，開始編寫**。
匯入jieba分詞庫進行分詞處理，接著在github這兒這兒 裡面找到國內常用停用詞表，去除停用詞，最後按每個詞的次數依次排列。
由於沒有學過前端，花了很長時間對echarts.js進行了解。通過github匯入了三個檔案echarts.min.js，echarts.wordcloud.js，jquery.min.js。接著查詢了相關**模板，套入完成！
（1）建立並連線至github
（2）轉殖github至本地
（3）建立分支
（4）寫完的檔案add並commit
（5）合併上傳至遠端倉庫
（1）經過春節洗禮後，爬蟲知識忘了一大半，剛開始上手一臉懵。
（2）一開始分詞處理不知道要處理成什麼樣的資料。
（3）第一次編寫詞雲圖，本來度娘後直接用python庫直接生成html，後來助教在群裡提醒後重新學習了echarts.js進行修改。「結巴」中文分詞：做最好的 python 中文分詞元件
echarts.js
echarts-wordcloud
commit規範
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