我们提供消息推送系统招投标所需全套资料,包括消息推送系统介绍PPT、消息推送系统产品解决方案、
消息推送系统产品技术参数,以及对应的标书参考文件,详请联系客服。
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/message', methods=['POST'])
def receive_message():
message = request.json
# 这里添加处理消息的逻辑
return 'Message received', 200
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5000)
]]>
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 假设我们已经有了一个消息列表和对应的标签
messages = ['Hello world', 'Buy now!', 'Nice to meet you']
labels = [0, 1, 0] # 0表示非垃圾邮件,1表示垃圾邮件
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(messages)
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(X, labels)
# 预测新消息
new_message = ['Limited time offer!']
X_new = vectorizer.transform(new_message)
prediction = classifier.predict(X_new)
print(prediction) # 输出预测结果
]]>