def trans(data, matrix_path, stopword_path): with open(stopword_path, 'r', encoding='utf-8') as fs: stop_words = [line.strip() for line in fs.readline()] # 读取停用词列表 tfidf = TfidfVectorizer(token_pattern=r"(?u)\b\w+\b", stop_words=stop_words) features = tfidf.fit_transform(data) # 将数据转换为特征矩阵 with open(matrix_path, 'wb') as f: # 打开指定路径的文件，以二进制写入模式 pickle.dump(tfidf, f) # 保存特征提取器到文件中 return features # 返回特征矩阵

这段代码是用来将文本数据转换为特征矩阵，并将特征提取器保存到指定路径。其中，参数data是待转换的文本数据列表，matrix_path是特征矩阵保存路径，stopword_path是停用词文件路径。函数首先读取停用词列表，然后使用TfidfVectorizer对数据进行特征提取，得到特征矩阵。接着，利用pickle将特征提取器保存到指定路径的文件中。最后，函数返回特征矩阵。

相关问题

ort = 3306 socket = /tmp/mysql.sock datadir = /www/server/data default_storage_engine = InnoDB performance_schema_max_table_instances = 400 table_definition_cache = 400 skip-external-locking key_buffer_size = 256M max_allowed_packet = 100G table_open_cache = 1024 sort_buffer_size = 4M net_buffer_length = 4K read_buffer_size = 4M read_rnd_buffer_size = 256K myisam_sort_buffer_size = 64M thread_cache_size = 128 query_cache_size = 128M tmp_table_size = 128M sql-mode=NO_ENGINE_SUBSTITUTION,STRICT_TRANS_TABLES explicit_defaults_for_timestamp = true #skip-name-resolve max_connections = 500 max_connect_errors = 100 open_files_limit = 65535 log-bin=mysql-bin log_error=/var/log/mysql/error.log binlog_format=mixed pid-file=/var/run/mysqld/mysqld.pid server-id = 1 expire_logs_days = 10 slow_query_log=1 slow-query-log-file=/www/server/data/mysql-slow.log long_query_time=3 #log_queries_not_using_indexes=on early-plugin-load = "" innodb_data_home_dir = /www/server/data innodb_data_file_path = ibdata1:10M:autoextend innodb_log_group_home_dir = /www/server/data innodb_buffer_pool_size = 1024M innodb_log_file_size = 512M innodb_log_buffer_size = 128M innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 innodb_lock_wait_timeout = 50 innodb_max_dirty_pages_pct = 90 innodb_read_io_threads = 4 innodb_write_io_threads = 4

根据您提供的 MySQL 配置文件内容，我注意到一些可能与启动问题相关的配置项。以下是我注意到的一些事项：

1. `socket` 配置项：您的配置文件中指定了 `socket = /tmp/mysql.sock`。请确保该路径上存在相应的 MySQL socket 文件，并且 MySQL 进程具有访问权限。

2. `datadir` 配置项：您的配置文件中指定了 `datadir = /www/server/data`。请确保该路径是正确的 MySQL 数据目录，并且 MySQL 进程具有适当的访问权限。

3. `pid-file` 配置项：您的配置文件中指定了 `pid-file = /var/run/mysqld/mysqld.pid`。请确保该路径上存在相应的 PID 文件，并且 MySQL 进程具有写入权限。

4. `log_error` 配置项：您的配置文件中指定了 `log_error=/var/log/mysql/error.log`。请确保该路径上存在相应的错误日志文件，并且 MySQL 进程具有写入权限。

请检查这些配置项，确保路径和权限设置正确。如果问题仍然存在，请提供最新的日志信息和任何其他相关配置文件的内容，以便我能够更好地帮助您解决问题。

def amass_to_pose(group_path, save_path): bdata = np.load(group_path, allow_pickle=True) fps = 0 try: fps = bdata['mocap_framerate'] frame_number = bdata['trans'].shape[0] except: print(11111111111111) print(list(bdata.keys())) return fps

这段代码定义了一个名为 amass_to_pose 的函数，它有两个参数：group_path 和 save_path。函数的主要作用是将 AMASS 数据集中的运动捕捉数据转换为人体姿势数据，并将其保存到指定的文件路径中。该函数首先使用 NumPy 库中的 load() 函数从文件中加载数据，并将其存储在变量 bdata 中。接下来，该函数尝试获取变量 bdata 中 key 为 'mocap_framerate' 的值并将其存储在变量 fps 中。如果获取不到该值，则会打印一条错误信息并返回变量 fps。如果获取到了该值，则从变量 bdata 中获取 key 为 'trans' 的值，并将其存储在变量 frame_number 中。最后，该函数会将转换后的人体姿势数据保存到指定的文件路径中，并返回变量 fps。