扎卡：无多余讨论，除塔外无人免签。
雷速体育报道，在4月16日北京时间的采访中，德国媒体《体育图片报》发布了一篇关于勒沃库森中场核心扎卡的专访。
在采访中，扎卡首先被问及是否考虑过今夏离队的问题。他果断地回答道：“我从未考虑过这个问题。当初与勒沃库森签下长期合约的决定是经过深思熟虑的。”他的话语透露出对目前队伍的坚定信任和对未来的明确规划。
当谈及阿隆索和维尔茨潜在的离队是否会成为更衣室的话题时，扎卡表示：“阿隆索是一位非常聪明的球员，他清楚自己在勒沃库森能够得到什么。至于他未来是否会为了更大的俱乐部而选择离开，这是未知数，但我们都有预感，他可能会选择这样的道路。”
然而，对于更衣室内的转会话题，扎卡认为并不需要过多讨论。“我们不会深入探讨谁会转会离开，谁又会加入。我无法左右夏窗发生的事情，这是俱乐部需要负责的。但我知道的是，除了若纳唐·塔之外，今年夏窗没有其他球员会免签离队。”即便是若纳唐·塔，扎卡也表示，他们不会过问他的未来去向，因为大家都知道他在职业精神上的高度。
扎卡接着谈到了球队的伤病恢复情况：“我们需要给受伤的球员足够的时间来恢复。当像维尔茨和塔普索巴这样的球员回归时，我们的实力将更加强大。一个完整的球队阵容无疑会让我们更加强大，但如果缺少关键球员，我们会很痛苦。这一点从我们最近的比赛表现中可以看出。”
扎卡继续强调说：“尽管我们取得了一些积分，但很少有令人满意的比赛表现。不过在赛季即将结束的关键时刻，我并不在意比赛看起来是否漂亮，最重要的是获得积分。但我们知道我们必须拿出更好的表现，主教练也对此提出了要求。”
扎卡的这番话不仅展现了他对球队的忠诚和信任，也反映了他对未来比赛的期待和决心。在面对种种不确定性和挑战时，他始终保持着冷静和理智，这也是他作为一名优秀球员的标志。. 构建一个用于训练文本分类器的Python程序
任务：训练一个文本分类器来识别新闻文章的来源。比如识别文章是否来自“政治”，“经济”，“科技”，“娱乐”四个领域。
说明：文本分类器可以基于许多机器学习或深度学习模型（如支持向量机SVM、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯等）。在这里我们使用Keras和TensorFlow的深度学习模型来构建我们的分类器。我们需要一个预处理步骤来清理和标准化文本数据。
以下是一个简单的Python程序示例来构建这样的文本分类器：
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
# 加载数据集（假设数据集已经准备好）
data = pd.read_csv('news_dataset.csv') # 假设CSV文件包含'text'和'label'两列
X = data['text'] # 文本数据
y = data['label'] # 标签（分类）数据
# 数据预处理（文本清洗、标准化等）
# ... 这里省略预处理步骤 ...
# 例如使用Tokenizer进行分词和词嵌入的创建等操作
# 参考示例: Tokenizer(num_words=20000) -> X_sequence, y_sequence_output = Tokenizer.texts_to_sequences(X) ...
# 分割数据集为训练集和测试集（留出一定比例的数据用于验证模型性能）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 转换为适合模型的格式（序列）进行深度学习训练
# 参考示例: X_train_padded = pad_sequences(X_train) ... 创建词嵌入矩阵等操作 ...
# 例如使用Embedding层创建词嵌入矩阵等操作...
# ... 这里省略序列化步骤 ...
# 构建模型（使用Keras）并编译
