这篇文章中，我将要描述的是在我们.Net中如何使用Jquery Ajax通过FormData对象异步提交图片文件到后台保存，并返回保存的图片路径展示出图片，实现一个无刷新的异步图片上传的过程，当然这里我讲解的是单张图片的保存过程...如果表单enctype属性设为multipart/form-data ，则会使用表单的submit()方法来发送数据，从而，发送数据具有同样形式。...比起普通的ajax,使用FormData的最大优点就是我们可以异步上传一个二进制文件。...，并保存： 1public class FileUploadController : Controller 2{ 3/// 4 /// 对验证和处理 HTML 窗体中的输入数据所需的信息进行封装...//返回完整的图片保存地址 92 result="/"+basePath + "/" + saveDir + "/" + saveName; 93 } 94 catch (Exception)
总的来说，本算法主要有两个流程： 获取微博信息 将微博信息作为字符串输入TextBlob，并估算其极性 ?...： source activate sentiment pip install -r requirements.txt 然后创建一个名为coins.py的新文件，并包含以下代码： #importing...然后，转到apps.twitter.com来生成API键，我们的脚本将使用这些键与Tweepy进行交互，以收集微博信息。...这给我们提供了大量的信息。我们现在可以看到过去一小时内的推文是正面的还是负面的。变化百分比让我们知道一个特定的加密货币是否有趋势，或者在一个小时内被提到的次数是否比其他货币多。...以上是本算法的基本内容，你可以参考本算法去评估更多的市场行为。 对于本算法的优化，可行的方向有：使用机器学习模型来细化极性输出或者使用极性作为其他机器学习模型的输入，等等。
保存后可以使用sysctl -p检查一下。 输入命令/etc/init.d/pptpd restart，让pptp服务重启，然后安装iptable，并且设置相关命令。...大家可以使用iptable继续来做端口转发，或者使用rinetd之类的端口转发工具。...保存之后可以重启rinetd服务器，或者通过pkill命令关闭rinetd，然后通过该命令”rinetd -c /etc/rinetd.conf“调用刚才保存的conf文件开启rinetd程序。...创建applocation还好理解，因为在implant.py文件中，它需要twitter的username，token和secret等参数来发送推文。...但是在tweepy开发的过程中，不注意把这个参数作为了一个首要条件，导致所有凡是要调用tweepy库发推的人必须要先验证update_status。
你有什么宝贵的意见吗？语言不限。 在此向各位表示感谢！ 没想到我收到了700多条的回复。因为从发出这条推文到我去开讲座只有两天的时候，所以我没能汇总所有的建议。...但是很显然如果某条推文的回复达到一定的大小，Twitter 就会限制你能看到的回复。所以我只能看到285条回复。...接下来是使用 Twitter Developer API，虽然这个 API 有严格的流量控制，但可以实现更精细的搜索。...保证确定性的唯一方法是通过调试仔细观察！ 鸣谢 像这样的推文非常罕见。如此多的人愿意拿出宝贵的时间来回复出乎了我的预料。 感谢各位的回复、转发与点赞！...我希望这条推文能激发你的灵感，我也希望这篇博文对你有所帮助。
首先，我们使用一个被称为 tweepy 的 Python库连接 Twitter 信息流，得到了 45 多万条使用 #Brexit(#英国脱欧)标签的推文。...然后，我们使用我们语言分类器根据语言对这些推文进行了筛选，仅保留使用英语的推文(大约25万条)。...接下来，我们使用带有一些公共的、预先训练的和准备好的机器学习模型的 MonkeyLearn 分析了这些推文。...最后，我们希望更深入和更好地理解不同角度的观点，所以我们对我们分析过的不同情感的推文进行了关键词提取，以了解人们使用的词或短语，从而对整体状况和背景有更好的理解。...遗憾的是，这么多的人不相信英国。#Brexit 相对地，在悲观推文中所使用的关键词： ? 带有悲观情绪的推文直截了当地表达了他们反对离开欧盟的情感。
罗切斯特大学的研究团队使用 Tweepy API 抓取大量数据，并对选择这两种用词的人群从年龄、性别、政治倾向、地理位置以及更深层的心理层面进行了分析。...该研究团队使用 Tweepy API 抓取了一千七百万条推特及其作者信息，试图研究选择这两种用词的人群在年龄、性别、用户层面特征（如粉丝数量、是否为大 V 用户）、政治倾向（在推特上粉了哪些重要的两党人物...为了找到这样的用户，该研究以「中国病毒」和「新冠病毒」为关键词，抓取使用了这两类词汇的推特及其发布者，将推特里有「中国病毒」的划分为CD组，将推特里有「新冠病毒」的划分为ND组。...有发现表明，推特用户认为自己的状态（哪怕不是自己原创的）是自己的「财产」，所以在发布状态时会格外谨慎，在好友之间分享时也更加小心。...通过 Tweepy API，研究人员共获取 2,607,753 条 CD 推特文本，69,627,062 条 ND 推特文本，从两个组中分别抽样两百万条作为最终的研究数据集。
然而，要想创建这些API对象，首先必须先认证我们的开发者信息。 首先，导入Tweepy，并添加我们自己的认证信息。...结果背后的JSON 在上面的示例中，我们使用tweet.text打印了每一条微博的text内容。为了参考每一个微博对象有哪些具体的属性，不得不去看一下Twitter API接口返回的JSON数据。...对于上面这个例子，你可以在这里看到整个返回的JSON对象。 下面快速来看下微博中提供的部分属性。 ? 如果想找到创建微博的时间，可以使用print tweet.created_at进行查询。...# 传入认证信息，并创建API对象 api = tweepy.API(auth) # 待拉取微博的用户 name = "nytimes" # 待拉取的微博数量 tweetCount = 20 # 使用上面的参数...这种类型数据的流行应用包括有： 对指定的用户进行分析，分析他们是如何与世界进行互动的 寻找Twitter的影响者并分析他们的粉丝的趋势和互动情况 监控某个用户的粉丝的变化情况 示例3：使用关键字查找微博
#统计微信好友男女比例 #-*- coding：utf-8 -*- #导入需要使用的相关模块 import itchat import re import jieba import matplotlib.pyplot...) #建立文件夹用来装好友的头像 os.mkdir(user) num = 0 #遍历好友信息，将头像保存 for i in friends: img = itchat.get_head_img(userName...decode('utf-8') #return busy itchat.auto_login(hotReload=True) itchat.run() #总结 关于开头提到的那篇推文...，推文所展示的制作词云图的功能似乎有些缺陷，运行后只展示了背景颜色，文字没有显示。...在此篇文章中，修改了词云图的制作逻辑（应该说该复杂了），最后次云图便正常显示了。 今天学习到内容只是itchat模块的冰山一角，itchat模块中还有许多功能能被得到很好的使用。
Prism使用Unity依赖注入容器创建主窗体的ViewModel（ShellWindowViewModel），创建了ShellWindow，并显示了窗口。...这就是基于视图的导航。 此时，LiveTweetsModule已经加载。导航区域由@TweetTesterNET的好友(用户)填充。工作区区域显示当前选定用户的实时tweet(即@dotnet)。...有时，你会看到一个有趣的tweet，其中有一些特定的信息(比如，链接到一个网站)。因为现有的推文可以很快被新的推文顶掉，你可能想在本地保存这条推文。每条推文都在推文的左边有一个图片。...如果你点击图片，这条推文将被保存到一个名为SavedTweets.json的本地文件。...如您所见，您可以通过点击保存的tweet左侧的“X”图像来删除已保存的tweet。删除命令处理逻辑与save命令类似。 最后，您可以打开SavedTweets。
作者 | 锅g头 来源 | Crossin的编程教室 说在前面：今日文章次条推文是JS逆向加密内容，第三条推文是推荐一个零投资的副业，帮助大家在当下特殊情况搞一点收入....大致流程：先在官网（appium.io）下载安装appium，然后安装Android SDK（我的方法是安装Android Studio，在它里面可以安装Android SDK)，最后再安装JAVA，并配置...二、使用介绍 安装appium有两个目的，一是使用python的appium模块需要先打开appium客户端，否则无法使用；二是便于我们查找某个app某个界面的元素，初次打开时如图所示： ?...如图所示，我需要点击一次点击进入每个好友的主页，我采取的方式是只点击进入第一个框所在的坐标，然后模拟向上滑动1个框的高度，这样依次就可以点击到每个好友了，代码如下： ?...为了防止有的能量没到时间，到最后一个好友时，需要返回顶端重新开始检测，我采取的方式是连续点击两次左上角的返回键，然后再重复上述的点击“查看更多好友”步骤，代码如下： ?
他在几个星期前他的博客中对于川普的推特数据产生了好奇：“我看到一个假设……仅仅需要对数据进行调查”。 每一个非双曲线的推文是从苹果手机（他的工作人员）发送的。...每一个双曲线推文是从Android手机（从他本人）手机发送的。...R和Python的提供包或库，将允许你连接到Twitter的API和检索推文。你将在下一节了解更多关于这部分的内容。 互联网档案馆，是一个非营利性的图书馆。...这个包通常用于更多特定的软件包，例如像Twitter的包，您可以使用从Twitter网站提取的推文和追随者。 用R进行网络爬虫，你应该使用rvest库。有关使用rvest的一个简短的教程，去这里。...如果你想挖掘Twitter数据，你有很多数据包的选择。其中一个使用的比较多的是Tweepy包。对于Web爬虫，scrapy包就会派上用场提取你的网站需要的数据。
_ga=1.106938115.1477390587.1388686673 二、实时推文 下面再来看点温和的内容，Twettping.net提供的地图显示出目前全球范围内实时发出的推文信息，每一条个人推文都会在地图上点亮一个仅仅闪光几秒的光点...热点地图显示出世界上哪些地区推文发送活动最为活跃。屏幕下方的统计数据显示的是这些长度为140字节的文本来自何方、最后记录下的@回复与摘要标签。...Tweetping地图看得久了有种强烈的催眠效果，通过观察可以感受到社交媒体网络到底有多受欢迎。就在我查看的这段时间里，该站点每分钟追踪到的推文数量已经超过了3500条。...在允许Digital Shadow访问我们的个人账户后，它会深入挖掘并显示所有获取到的数据：用户最亲近的好友、用户职业、用户当前位置、最常使用的词汇以及发布动态的时间、朋友们最常购买的商品、用户的年龄与教育背景...不要害怕，如果大家不希望把元数据保存并作为分析素材，Immersion会在使用之后将其删除掉。
maximum_results_to_return (number): 要返回的推文数。 sort (number): 可选排序模式：最新优先（0-默认）、最佳匹配（1）、最受欢迎（2）。...如果我们将索引保存在内存中，则需要2.5MB内存来存储所有单词： 500K * 5 => 2.5 MB 让我们假设我们希望将过去两年的所有推文的索引保存在内存中。...如果我们使用“基于tweet对象的切分”，暴力解决方案将是迭代整个数据库，并使用我们的哈希函数过滤tweetid，以找出将存储在此服务器上的所有必需tweet。...注意，我们将所有tweetid保存在一个HashSet中；这将使我们能够从索引中快速添加/删除推文。...我们还应该有一个用于容错的Index Builder服务器的副本。 8.隐藏物 为了处理热门推文，我们可以在数据库前面引入缓存。我们可以使用Memcached，它可以在内存中存储所有此类热门推文。
关于PoT PoT是一款功能强大的网络钓鱼安全检测与研究工具，该工具可以帮助广大研究人员针对Twitter用户进行网络钓鱼培训和测试，以确保Twitter用户的账号安全与隐私安全。 ...工具运行机制 下图显示的是PoT的工具运行机制： 工具运行之后，将自动生成网络钓鱼推文： 该工具的大致工作流程如下： 1、支持从目标Twitter账号收集数据； 2、支持发现目标用户的Twitter...好友，并复制TA的账号； 3、使用马尔可夫链算法自动生成推文，比将其发送； 工具安装 该工具基于Python 3开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3环境。...接下来，我们可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/omergunal/PoT 然后切换到项目目录中，并使用pip3命令和项目提供的requirements.txt...下载该工具所需的依赖组件： cd PoT pip3 install -r requirements.txt 工具使用 在使用该工具之前，请访问https://apps.twitter.com/并获取自己的
Twitter的推荐系统由三大部分构成： 从不同的推荐源获取最好的推文，这个过程称为候选源。 使用机器学习模型对每条推文进行排名。...内部网络资源（In-Network Source） 内部网络资源是最大的候选来源，旨在提供关注的用户最相关、最新的推文。 它使用逻辑回归模型高效地对关注的人的推文进行排名，以其相关性为基础。...最近Twitter停止使用Fanout服务，这是一个12年前用来从每个用户的推文缓存中提供内部网络推文的服务。...谁和我一样喜欢类似的推文，他们最近还喜欢什么？ 团队根据这些问题的答案生成候选推文，并使用Logit模型对产生的推文进行排名。...然后可以计算这个嵌入空间中任意两个用户之间的相似度，推文或用户-推文 对。 只要生成准确的embedding，就可以使用这种相似性作为相关性的替代。
网络暴力带走了ta的生命。 近日，在留下一连串悲伤的推文后，著名的模拟器开发高手Near（也曾命名Byuu）因为网络暴力而自杀。 ? Near在经典游戏模拟社区颇具名气。...Near 还为Nintendo RPG Mother 3的翻译和模拟器SNES9X的改进做出了贡献。 ? ta还广泛参与创建超级任天堂游戏的忠实副本以进行保存。...在ta的一条推文中，发布开源了ares最新版本 v121。 ? 并附上了最新地址：https://t.co/CNdhKXFSkJ?amp=1 ?...自杀前发长文告别粉丝，疑似受到网络攻击 据Near生前好友透露，Near在一个名为Kiwi Farms的论坛上遭到网暴，甚至有人对其进行人肉搜索并欺负ta和ta身边的人。...就在自杀前夕，Near在推特上发布长文感谢粉丝们支持，还说表示「将最终得到安宁」，自该推文发布后Near就彻底从社交网络上消失了。 ?
friend_id); 我们在查询中定义了两个CTE，f1代表“张三”的好友，f2代表“李四”的好友，主查询语句通过连接这两个结果集返回了他们的共同好友。...查询返回的结果如下： 好友编号|好友姓名-------|------- 1|刘一 社交软件通常实现了推荐好友的功能。...| 2 基于查询结果，我们可以向“陈二”推3个可能认识的人，并且告诉他和这些用户有几位共同好友。...初始化语句用于查找“赵六”的好友，第1次递归返回了“赵六”好友的好友，然后以此类推。...我们将关系层数hops限制为小于6，path字段中存储了使用逗号分隔的关系链，INSTR函数用于防止形成A->B->A的环路。 查询返回的结果如下。
： SQL 关系型数据库 用户信息 NoSQL 非关系型数据库 新鲜事内容（推文、微博内容） 社交图谱 文件系统 图片/视频 简单的表结构设计实例： 针对 User Service（...推 or 拉？ 两个方案各领风骚。...但实际系统设计更多选择【拉模型】，如： Facebook、Twitter 使用 Pull 模型 Instagram 使用的是 Push + Pull 模型 只使用推模型的例子较少，毕竟我们注重用户体验。...针对这一方案，也有对应优化策略： 每个用户额外使用一个表，记录与自己共同好友较多的 Top10 用户列表， 每次用户请求 Top10 时直接返回 当新加一个好友时，异步使用上述算法，求两个用户之间的共同好友...，并且使用共同好友 Top10 表里面的最少共同好友的记录去比较，看是否需要更新结果。
设计推特 设计一个简化版的推特(Twitter)，可以让用户实现发送推文，关注/取消关注其他用户，能够看见关注人（包括自己）的最近十条推文。...每个推文都必须是由此用户关注的人或者是用户自己发出的。推文必须按照时间顺序由最近的开始排序。...为了实现较好的时间复杂度，结合python中4个常用数据结构的各自特性： 保存用户列表：这是一个隐藏的功能，创建推文或者关注操作的用户不存在时，首先要进行用户创建。...为实现O(1)复杂度，当然是选用字典保存所有用户id 创建推文：为了存储推文，列表、字典、集合都可以，因为不存在特殊要求，所以选用列表即可 检索最近10条推文：这是本题的难点，因为是要检索自己已关注用户的所有推文中的最近...另外：由于题目中要求查找最新的推文时，无法仅按照推文id大小查找先后顺序，所以在创建新的推文时不仅保存期推文id，还保留了一个推文绝对id字段来保留全局先后顺序，当然是运用元组最为合适了 1class
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