源码之家
源码之家

python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析 毕业设计 源码

一、项目介绍

python商品评论数据采集与分析可视化系统

Flask框架、MySQL数据库、 requests爬虫、可抓取指定商品评论、Echarts可视化、评论多维度分析、NLP情感分析、LDA主题分析、Bayes评论分类

1、关于数据的说明：  小米手机京东旗舰店，爬取的评论数据

2、贝叶斯分类算法：准确率=93.49%

二、项目截图

python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析 毕业设计 源码_第1张图片

python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析 毕业设计 源码_第2张图片

python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析 毕业设计 源码_第3张图片

python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析 毕业设计 源码_第4张图片

python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析 毕业设计 源码_第5张图片

python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析 毕业设计 源码_第6张图片

python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析 毕业设计 源码_第7张图片

python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析 毕业设计 源码_第8张图片

python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析 毕业设计 源码_第9张图片

三、补充说明

一、nlp情感分析

数值1表示正向评论，数值0表示负向评论

二、情感分析

  对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情 感、情绪、评价和态度的计算研究。文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。

  本文将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属于不同的情感倾向。

·最常用于微博、微信、用户论坛等语境下的短文本分析

·大量的文本预处理技术需求[ 网页解析，文本抽取，正则表达式等 ]

·情感分析的特殊性

·文本长度相对较短

·语境比较独特

·需要提取的信息量较为特别(·否定词，歧义词可能导致明显误判·新词出现速度很快·分词很难做到尽善尽美)

# 1.基于词袋模型的分析

数据概况:

抓取自购物网站的正向、负向评论各约1万条。涵盖了数码、书籍、食品等多个领域。

基于词典进行情感分析     情感字典(sentiment dictionary)

·还行1 *不错2 ·不好-2太差了-3

·否定词的处理:前向搜索若干词条，以进行翻转

·情感得分的计算

·加载情感字典为Dict  

·遍历句子中的词条，将对应的分值相加

·分值之和作为该句的情感得分  

·所有句子的情感得分的平均值作为该文本的情感得分

基于词袋模型进行情感分析

·用金标准得到已准确分类的训练样本

·以词袋模型为基础，将情感分析完全看作是文本分类的一个简单实例来进行处理

·可按照分类进行预测，也可按照情感分值进行预测·需要对模型准确率和速度进行权衡

·效果较词典模型更好，但仍然忽略了上下文的关联信息

·可以考虑使用bigram或者trigram方式抽取词条，以同时考虑否定词和程度副词的影响

·可以考虑使用关键词进行模型拟合

四、其他项目学习

2023招聘数据+多元爬虫+实时分析+预测推荐 旅游推荐管理系统 flask+居民消费数据可视化
2023招聘数据分析可视化系统+爬虫 7种薪资预测模型  Python民宿推荐系统 django+微博就业舆情分析系统
2023旅游景点推荐+酒店推荐+景点爬虫/酒店爬虫（去哪儿） 设备租借维修管理系统 django+问卷系统
2023全国租房数据分析+爬虫+可视化（各省份） python商品供需平台 django+药品信息+二维码+可视化
2023电影数据爬虫+可视化+协同过滤推荐系统 优智学直播授课平台 django+知识图谱计算机组成原理课程资源管理系统
2023新闻数据分析 爬虫 可视化 情感分析  电影票房数据分析 Django的招聘信息数据可视化
2023Flask招聘数据可视化大屏 Django二手房交易预测及展示系统 flask+b站美食视频+可视化分析
2023租房数据+爬虫+推荐+可视化系统 基于Flask的疫情监控可视化+mysql flask+c语言知识知识图谱问答
2023简单版_招聘数据爬虫+清洗+可视化 豆瓣电影数据分析与可视化 flask+Python的哈尔滨市房价预测系统
2023商品数据爬虫+推荐系统（Apriori算法） 高校数据可视化_Echart flask+安徽大数据分析的景区管理系统
2023商品数据爬虫+推荐系统+可视化大屏 python爬取招聘数据及可视化分析 flask+豆瓣电影可视化分析
2023新浪微博+爬虫+话题舆情分析系统 Flask与爬虫实现招聘岗位数据分析可视化系统 flask+高速公路经营信息分析系统+伪造
2023电商数据采集+预测+可视化系统 Django图书管理系统 flask+基于Python的疫情数据分析
2023招聘推荐系统+可视化（协同过滤算法） Django员工考勤系统 django+微博新疆舆情信息
2023商品评论数据采集与分析可视化系统1 个人博客系统 django+疫苗接种+可视化管理系统
2023商品评论数据分析可视化系统2 steam游戏数据分析可视化 django+招聘可视化+简历
Flask+LSTM音乐双推荐算法+爬虫+可视化系统（深度学习） 国民经济和社会发展数据可视化 django+中医招聘+可视化
Flask+LSTM电影双推荐算法+爬虫+可视化系统（深度学习） 爬虫疫情数据可视化 数据管理 疫情新闻 flask+boss直聘+可视化分析
Flask+LSTM招聘双推荐算法+爬虫+可视化系统（深度学习） 基于Django的教务信息管理系统源码 flask+b站数据可视化系统
网络爬虫与协同过滤算法电影推荐系统（vue前端） deepsort道路车辆追踪+速度实时分析系统 flask+hadoop+招聘数据可视化
电影推荐算法+爬虫+可视化系统 员工人脸考勤系统 flask+Python爬虫的豆瓣电影数据可视化分析
Flask+Vue旅游景点数据爬虫+大屏实时监控系统 基于Django动物识别系统 flask+电影票房分析可视化+预测
基于Flask的旅游数据可视化大屏系统 车牌识别系统1 flask+景点+协同过滤
豆瓣电影+爬虫+可视化分析 车牌识别系统2 flask+逻辑电路知识图谱
基于K-means算法的校园微博热点话题发现系统 无人机目标识别+目标跟踪 （OpenCV+YOLO） python的访客预约登记系统的设计与实现
基于协同过滤算法的新闻推荐系统 人脸识别 OpenCV人脸检测 pyqt5框架、人脸管理 selenium+海关统计数据爬虫
基金数据分析 爬虫 基金对比 Django框架 数据可视化 YOLO目标检测算法 实时目标检测  pytorch  爬虫+科研项目自动采集
股票数据可视化+推荐系统（协同过滤推荐算法） pyqt5+yoloV5目标检测平台 苏州旅游网
boss直聘数据分析可视化+爬虫 OCR车牌识别 YOLOv5 flask+泰安市天气可视化+预测
网易云音乐数据爬虫+数据分析可视化系统 手势控制鼠标 flask+物价价格指数
新闻混合推荐算法+爬虫+可视化（新浪新闻） 手势控制音量 flask+携程旅游可视化
拉钩招聘数据分析+7种预测模型+推荐 手势拖放物体 flask+学习行为分析
链家租房数据爬虫+可视化 基于opencv的人脸识别智能考勤管理系统 flask+疫情可视化
全国气象数据爬虫+可视化 Python人脸识别签到考勤系统（opencv+pyqt5） flask+影视评论+情感分析
商品销售数据分析+爬虫+可视化 基于深度学习的老照片修复系统  flask+知识图谱河北省人工智能行业问答
微博舆情情感分析+爬虫+可视化（新浪） 人物关系可视化及问答系统 知识图谱 人物关系  pyqt+填写志愿系统
Flask框架多元爬虫房价舆情系统系统 基于卷积神经的车牌识别系统  Python的招聘信息+django可视化分析系统
Flask舆情监控、舆情管理情感分析系统 Python+Django实现基于人脸识别的门禁管理系统 航空爬虫系统
全国疫情数据爬虫+可视化大屏 Python人脸识别签到 链家成都二手房推荐可视化_flask
51job招聘爬虫+数据分析（前程无忧） django+jd手机商品分析系统 爬虫二次开发
微博实时热点数据可视化大屏 django+Prophet的空气质量分析的设计与实现 西藏舆情系统
微博热搜舆情分析 情感分析可视化系统 django+python的商品评论情感分析系统 flask+贴吧+高校可视化
全国5A级景区景点数据分析与可视化平台 django+人脸识别考勤系统 flask+鲜花销售可视化
实验室药品管理数据分析可视化 django+Scrapy+瓜子二手车数据采集可视化系统 flask+学生管理系统
微博用户情感分析系统 django+保定市空气质量分析 flask+义乌小商品可视化
电商数据爬虫+比价系统（京东）京东爬虫 可视化 django+电影+知识图谱+推荐 flask+音乐知识图谱和问答系统
淘宝数据爬虫与可视化 django+短视频+标签+推荐 flask+游戏角色分析系统
豆瓣电影数据爬虫与可视化 django+个性化资讯推荐系统 flask+知识图谱问答系统修改版
车牌识别+车辆管理+计费系统 django+海风分类预测 python+django+智能推荐销售商城
智能停车场计费管理系统 django+基于爬虫的公众人物及其粉丝群体的系统 大数据分析的网络舆情信息监测平台构建
商品房数据可视化与房价预测推荐系统 django+美食推荐系统+协同过滤 Python爬虫+反腐系统
购物商城网站、电商网站 （51） django+情感分析+豆瓣基于网络爬虫的影视系统 基于Flask学生成绩管理系统
基于Python的音乐播放管理系统（大学生） django+网络爬虫的疫情数据可视化分析 django社团管理系统_577ux（管理系统）
电影数据分析可视化 django+mysql+51招聘可视化修改 django-新生入学管理系统
汽车评论舆情分析系统 django+python的jd商品评价采集和协同过滤.. django公务员考试信息管理系统_o88h3
景区评论 情感分析 舆情分析系统 django+python招聘数据分析系统+mangodb django基于Django的手办交易平台_qu1d0
疫情数据爬虫分析可视化系统 django+renlian+kaoqing+keshihua django基于python的企业it资产管理系统
淘宝评论情感分析舆情分析系统 django+scrapy+猫咪网可视化 django基于python的图书馆管理系统_582a0
Django垃圾邮件分类检测系统 django+大数据专业基础知识图谱 django基于大数据的应届生求职系统
外卖订餐数据的分析与应用系统 django+豆瓣电影协同过滤推荐+影评分词分类 django宾馆管理系统
Flask外卖订餐系统 django+二手车网站数据分析与可视化 django平南盛世名城小区疫情防控系统
python农业信息数据可视化系统 django+供热负荷动态系统+预测 django摄影交流平台
Flask商家订单管理 django+基于Python的电影推荐系统的设计与系统 django新生报到服务管理系统
电商用户行为日志数据分析系统 django+基于线性回归的小说上架订阅预测 django旅游信息管理系统
IT类招聘信息数据的分析与应用系统 django+逻辑电路知识图谱 django旅游网站设计
基于协同过滤的淘宝商铺推荐系统  django+商城+评论 django智能旅游推荐系统
豆瓣电影爬虫+清洗+可视化系统 django+网络小说17K网站数据可视化分析 django校园用车管理系统
Python招聘岗位信息聚合系统（拥有爬虫爬取、数据分析、可视化、互动等功能） django+nba+可视化分析 django水果销售系统
基于python爬虫的微博疫情舆论情感分析可视化系统 django+python的jd商品手机分析系统+对比 django物业信息管理系统_435y5
基于python爬虫的计算机专业毕业生就业分析可视化分析系统 django+request多线程+知音漫客分析 django用Python设计学生成绩管理系统_gpkm2
基于python爬虫的网易云歌单可视化分析系统 django+Scrapy+游侠网游戏数据采集可视化系统 django电影个性化推荐系统
基于python爬虫的旅游大数据分析可视化系统 django+电商推荐系统 django疫情数据可视化分析系统_l748x
基于python的电商用户行为分析管理系统 django+豆瓣网+书籍推荐 django疫情防控下医院人员调动系统_1r117
基于Python的Flask框架开发的在线电影网站系统 django+肺部疾病数据分析 django药物管理系统
基于Python用户画像以及协同过滤的音乐推荐系统 django+股票+智能投顾系统 django邯郸地标美食导游平台
基于Python的音乐推荐系统 django+基于python的股票筛选的设计与实现 django食堂外卖系统_oq09k
基于Python的电影推荐系统 django+家庭用电智能管控系统 django高校教室管理系统
基于Python的动漫推荐系统 django+美食数据+分析系统 django校园社团管理系统
基于Python的新闻推荐系统 django+贫困大学生识别 django电子病历管理系统
基于Python的图书推荐系统 django+商家推荐系统 2023招聘推荐+爬虫+可视化（协同过滤）
基于Python的旅游推荐系统 django+网络小说可视化+预测 2023游戏数据采集可视化分析系统
基于Python的美食推荐系统 flask+苏州旅游信息的爬取与可视化分析 2023股票数据采集分析可视化系统
基于Python的景点推荐系统 flask+携程旅游景点热度+可视化展示 2023_B站数据采集分析+可视化+算法推荐系统
基于Python的商品推荐系统 flask+学生老师信息管理 2023智慧交通大数据监控平台
基于Python的租房推荐系统 flask+疫情防控数据可视化系统 2023双推荐算法+商品推荐系统+爬虫
基于Python的就业推荐系统 flask+影评+nlb情感分析
基于Python的 XX 推荐系统 （可定制） flask+知识图谱+银行风控系统
基于Python的高考志愿专业推荐高校推系统 flask+中国电影知识图谱
基于Python的图书推荐+可视化系统 django+微博冬奥会舆情分析系统
基于Python的旅游推荐+可视化系统 django+微博疫情舆论+情感分析+可视化
基于Python的新闻推荐+可视化系统 django+招聘信息+可视化
基于Python的汽车推荐+可视化系统 django-python的购物推荐系统
基于Python的电影推荐+可视化系统 Python的影视数据可视化 票房预测
大学生心理评价和分析管理系统 flask+boss直聘-招聘信息获取与分析
电影管理网站 flask+Python+大屏的中国影业数据分析系统
民宿管理网站 flask+spark的前程无忧互联网+可视化
商品库存管理系统 flask+差旅+可视化分析
特色美食管理系统 flask+电影票房可视化+推荐
疫情信息管理系统 flask+福州房源分析系统
音乐播放推荐系统 flask+杭州租房可视化分析+预测

你可能感兴趣的:(微信biyesheji0001,python,flask,爬虫,评论数据)

  • QQ群采集助手，精准引流必备神器 2401_87347160 其他经验分享
    功能概述微信群查找与筛选工具是一款专为微信用户设计的辅助工具，它通过关键词搜索功能，帮助用户快速找到相关的微信群，并提供筛选是否需要验证的群组的功能。主要功能关键词搜索：用户可以输入关键词，工具将自动查找包含该关键词的微信群。筛选功能：工具提供筛选机制，用户可以选择是否只显示需要验证或不需要验证的群组。精准引流：通过上述功能，用户可以更精准地找到目标群组，进行有效的引流操作。3.设备需求该工具可以
  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 【iOS】MVC设计模式 Magnetic_h iosmvc设计模式objective-c学习ui
    MVC前言如何设计一个程序的结构，这是一门专门的学问，叫做"架构模式"（architecturalpattern），属于编程的方法论。MVC模式就是架构模式的一种。它是Apple官方推荐的App开发架构，也是一般开发者最先遇到、最经典的架构。MVC各层controller层Controller/ViewController/VC（控制器）负责协调Model和View，处理大部分逻辑它将数据从Mod
  • 微服务下功能权限与数据权限的设计与实现 nbsaas-boot 微服务java架构
    在微服务架构下，系统的功能权限和数据权限控制显得尤为重要。随着系统规模的扩大和微服务数量的增加，如何保证不同用户和服务之间的访问权限准确、细粒度地控制，成为设计安全策略的关键。本文将讨论如何在微服务体系中设计和实现功能权限与数据权限控制。1.功能权限与数据权限的定义功能权限：指用户或系统角色对特定功能的访问权限。通常是某个用户角色能否执行某个操作，比如查看订单、创建订单、修改用户资料等。数据权限：
  • 理解Gunicorn：Python WSGI服务器的基石 范范0825 ipythonlinux运维
    理解Gunicorn：PythonWSGI服务器的基石介绍Gunicorn，全称GreenUnicorn，是一个为PythonWSGI（WebServerGatewayInterface）应用设计的高效、轻量级HTTP服务器。作为PythonWeb应用部署的常用工具，Gunicorn以其高性能和易用性著称。本文将介绍Gunicorn的基本概念、安装和配置，帮助初学者快速上手。1.什么是Gunico
  • c++ 的iostream 和 c++的stdio的区别和联系 黄卷青灯77 c++算法开发语言iostreamstdio
    在C++中，iostream和C语言的stdio.h都是用于处理输入输出的库，但它们在设计、用法和功能上有许多不同。以下是两者的区别和联系：区别1.编程风格iostream（C++风格）：C++标准库中的输入输出流类库，支持面向对象的输入输出操作。典型用法是cin（输入）和cout（输出），使用>操作符来处理数据。更加类型安全，支持用户自定义类型的输入输出。#includeintmain(){in
  • 《投行人生》读书笔记 小蘑菇的树洞
    《投行人生》----作者詹姆斯-A-朗德摩根斯坦利副主席40年的职业洞见-很短小精悍的篇幅，比较适合初入职场的新人。第一部分成功的职业生涯需要规划1.情商归为适应能力分享与协作同理心适应能力，更多的是自我意识，你有能力识别自己的情并分辨这些情绪如何影响你的思想和行为。2.对于初入职场的人的建议，细节，截止日期和数据很重要截止日期，一种有效的方法是请老板为你所有的任务进行优先级排序。和老板喝咖啡的好
  • Long类型前后端数据不一致 igotyback 前端
    响应给前端的数据浏览器控制台中response中看到的Long类型的数据是正常的到前端数据不一致前后端数据类型不匹配是一个常见问题，尤其是当后端使用Java的Long类型（64位）与前端JavaScript的Number类型（最大安全整数为2^53-1，即16位）进行数据交互时，很容易出现精度丢失的问题。这是因为JavaScript中的Number类型无法安全地表示超过16位的整数。为了解决这个问
  • Python数据分析与可视化实战指南 William数据分析 pythonpython数据
    在数据驱动的时代，Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区，成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例，带领大家学习如何使用Python进行数据分析，并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前，我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
  • WPF中的ComboBox控件几种数据绑定的方式 互联网打工人no1 wpfc#
    一、用字典给ItemsSource赋值（此绑定用的地方很多，建议熟练掌握）在XMAL中：在CS文件中privatevoidBindData(){DictionarydicItem=newDictionary();dicItem.add(1,"北京");dicItem.add(2,"上海");dicItem.add(3,"广州");cmb_list.ItemsSource=dicItem;cmb_l
  • python os.environ 江湖偌大 python深度学习
    os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='0'#默认值，输出所有信息os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='1'#屏蔽通知信息（INFO）os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#屏蔽通知信息和警告信息（INFO\WARNING）os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='
  • Python中os.environ基本介绍及使用方法 鹤冲天Pro #Pythonpython服务器开发语言
    文章目录python中os.environos.environ简介os.environ进行环境变量的增删改查python中os.environ的使用详解1.简介2.key字段详解2.1常见key字段3.os.environ.get()用法4.环境变量的增删改查和判断是否存在4.1新增环境变量4.2更新环境变量4.3获取环境变量4.4删除环境变量4.5判断环境变量是否存在python中os.envi
  • Pyecharts数据可视化大屏：打造沉浸式数据分析体验 我的运维人生 信息可视化数据分析数据挖掘运维开发技术共享
    Pyecharts数据可视化大屏：打造沉浸式数据分析体验在当今这个数据驱动的时代，如何将海量数据以直观、生动的方式展现出来，成为了数据分析师和企业决策者关注的焦点。Pyecharts，作为一款基于Python的开源数据可视化库，凭借其丰富的图表类型、灵活的配置选项以及高度的定制化能力，成为了构建数据可视化大屏的理想选择。本文将深入探讨如何利用Pyecharts打造数据可视化大屏，并通过实际代码案例
  • 怎么起诉借钱不还的人？怎样起诉欠款不还的人？ 影子爱学习
    怎么起诉借钱不还的人？怎样起诉欠款不还的人？如果遇到难以解决的法律问题，我们可以匹配专业律师。例如：婚姻家庭（离婚纠纷）、刑事辩护、合同纠纷、债权债务、房产（继承）纠纷、交通事故、劳动争议、人身损害、公司相关法律事务（法律顾问）等咨询推荐手机/微信:15633770876【全国案件皆可】借钱不还起诉对方需要哪些资料起诉欠钱不还的，一般需要的材料包括以下这些：借据、收据、欠条、付款凭证等证据，以及向
  • Python教程：一文了解使用Python处理XPath 旦莫 Python进阶python开发语言
    目录1.环境准备1.1安装lxml1.2验证安装2.XPath基础2.1什么是XPath？2.2XPath语法2.3示例XML文档3.使用lxml解析XML3.1解析XML文档3.2查看解析结果4.XPath查询4.1基本路径查询4.2使用属性查询4.3查询多个节点5.XPath的高级用法5.1使用逻辑运算符5.2使用函数6.实战案例6.1从网页抓取数据6.1.1安装Requests库6.1.2代
  • Google earth studio 简介 陟彼高冈yu 旅游
    GoogleEarthStudio是一个基于Web的动画工具，专为创作使用GoogleEarth数据的动画和视频而设计。它利用了GoogleEarth强大的三维地图和卫星影像数据库，使用户能够轻松地创建逼真的地球动画、航拍视频和动态地图可视化。网址为https://www.google.com/earth/studio/。GoogleEarthStudio是一个基于Web的动画工具，专为创作使用G
  • python os.environ_python os.environ 读取和设置环境变量 weixin_39605414 pythonos.environ
    >>>importos>>>os.environ.keys()['LC_NUMERIC','GOPATH','GOROOT','GOBIN','LESSOPEN','SSH_CLIENT','LOGNAME','USER','HOME','LC_PAPER','PATH','DISPLAY','LANG','TERM','SHELL','J2REDIR','LC_MONETARY','QT_QPA
  • LLM 词汇表 落难Coder LLMsNLP大语言模型大模型llama人工智能
    Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集，而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示，而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
  • 关于提高复杂业务逻辑代码可读性的思考 编程经验分享 开发经验java数据库开发语言
    目录前言需求场景常规写法拆分方法领域对象总结前言实际工作中大部分时间都是在写业务逻辑，一般都是三层架构，表示层（Controller）接收客户端请求，并对入参做检验，业务逻辑层（Service）负责处理业务逻辑，一般开发都是在这一层中写具体的业务逻辑。数据访问层（Dao）是直接和数据库交互的，用于查数据给业务逻辑层，或者是将业务逻辑层处理后的数据写入数据库。简单的增删改查接口不用多说，基本上写好一
  • SQL Server_查询某一数据库中的所有表的内容 qq_42772833 SQLServer数据库sqlserver
    1.查看所有表的表名要列出CrabFarmDB数据库中的所有表（名），可以使用以下SQL语句：USECrabFarmDB;--切换到目标数据库GOSELECTTABLE_NAMEFROMINFORMATION_SCHEMA.TABLESWHERETABLE_TYPE='BASETABLE';对这段SQL脚本的解释：SELECTTABLE_NAME：这个语句的作用是从查询结果中选择TABLE_NAM
  • 特殊的拜年 飘雪的天堂
    文/雪儿大年初一，家家户户没有了轰响的鞭炮声，大街上没有了人流涌动的喧闹，几乎看不到人影，变得冷冷清清。天刚亮不大会儿，村里的大喇叭响了起来：由于当前正值疾病高发期，流感流行的高峰期。同时，新型冠状病毒感染的肺炎进入第二波流行的上升期。为了自己和他人的健康安全着想，请大家尽量不要串门拜年，不要在街里走动。可以通过手机微信，视频，电话，信息拜年……今年的春节真是特别。禁止燃放鞭炮，烟花爆竹，禁止出村
  • 使用Faiss进行高效相似度搜索 llzwxh888 faisspython
    在现代AI应用中，快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库，特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索，并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss？Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库，主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
  • 使用LLaVa和Ollama实现多模态RAG示例 llzwxh888 python人工智能开发语言
    本文将详细介绍如何使用LLaVa和Ollama实现多模态RAG（检索增强生成），通过提取图像中的结构化数据、生成图像字幕等功能来展示这一技术的强大之处。安装环境首先，您需要安装以下依赖包：!pipinstallllama-index-multi-modal-llms-ollama!pipinstallllama-index-readers-file!pipinstallunstructured!p
  • python是什么意思中文-在python中%是什么意思 编程大乐趣
    Python中%有两种：1、数值运算：%代表取模，返回除法的余数。如：>>>7%212、%操作符（字符串格式化，stringformatting），说明如下：%[(name)][flags][width].[precision]typecode(name)为命名flags可以有+，-，''或0。+表示右对齐。-表示左对齐。''为一个空格，表示在正数的左侧填充一个空格，从而与负数对齐。0表示使用0填
  • 使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南 nseejrukjhad twittereasyui前端python
    #使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南##引言在自然语言处理领域，微调模型以适应特定任务是提升模型性能的常见方法。本文将介绍如何使用Apify从Twitter导出聊天信息，以便进一步进行微调。##主要内容###使用Apify导出推文首先，我们需要从Twitter导出推文。Apify可以帮助我们做到这一点。通过Apify的强大功能，我们可以批量抓取和导出数据，适用于各类应用场景。
  • 深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库python
    深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
  • 数组去重 好奇的猫猫猫
    整理自js中基础数据结构数组去重问题思考？如何去除数组中重复的项例如数组：[1,3,4,3,5]我们在做去重的时候，一开始想到的肯定是，逐个比较，外面一层循环，内层后一个与前一个一比较，如果是久不将当前这一项放进新的数组，挨个比较完之后返回一个新的去过重复的数组不好的实践方式上述方法效率极低，代码量还多，思考？有没有更好的方法这时候不禁一想当然有了！！！hashtable啊，通过对象的hash办法
  • Day1笔记-Python简介&标识符和关键字&输入输出 ~在杰难逃~ Pythonpython开发语言大数据数据分析数据挖掘
    大家好，从今天开始呢，杰哥开展一个新的专栏，当然，数据分析部分也会不定时更新的，这个新的专栏主要是讲解一些Python的基础语法和知识，帮助0基础的小伙伴入门和学习Python，感兴趣的小伙伴可以开始认真学习啦！一、Python简介【了解】1.计算机工作原理编程语言就是用来定义计算机程序的形式语言。我们通过编程语言来编写程序代码，再通过语言处理程序执行向计算机发送指令，让计算机完成对应的工作，编程
  • python八股文面试题分享及解析(1) Shawn________ python
    #1.'''a=1b=2不用中间变量交换a和b'''#1.a=1b=2a,b=b,aprint(a)print(b)结果：21#2.ll=[]foriinrange(3):ll.append({'num':i})print(11)结果:#[{'num':0},{'num':1},{'num':2}]#3.kk=[]a={'num':0}foriinrange(3):#0,12#可变类型，不仅仅改变
  • 【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式 熬夜写代码的平头哥∰ 目标检测YOLO人工智能
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
  • 插入表主键冲突做更新 a-john
    有以下场景： 用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。 问题： 如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。 解决： mysql中提供了一个sql语
  • Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
    一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello"   2.引用系统资源。格式：@android:type/name     android:textColor="@android:color/opaque_red"
  • 数据结构的基本介绍 天子之骄 数据结构散列表树、图线性结构价格标签
    数据结构的基本介绍 数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。   经典的数据结构大致如下：   一：线性数据结构 (1)：列表 a
  • 通过二维码开放平台的API快速生成二维码 一炮送你回车库 api
     现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。        html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1  &nbs
  • ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 javaIOimageBufferedImage
    package com.demo; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * @Description 读取一张图片改变大小 * @author FuJianyon
  • myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipseSVNMyEclipse
                                     &n
  • 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
    4.2　自动装箱和拆箱 基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
  • ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
    //这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
  • 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords javaeclipsejdktomcat
    eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
  • 前端模块化 bee1314 模块化
    背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。   JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
  • 处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oraclesql数据库大数据查询
    一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：        1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。         2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
  • mac 卸载 java 1.7 或更高版本 征客丶 javaOS
    卸载 java 1.7 或更高 sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin 成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令 sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane 成功执行此命令后，还可以执行 java
  • 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
    第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中 第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析   本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
  • Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
          TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
  • 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
    　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。 相关新闻： （1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
  • 配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
    今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。 安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos    component    webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
  • 浅谈程序员的数学修养 comsci 设计模式编程算法面试招聘
                                     浅谈程序员的数学修养
  • 批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oraclesqlbulk collectforall
    BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。     有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
  • Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
    1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
  • Yii CModel中rules验证规格 dcj3sjt126com rulesyiivalidate
    Yii cValidator主要用法分析：  yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError  
  • 基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
    平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从   实现思路 制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box   制作sentos6.5+redis的box   mkdir vagrant_redis cd vagrant_
  • Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centosmemcached
    一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]： 建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
  • Remove Duplicates from Sorted List hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
  • Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持 jinnianshilongnian spring4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • 浅谈enum与单例设计模式 247687009 java单例
    在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构 造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。 第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
  • 使用switch条件语句需要注意的几点 openwrt cbreakswitch
    1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出 int main() { int n = 1; switch(n) { case 1: printf("--1--\n"); default: printf("defa
  • 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文 schnell18 springmybatisJUnit
    Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有： 单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性 @Value注解不能解析带通配符的路径字符串 解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。 第二个问题的具体实例是：    
  • Java 定时任务总结一 tuoni javaspringtimerquartztimertask
     Java定时任务总结  一.从技术上分类大概分为以下三种方式：  1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务;   说明：    java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
  • 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法 yangshangchuan rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
    本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。   最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：     1、注册多个账号（一般10个以上）。     2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他