- 揭秘影评数据的金矿:基于 Python 的豆瓣电影排行榜热度挖掘与数据智能分析实战
程序员威哥
python开发语言
前言:从数据出发,看见银幕之外的流行密码在内容为王的时代,影视作品既是大众娱乐的主阵地,也是数据分析的重要入口。豆瓣作为中国最具影响力的影视评分平台之一,凝聚了数千万用户对电影、剧集的真实反馈。本文将带你一步步深入,从爬取豆瓣电影排行榜数据出发,结合Python技术栈,构建一个完整的热门电影数据采集+分析+可视化系统。我们不仅要采数据,更要从中挖掘背后的价值:哪些类型影片最受欢迎?评分是否与评论数
- Python 爬虫实战:抓取猫眼电影详情(评论情感分析 + 评分预测模型)
yansideyucsdn
python爬虫实战python爬虫开发语言
一、前言在互联网时代,数据成为了宝贵的资源。猫眼电影作为国内知名的电影信息平台,拥有海量的电影数据和用户评论,这些数据蕴含着丰富的信息,对于电影爱好者、研究人员以及相关行业从业者都具有极高的价值。通过Python爬虫技术,我们可以抓取猫眼电影的详细信息,包括电影评论,并进行情感分析和评分预测,从而深入挖掘数据背后的价值。本文将详细讲解如何实现这一过程,从环境搭建到数据处理与分析,助你轻松掌握Pyt
- 实战项目中文影评情感分析系统
中文影评情感分析系统:root{--primary:#23408e;--secondary:#4a7bb7;--accent:#3dc47e;--danger:#e24a4a;--neutral:#2988e5;--bg-grad:linear-gradient(120deg,#e7eaf640%,#b4c7e7100%);--bg-dark:linear-gradient(120deg,#232
- Python 爬虫实战:猫眼电影登录与票房数据爬取(请求签名算法解析)
yansideyucsdn
python爬虫实战python爬虫算法
一、引言猫眼电影作为国内知名的电影票务平台,提供了丰富的电影票房数据和影评信息。通过Python爬虫技术,我们可以抓取猫眼电影的票房数据,进行数据分析和可视化展示。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取猫眼电影的票房数据,并解析请求签名算法,实现合法合规的数据采集。二、项目背景与目标2.1项目背景猫眼电影平台拥有海量的电影票房数据和用户评价,这些数据对于电影行业从业者、研究人员以及普通观众
- MATLAB NLP 工具箱 文本预处理教程
tyatyatya
MATLAB教程matlab自然语言处理开发语言
文章目录前言一、文本预处理核心步骤二、MATLAB实现示例三、高级预处理技术四、预处理流程整合五、性能优化与注意事项六、实战案例:IMDB影评预处理前言以下是MATLAB自然语言处理(NLP)工具箱的文本预处理教程,涵盖核心步骤、代码实现及最佳实践。一、文本预处理核心步骤文本清理:去除HTML标签、特殊字符、数字等分词:将文本拆分为单词或子词大小写统一:通常转换为小写停用词过滤:移除无实际意义的高
- python项目开发案例集锦 豆瓣-Python第三个项目:爬取豆瓣《哪吒之魔童降世》 短评...
weixin_37988176
前面爬完网站信息图片之后,今天的又有了个小目标,最近的电影哪吒很火,去豆瓣上看了一下影评,决定了今天主要是实现Python第三个项目:爬取豆瓣《哪吒之魔童降世》短评,然后下载在excel表格里面查看。在网上找了一个开源的小例子,但是豆瓣的网页结构以及有所调整,爬到的时间和评论都是空的,对代码进行了一些修改,可以爬取豆瓣最新的网页里面某部电影的短评,如果需要其他电影短评,直接改一下参数链接即可。#_
- ⭐️白嫖的阿里云认证⭐️ 【真题&参考答案】:大模型Clouder认证:利用大模型提升内容生产能力
Charles茶总
模拟题阿里云人工智能大模型Clouder认证提示词Prompt
Tips:请做完以后再查看参考答案。一、单选题(每题5分,共计15题)某位设计师正在开发一款新的电影评论应用,希望利用大语言模型为用户提供自动化的影评服务。设计师应如何指导模型生成符合特定风格的影评?a.直接向大模型提问b.使用思维链提示一步步询问大模型c.要求大模型限定输出风格d.提示词使用分隔符号某用户正在为一个相对复杂的任务设计提示词,使用思维链提示相较于标准提示的优势在于什么?a.更快得出
- Python 基于 Bert 的中文情歌分析,多分类中文情感分析
程序员徐师兄
Python入门专栏pythonbert分类中文情感分析
前言在自然语言处理(NLP)领域中,情感分析是一项非常常见的任务。它的目标是判断文本的情感倾向,例如在社交媒体上的评论、产品评价、电影评论等数据中,识别文本是正面的、负面的,还是中性的。与传统的二分类情感分析不同,许多应用场景下需要将情感分为更多类别,例如正面、负面和中性,这就是所谓的多分类情感分析。本指南将带你一步步使用BERT(BidirectionalEncoderRepresentatio
- Python爬虫实战:获取douban最新战争电影评论数据并分析,为影评人提供素材
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言rpcajax
一、系统架构设计与关键技术定义1.1网络爬虫技术定义网络爬虫(WebCrawler)是一种按照一定规则自动抓取万维网信息的程序或脚本,核心功能包括:HTTP请求:通过requests库模拟浏览器发送请求,遵循豆瓣服务器响应协议页面解析:利用BeautifulSoup解析HTML文档,提取结构化数据(如评论内容、评分等)状态管理:维护请求队列、处理Cookie/Session,应对动态网页渲染1.2
- 自然语言处理入门:BERT情感分析实战(附完整代码+原理详解)
全息架构师
Python实战项目大揭秘python人工智能深度学习
自然语言处理入门:BERT情感分析实战(附完整代码+原理详解)摘要:本文为零基础读者系统讲解自然语言处理(NLP)核心原理,基于BERT模型实现电影评论情感分析实战项目。从词向量到Transformer架构,包含数据预处理、模型微调、性能评估全流程详解,助你快速掌握NLP开发技能!关键词:自然语言处理、BERT、Transformer、情感分析、PyTorch一、为什么选择情感分析作为NLP入门项
- 毕业设计:基于机器学习的热播电影评价和票房预测系统
Krin_IT
机器学习人工智能毕业设计
目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1自然语言处理2.2情感分析三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到
- MovieLens 数据集介绍与下载指南
古月฿
软件安装教程数据集人工智能
目录一、数据集简介二、数据集包含的内容三、数据集的用途四、数据集安装(一)在线下载(二)借助Python库安装(三)文章置顶数据集一、数据集简介MovieLens数据集在推荐系统领域极具影响力,由明尼苏达大学GroupLens研究小组精心收集并持续维护。该数据集整合了大量电影评分、标签及相关元数据,为推荐算法的研究与优化提供了坚实的数据基础,助力学者和开发者构建更精准的用户观影偏好推荐系统。二、数
- 昨日种种,昨日死.今日种种,今日生.--看了几篇影评有感
喜欢小马的小曹同学
杂记diary
看了姜文的一步之遥的影评.顺便看了一下关于他的其他作品的解析吧,算是类似的视频.感觉这个人很有意思,拍的电影和很有意思.可以拍一些观众容易懂的,赚钱的.但是,没有迎合,不过也用让子弹飞证明了自己可以排出赚钱的那种电影.一步之遥的一个贴吧解读,挺有意思.然后又看了高晓松采访姜文的晓说.一个人的成长和他所处的时代背景是有关系的.感兴趣的可以看一下.姜文说的关于史书.资治通鉴和史记的个人评价,我觉得让我
- (源码)TensorFlow自然语言处理深度解析:从理论到工业级实践
qq_16226939
人工智能tensorflow自然语言处理人工智能python深度学习bertnlp
本文是关于另一篇文章TensorFlow自然语言处理深度解析:从理论到工业级实践-CSDN博客的后续,以下是一个完整的、可执行的TensorFlowNLP代码实现,整合了文章中提到的核心技术点(注意力机制、BERT实现、混合精度训练、模型量化等),基于IMDB电影评论数据集构建文本分类系统:importtensorflowastfimporttensorflow_hubashubimportten
- 推荐算法分析
乘秋川
毕设推荐算法
一、性能分析指标1.准确性指标(AccuracyMetrics)衡量推荐系统预测评分的准确性,包括:✅RMSE(均方根误差,RootMeanSquaredError)解释:衡量预测评分(\hat{r}_i)和真实评分(r_i)之间的偏差,数值越低表示误差越小。适用场景:适用于评分预测任务,比如电影评分推荐(1~5星)。缺点:对大误差更敏感,如果有极端值(outliers),RMSE可能会偏大。✅M
- 【从零开始的LeetCode-SQL】SQL题库练习5
九圣残炎
leetcodesql数据库
高级查询和连接1341.电影评分表:Movies+---------------+---------+|ColumnName|Type|+---------------+---------+|movie_id|int||title|varchar|+---------------+---------+movie_id是这个表的主键(具有唯一值的列)。title是电影的名字。表:Users+----
- python学习笔记--实现简单的爬虫(一)
moxiaoran5753
python
任务:爬取豆瓣最受欢迎的250个电影的资料链接:豆瓣电影Top250用浏览器打开后,使用F12或鼠标右键--检查,查看网页的源代码,分析网页结构,如下图所示:分析后得知:1.电影名位于class为hd的div中,里边嵌套中一层a标签和span标签,最终目的地为;2.电影评分位于class_="rating_num"的span中;3.电影资料位于class_="bd"的div中;参见下图:下面通过编
- 基于Hugging Face的Transformer实战
小诸葛IT课堂
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一、为什么选择HuggingFace?HuggingFace生态提供:30,000+预训练模型(BERT、GPT、T5等)统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具(Optimum、InferenceEndpoints)二、文本分类实战:IMDB影评情感分析1.环境安装与数据准备pipinstalltransformersdatasetsevaluateacc
- Python 爬虫实战:电影评论数据抓取与自然语言处理
西攻城狮北
python爬虫开发语言
引言作为一名对电影数据和自然语言处理感兴趣的内容创作者,我决定利用Python爬虫技术抓取IMDb上的电影评论数据,并进行自然语言处理分析。这不仅可以帮助我们了解观众对电影的反馈,还能为电影制作方提供有价值的参考。一、项目背景IMDb(互联网电影数据库)是全球最大的电影数据库,用户可以在上面查看电影信息和用户评论。本项目旨在爬取IMDb上的电影评论,并对评论进行自然语言处理(NLP),以提取情感、
- 基于pandas的哪吒2电影评论数据分析
2302_80651048
数据分析大数据数据挖掘
一、项目背景《哪吒2》作为国产动画电影的续作,凭借前作积累的口碑与IP效应,上映后引发广泛讨论。为深入理解观众对影片的真实反馈,挖掘市场评价中的关键信息,本项目基于电影评论数据集,从评分、情感倾向、地域分布、时间趋势等多维度展开分析,旨在为电影制作方、宣发团队及行业研究者提供数据驱动的决策支持。二、分析目标观众评价洞察:解析评分分布与情感倾向,识别影片的核心优势与争议点。用户行为分析:探索评论时间
- Python与数据可视化案例:电影评分可视化
master_chenchengg
pythonpython办公效率python开发IT
Python与数据可视化案例:电影评分可视化电影评分数据的魅力:为什么可视化很重要数据收集:如何获取电影评分数据使用API接口网络爬虫技术数据清洗与预处理:让数据变得干净整洁可视化实战:用Matplotlib和Seaborn绘制电影评分图表电影评分数据的魅力:为什么可视化很重要对于电影爱好者而言,电影评分不仅仅是数字那么简单,它承载着无数影迷的期待与梦想。想象一下,当你站在电影院门口,面对琳琅满目
- Python提取评论(使用pycharm+Python)
发光的大猫
Python+pycharmpythonpycharm
一、安装调用所要用到的库函数importrequestsfrombs4importBeautifulSoup二、自定义根据每页影评的url爬取影评的方法#1.请求urldefgetData(url):三、请求头为字典格式headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,l
- 基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1豆瓣电影评论数据的价值1.1.1反映观众观影偏好1.1.2影响电影市场走向1.1.3为推荐系统提供数据支持1.2Python在数据处理与分析中的优势1.2.1丰富的数据处理库1.2.2强大的数据分析和可视化能力1.2.3简洁高效的语法1.3本文的研究目的和意义1.3.1探索豆瓣电影评论数据的特点1.3.2实践
- 27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论,来判断电影评论是积极的,还是消极的。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理人工智能
一、如果我们要做这个项目,第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集,一个是原始评论数据集《reviews.txt》,以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》,下面的程序就是找到这两个数据集,并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
山海青风
#机器学习机器学习python人工智能
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- 深度学习-情感分析
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析,这里以影评的情感分析为例,数据集使用IMDB影评数据集。使用PyTorch实现1.安装必要的库pipinstalltorchtorchtextspacypython-mspacydownloaden_core_web_sm2.代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 大语言模型常见任务及评测数据集汇总(一):70 余个数据集!
大F的智能小课
大模型实战人工智能
1.文本分类1.1.中文文本分类数据集:THUCNews:清华大学推出的中文新闻文本数据集,包含了74万篇新闻文章,覆盖了10个类别。LCQMC:哈尔滨工业大学发布的数据集,主要用于中文句子匹配任务,也常用于文本分类。BQCorpus:同样用于中文句子匹配,也可用于文本分类。1.2.英文文本分类数据集:IMDb:包含50,000条影评数据,分为正面和负面两类,常用于情感分析。20Newsgroup
- 如何使用 Python 爬虫获取猫眼电影数据:电影评分与评论分析
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言数据分析数据挖掘
引言随着互联网的快速发展,越来越多的人开始使用各种在线平台来了解电影信息,猫眼电影作为一个非常流行的在线电影票务平台,提供了详细的电影评分、评论和票房数据。这些数据对于影迷、电影行业从业者、市场分析人员等群体来说都非常有价值。通过爬取猫眼电影平台上的数据,我们可以分析电影的市场表现、用户反馈以及电影的评分趋势。本篇博客将详细介绍如何使用Python爬虫技术获取猫眼电影平台上的电影数据,重点关注电影
- TensorFlow 学习笔记--基础文本分类
小陈加油中···
tensorflow学习笔记
电影评论文本分类官网的教程代码有一些问题:1.调用文件夹时,官网的调用方式有错。2.调用vectorize_layer没有返回,3.模型编译时,metics写错了。4.最后新的数据要转为张量才能用来预测。这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考:[基本文本分类](htt
- python电影评价分析_用 Python 分析豆瓣电影 TOP250
weixin_39806413
python电影评价分析
用Python分析豆瓣电影TOP250既然要分析豆瓣电影TOP250,那么肯定就要把相关的数据采集下来,比如排名,电影名,导演,主演等信息.那就肯定使用一下爬虫咯,如果还不会的话,欢迎看之前的文章:Python爬虫学习(一)概述Python爬虫学习(二)urllib基础使用Python爬虫学习(三)urllib进阶使用Python爬虫学习(四)正则表达式Python爬虫学习(五)爬取电影排行榜及其
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite