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《恐吓运动》：一场有去无回的虐杀真人秀

—YEAR—2016豆瓣6.9IMDB5.9ScareCampaign2016.06.12导演：卡梅伦·凯恩斯/科林·凯恩斯编剧：卡梅伦·凯恩斯/科林·凯恩斯国家地区：澳大利亚主演：梅根·沃纳/伊恩·麦杜思

第1408放映室·2020-07-13 08:47

短片|《Leave Me》留下我

达斯汀·巴拉德/瑞恩·敦拉普主演:瑞恩·敦拉普/马克·古利克森类型:剧情/短片/奇幻制片国家/地区:美国语言:英语上映日期:2009-12-29片长:5分00秒又名:把我留下/让我留下/离开我/心碎无所依IMDb

戏言TaleOFTales·2020-07-13 02:26

faster rcnn学习之rpn、fast rcnn数据准备说明

在上文《faster-rcnn系列学习之准备数据》,我们已经介绍了imdb与roidb的一些情况，下面我们准备再继续说一下rpn阶段和fastrcnn阶段的数据准备整个处理流程。

xiamentingtao·2020-07-12 16:53

Tensorflow2.*教程之使用Auto MPG数据集构建回归模型预测燃油率（4）

Keras机器学习基础知识文章链接：对服装图像进行分类使用TensorflowHub对未处理的电影评论数据集IMDB进行分类Keras机器学习基础知识之对预处理的电

深沉的背影·2020-07-12 14:18

8.5《末路狂花》

IMDb：此片为女人一生必看的十部影片之一。得分情况：IMDB：7.3豆瓣：8.7个人：8.5整体感觉：最棒的就是两个女孩开车在美国大平原上快意驰骋，和着音乐飙歌，片中的音乐非常棒。

水_印·2020-07-12 13:38

看了3分钟就舍不得去上厕所的10部高分电影

2.豆瓣评分和IMDB（世界最大的电影评分网站）评分都在9分以上，这里特别指出，非欧美体系的电影，在IMDB上7分就算高分了。

女生动漫·2020-07-12 12:05

单通道灰度图片fine-tune训练网络与caffe批量分类测试

1.转imdb灰度图数据一定要加上--gray，否则训练时报如下错误：GLOG_logtostderr=1$TOOLS/convert_imageset\--resize_height=$RESIZE_HEIGHT

Jian_Yang275132·2020-07-12 11:37

R深度学习——文本分类问题

R深度学习——文本分类问题这一节用一个实例介绍怎么对文本信息进行二项分类，使用的是IMDB数据集，将其中对电影的评价进行正面和负面的分类：library(keras)library(dplyr)library

我要养只哈士奇·2020-07-12 10:31

[02-27][07最新动画巨制][蜜蜂总动员][DVD中字][已测][19:18]

◎译名蜜蜂电影/蜜蜂总动员◎片名BeeMovie◎年代2007◎国家美国◎类别动画/喜剧/家庭/奇幻◎语言英语◎字幕中文◎IMDB评分6.5/10(9,595votes)◎文件格式XviD+MP3◎视频尺寸

weixin_34153893·2020-07-12 09:21

这部关于 AI 的纪录片，还是值得一看的

这部纪录片在去年自各个影展上小规模放映后，就收获了不少奖项，在今年出在Netflix公开播出，甚至在IMDB上一度取得8.9分的评分。《AlphaGo阿尔法围棋》，并不是Goo

weixin_33738578·2020-07-12 07:07

pytorch基于RNN实现文本情感分析并用C++加载模型预测

本文以美国IMDB电影网站的评论数据为例，用pytorch构建和训练基于循环神经网络LSTM的模型，然后用C++libtorch加载模型对于给定的电影评论文本进行预测，判断改评论是正面的还是负面

踏莎行hyx·2020-07-12 02:14

《肖申克的救赎》并非影史第一, 这才是资深影迷心中NO.1

虽然《肖申克的救赎》并非影史第一，但是绝对是一部极佳的好片，片中对人性、自由与希望的诠释是非常到位，在IMDB上有超过160万人为它投票，将它选为第一名，不过这其中有一个非常有趣的故事，当时《肖申

剧透社·2020-07-12 01:54

JVM回顾（一）

的全限名-v输出传入JVM的参数#示例7212Resin--root-directory/usr/local/resin/-conf/usr/local/resin/conf/resin-vv-live-imdb.xml-serverapp-vv-li

厌恶狡诈心机·2020-07-11 19:15

如何用python生成带图片名称和标签的.txt文件（代码）

不清楚的同学可以看一下这一篇：python批量修改一个文件夹下含多个文件夹中的所有图片名称（代码）接下来我们来看一下如何生成带图片名称和标签的txt文件因为我们在用caffe进行分类训练时，不管是生成imdb

volcano_Lin·2020-07-11 18:34

美丽人生

这部电影是经典中的经典，在豆瓣上评分9.5，在Imdb的分数高达8.5，在烂番茄上亦有80%的新鲜度，其中Audiencescore项目更飙到96%，其精彩与感动可以说是众所公认。

14七大原因·2020-07-11 18:42

Python深度学习——理解RNN

文章目录序列数据使用什么样的神经网络用Numpy代码理解RNN前向传递Keras中的循环层将SimpleRNN应用于IMDB电影评论分类问题更高级的循环层：LSTM层和GRU层1.LSTM层2.Keras

SuperWiwi·2020-07-11 18:55

tensorflow2的数据加载

API可以调用——keras.datasets经典数据集:1、bostonhousing-波士顿房价2、mnist/fasionmnist-手写数字集/时髦品集3、cifar10/100-物象分类4、imdb

进击的Explorer·2020-07-11 09:02

BBC从来没让我们失望（好于94%悬疑片）

那你一定不能错过——《罪恶之家》AnInspectorCalls豆瓣评分8.4（比《无人生还》8.2还高）IMDb7.8不少人直接甩出五星好评。

Sir电影·2020-07-11 06:15

训练faster rcnn出现AssertionError的解决办法

/lib/datasets/imdb.py”,line108,inappend_flipped_imagesassert(boxes[:,2]>=boxes[:,0]).all()AssertionError

Bing_Shieh·2020-07-11 02:42

TensorFlow 2.0 教程21：词嵌入

1.载入数据vocab_size=10000(train_x,train_y),(test_x,text_y)=keras.datasets.imdb.load_data(num_words=vocab_size

aumii44448·2020-07-11 02:37

TensorFlow2.0教程10：过拟合和欠拟合

1.观察数据NUM_WORDS=10000(train_data,train_labels),(test_data,test_labels)=keras.datasets.imdb.load_data(

aumii44448·2020-07-11 02:06

[电影笔记]电影世界：接纳平凡的自己

最近和朋友聊天时又擦出一些关于电影上思考的火花，想想自己虽然看的电影不多，但基本每一部来自IMDB的TOP榜，

aed16617·2020-07-11 01:42

网飞被举报了，就因为它

IMDb3.4，烂番茄新鲜度0％，吞下了电影史上史无前例的鸭蛋。超烂评分印证了它的水平。烂番茄新鲜度0%，IMDb3.4虽然剧情烂俗，但在颜值、尺度上还是挺耐打的。

影探·2020-07-11 00:00

四五月观影报告

图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App恐怖片要拍出点新意确实有难度，看看IMDB的分数就知道，观众的口味越来越叼了。

limbo85·2020-07-10 23:01

1024分辨率《源代码》HD中英双字无水印

◎译名源代码/启动原始码/危机解密◎片名SourceCode◎年代2011◎国家美国/法国◎类别科幻/动作/惊悚/悬疑/爱情◎语言英语◎字幕中英双字◎IMDB评分7.7/10(25,932votes)◎

weixin_34343000·2020-07-10 09:13

IMDb9.0分，Lady Gaga的R级新片要火

由布莱德利·库珀和LadyGaga主演的音乐爱情电影《一个明星的诞生》在威尼斯和多伦多首映后获得超出预期的好评，目前烂番茄新鲜度95%，Metacritic87分，豆瓣开评8.7分，IMDb更是超过6千人提交评价

8分电影·2020-07-10 08:40

见不得这么好的剧被打低分

IMDb8.0，超越1945年的老版电影（7.6分）。这次成功，让BBC决定趁热打铁。宣布将翻拍阿加莎·克里斯蒂的另外7部经典作品。

Sir电影·2020-07-10 06:16

人脸属性数据数据集汇总

IMDB-WIKI量级：超过50w张，460723张来自IMDB和62328来自WIKI。

叫我西瓜超人·2020-07-10 06:47

fastai深度学习官方教程代码笔记Lesson3-4

课程地址：https://www.kaggle.com/hortonhearsafoo/fast-ai-v3-lesson-3-imdb#预处理#导入fastai库%reload_extautoreload

阿垃垃圾君·2020-07-10 05:38

浅析豆瓣电影TOP250榜单——C1 概要

豆瓣电影评分的定位相当于中国国内的IMDb（互联网电影数据库），而其针对了国内用户区别于国外的文化差异、人群受众、网络交流环境等各方面因素在电影评价上产生了一

JeromeYao·2020-07-09 21:19

Java爬虫之多线程下载IMDB中Top250电影的图片

介绍在博客：Java爬虫之下载IMDB中Top250电影的图片中我们实现了利用Java爬虫来下载图片，但是效率不算太高。本次分享将在此基础上，利用多线程，提高程序运行的效率。

山阴少年·2020-07-09 05:38

是时候换壁纸了！这部日本动画神作每一帧都是素材

IMDb上8.9只看预告片就给大家吹捧不科学安利肯定是要实实在在，今天我们就仔细看新海诚的新作「你的名字」我们的女主角三叶生活在啥都没有的小山村，生活的憧憬是逃到大城市东京晃一晃，到真正的咖啡店喝咖啡而我们的男主泷正是生活在东京的帅小伙而奇迹般的是

九号放映厅·2020-07-08 22:42

NLP文本分类实战（一）--文本预处理

AI深度学习与目标检测·2020-07-08 19:09

这部爱情里玩阴，阴谋里有肉的新剧还不错呦

《杀死比尔》第一季共十集，目前仅放出一集，IMDb和烂番茄的“印象分”高得离谱。验完货Sir就告诉

Sir电影·2020-07-08 19:33

《蜘蛛侠4：超凡蜘蛛侠》蜘蛛侠前传美国大片蓝光高清720P下载

(台)/神奇蜘蛛侠/新蜘蛛侠/蜘蛛侠前传◎片名TheAmazingSpiderman/TheAmazingSpider-Man◎年代2012◎国家美国◎类别动作/惊悚/幻想◎语言英语◎字幕中英双字幕◎IMDB

weixin_33736832·2020-07-08 15:56

明天又要上班，好丧啊

IMDb8.3分。豆瓣同样是8.3。有意思的是，网友的评论呈现两极化。喜欢的，觉得比《你的名字。》更好看。不知道比《君之名》好看到哪里去了。@catbaron不喜欢的，觉得被《你的名字

职场那些事儿·2020-07-08 14:05

《肖申克的救赎》：放弃自由与希望之时，心成囚徒之日

《肖申克的救赎》，1994年被弗兰克·德拉特搬上荧屏后，多年来人们对它的评价居高不下，并在近些年蝉联IMDB第一的位置。

语者1937·2020-07-08 11:06

1-1 用Python爬取豆瓣及IMDB上的电影信息

1-1用Python爬取豆瓣及IMDB上的电影信息下面的代码可以抓取豆瓣及IMDB上的电影信息，由于每段代码使用的数据源自上一段代码输出的数据，所以需要按顺序执行。

PistonType·2020-07-08 08:26

使用mindspore 0.3 对Imdb数据集进行情感分析

这一期重点学习了mindspore在集群中的部署，以及一个使用lstm对imdb数据集进行情感分析的NLP的实例。

sinat_21902051·2020-07-08 05:14

论文阅读：Generating Fluent Adversarial Examples for Natural Languages

因为句子空间是离散的，在梯度下降方向很难添加扰动；2.生成的对抗样本句子流畅性不能保证；这篇文章提出MHA，利用Metropolis-Hastingssampling能一定程度解决上面问题；实验数据集：IMDB

咕噜咕噜day·2020-07-07 23:00

我的第一个DL

以下代码来自《Python深度学习》#Author:KXG#加载imdb数据集fromkeras.datasetsimportimdb#仅保留训练数据前10000个最常出现的单词，低频单词将被舍弃(train_data

X_空·2020-07-07 12:12

Keras学习（十）-加载已经训练好的模型进行预测（以全连接imdb为例）

#加载已经训练好的模型进行预测的fromkeras.modelsimportload_modelfromkeras.layers.embeddingsimportEmbeddingfromkeras.preprocessingimportsequencefromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.modelsimportmodel_fr

宋建国·2020-07-07 09:51

Python深度学习读书笔记（六）（使用预训练的词嵌入优化IMDB评论分类）

第六章，深度学习用于文本和序列深度学习不会接收原始文本作为输入，只能处理数值张量，文本向量化是指将文本转换为数值张量的过程。（文本可分割为标记：单词，字符，n-gram，分解为标记的过程叫做分词，然后将其转换为张量）one-hot将每个单词与一个唯一的整数索引相关联，将整数索引i转换为长度为N的二进制向量。One-hot编码是标记转化为向量最基本最常用的方法，得到的是二进制的，稀疏的维度很高的向量

EmDan·2020-07-07 07:22

Python深度学习读书笔记（八）（RNN&LSTM和双向LSTM优化IMDB）

循环神经网络RNN：遍历所有序列元素，并保存一个状态，其中包含已查看和内容相关的信息。实际上是一类具有内部环的神经网络。重复使用前一次迭代的计算结果。前馈网络:将所有待处理数据转换为一个大向量，然后一次性处理。SimpleRNN能够像其他Keras层一样处理序列批量。可以在两种模式下运行：1.返回每个时间步连续输出的完整序列(batch_size,timesteps,output_features