AVA AVA是一个工具和算法的集合，旨在从我们服务的视频中提取高质量的图像。平均一个电视节目（约10集）包含近900万个总帧数。...我们处理和应用到视频帧的注解属性大致可以分为三大类： 视觉元数据 通常这些属性是客观的、可测量的，并且主要包含在像素级。视觉属性包括亮度、颜色、对比度和运动模糊等等。...构图元数据 构图元数据是指我们根据摄影、电影拍摄和视觉美学设计中的一些核心原理确定和定义的一组特殊的启发式特征。有一些构图的基本原则：三分法原则、景深原则和对称原则。...在该解决方案中，图像分类更具体地指的是算法捕捉在单个电影或情节中自然发生的具有启发式变化的能力。...通过结合这些启发式变量，我们可以基于定制矢量对图像帧进行有效聚类后再分类。此外，通过合并多个向量，我们能够构建一个多样性指数，针对某个特定情节或电影的所有候选图像进行评分。
研究人员使用了包含6174部电影的数据集进行训练，每部电影都有完整的剧本，收入数据，IMDb评级和其他相关信息。...研究人员发现，与小说类似，电影中的故事可以融入六个主要的故事情节，或观众体验到的情感历程类型： 1....尽管这些电影的平均表现更好，但研究人员指出，“如果说电影业应该只制作《Man in a Hole》，那就过于简单了。精心挑选的制作预算与流派相结合，可以制作出经济上成功又能表现各种情绪弧线的电影。”...科幻，神秘，惊悚片和电影结局美满的（《Rags to Riches》）和喜剧片有坏的结局（《Riches to Rags》）的票房表现都不好，而《俄狄浦斯》类型的电影除了奥斯卡奖之外，在颁奖典礼和节日上都表现不佳...Pogrebna和她的同事现在正在寻找可以为他们提供进一步研究数据的行业合作伙伴。
您可以通过以下情节找到最适合您英语水平的电影。最右边的电影为初学者，中级和高级水平提供了更多的词汇。请记住，这些是在Netflix目录中找到的顶级电影。...你可以在Kaggle（https://www.kaggle.com/shivamb/netflix-shows）上找到Netflix目录数据集。...它包含2019年在Netflix上可以看到的电影，所以一些电影或电视节目今天可能无法在Netflix上看到。...这些列表是在与语言学和英语作为第二语言的学习有关的研究论文主题上进行评估的。 数据清理:我删除了在电影或剧集中听不到的单词，比如场景描述和说话者的名字。...电影的文字记录是唯一的，但电视节目的播出情节不同，从而增加了每个电视节目的文字记录数量。这就是为什么我收集每个节目3到10集的样本以获取电视节目平均集所涵盖的词汇的原因。
《黑色追缉令》是我一直以来最喜欢的电影。令人惊奇的故事情节、演员、表演以及导演会让我想要前去影院观看，当别人问起“你看过这部电影吗？”，我可以打破僵局。...电影中最具标志性的场景可能是乌玛•瑟曼和约翰•特拉沃尔塔在杰克兔子餐厅的舞池跳扭扭舞的那段。...虽然这可能是乌玛•瑟曼最经典的舞蹈场景，但约翰•特拉沃尔塔似乎根本停不下来，在电影《迈克》、《发胶》、《黑色追缉令》、《油脂》、《周末夜狂热》和《都市牛郎》中约翰所饰演的角色总是梳着锃亮的大背头、乌黑的头发...在快速查看网址后，我们能够简单地生成页面，从中爬取数据，这样更简单。我们从为程序加载必要的模块和参数开始。...当音乐流派可以被识别时，我们就可以抽取关键词列表，之后将它们分入“脏列表”（脏，表示数据还未被清洗——译者注）。这一列表充满了错别字、名称不统一的名词、引用等等。
我已经这里和这里写了一些关于它的文章，如果你不熟悉它的话可以参考一下。Apache Flink是一种新一代的大数据处理工具，可以处理有限数据集（这也称为批处理）或者可能无限的数据流（流处理）。...并非每种Java类型都可用于数据集，但你可以使用四种不同类型的类型： 内置Java类型和POJO类 Flink tuples(元组)和Scala case类 Values，它是Java基本类型的特殊可变式装饰器...它包含几个电影和电影评级信息的CSV文件。...在这里，我们将从本地文件系统来加载文件，而在实际应用环境中，您将可能会读取更大规模的数据集，并且它可能驻留在分布式系统中，例如S3或HDFS。 在这个演示中，让我们找到所有“动作”类型的电影。...在最后一行中，我们指定了CSV文件中每一列的类型，Flink将为我们解析数据。 现在，当我们在Flink集群中加载数据集时，我们可以进行一些数据处理。
这通常发生在两种情况中： 在生产中，对于没有评级历史且未对模型进行过训练的新用户或项目（这是“冷启动问题”）。 在交叉验证期间，数据在训练和评估集之间分割。...在以下示例中，我们从MovieLens数据集加载评级数据，每行包含用户，电影，评级和时间戳。...MovieLens是电影评分的集合，有各种大小。 数据集命名为1M，10M和20M，是因为它们包含1,10和20万个评分。 最大的数据集使用约14万用户的数据，并覆盖27,000部电影。...除了评分之外，MovieLens数据还包含类似“Western”的流派信息和用户应用的标签，如“over the top”和“Arnold Schwarzenegger”。...这些流派标记和标签在构建内容向量方面是有用的。内容向量对项目的信息进行编码，例如颜色，形状，流派或真正的任何其他属性 - 可以是用于基于内容的推荐算法的任何形式。
追剧最高境界：写论文 在国内，大家听闻《猎魔人》的故事便是由波兰作家Andrzej Sapkowski编写的奇幻小说The Witcher。这本书共包含3部短篇小说集、5部长篇小说，还有1篇前传。...他在2020年获得了网络和数据科学的博士学位，曾在布达佩斯的罗兰大学（ELTE）和中欧大学、波士顿的巴拉巴西实验室和剑桥的贝尔实验室学习和研究。...网络科学可以用于寻找大量没有结构可言的数据中深藏的规律，比如文本、小说、电影剧本等等。Janosov的论文是一个珍贵的例子。...在读完几千页的书，或者其它文本之后，人们可以大致了解一段故事的结构是怎么样的。但记住所有的角色和情节基本就不可能了。如果让读者来画一张从故事中提取的导图，很大概率画出来的图并不准确。...有那么灵光乍现的一瞬间，就是那一刻你发现所有事情都合理了。谁遇见了谁，谁和谁在一起，主要的冲突是在哪里爆发的，支线情节又是在哪里展开的，等等，全部都有迹可循，就好像在看一部侦探电影一样。」
完整的代码可以在GitHub上找到。...现在可以通过转换现有的Keras模型来创建估算器。 ? TensorFlow 2.0现在可用 数据集（来自其海报的电影体裁） 该数据集托管在Kaggle上，并包含来自IMDB网站的电影海报。...MovieGenre.csv可以下载一个csv文件。它包含每个电影的以下信息：IMDB ID，IMDB链接，标题，IMDB得分，类型和下载电影海报的链接。...在此数据集中，每个电影海报可以至少属于一种流派，并且最多可以分配3个标签。海报总数约为4万张。...模型训练与评估 在准备好数据集并通过在预先训练的模型之上附加多标签神经网络分类器来构成模型之后，可以继续进行训练和评估，但首先需要定义两个主要功能： 损失函数：您需要它来度量过渡批次的模型误差（成本）。
在本文中，介绍了一种称为BERT（带转换器Transformers的双向编码Encoder 器表示）的语言模型，该模型在问答、自然语言推理、分类和通用语言理解评估或 (GLUE)等任务中取得了最先进的性能...Transformer基于著名的多头注意力（Multi-head Attention）模块，该模块在视觉和语言任务方面都取得了巨大成功。...数据集来源：https://www.kaggle.com/jrobischon/wikipedia-movie-plots 该数据集包含对来自世界各地的 34,886 部电影的描述。...列描述如下： 发行年份：电影发行的年份 标题：电影标题 起源：电影的起源（即美国、宝莱坞、泰米尔等） 剧情：主要演员 类型：电影类型 维基页面- 从中抓取情节描述的维基百科页面的 URL 情节：电影情节的长篇描述...Simple Transformers 库，以便只需 3 行代码即可初始化、在给定数据集上训练和在给定数据集上评估 Transformer 模型。
如今的赛博朋克还指代一种生活哲学、亚文化，常常伴随反乌托邦情节和AI反思。...《银翼杀手：启示录》，回归经典的多人冒险游戏 赛博朋克风电影《银翼杀手》启发了整整一代的科幻电影和游戏，对于《银翼杀手2049》，想必不少小伙伴已经很熟悉。...这款游戏延续了电影的赛博朋克风，背景设定在2023年（即原版《银翼杀手》背景时间4年后），玩家在游戏中扮演一名叫Harper的银翼杀手（是不是很酷）。...而玩家在游戏进度中，做出的不同选择会决定Harper进入到哪个阵营，也影响着故事结局。 值得一提的是，这款游戏为多人游戏，包含两个小时的故事剧情、解谜和FPS元素。...另外，游戏还填补了原作电影与《银翼杀手2049》之间的剧情，对于影迷玩家来说可以说是相当不错的福利了。
丢给它一部科幻大片《星际穿越》（片长2小时49分钟）： 它“看”完之后，不仅能结合电影情节和人物轻松对电影进行点评： 还能很精准地回答出剧中所涉的细节： 例如：虫洞的作用和创造者是谁？...除了看电影，成为一个无所不知的的“电影搭子”，它也能很好地理解宣传片的意图，回答一些开放问题。 比如给它一段最近很火的GTA6预告片。 问它“这个游戏哪里最吸引你？”...仅需加入1个上下文token拓展，LLaMA-VID在多个图片问答指标上也能获得显著提升。 在16个视频、图片理解及推理数据集上，LLaMA-VID实现了很好效果。...此外，LLaMA-VID还收集了400部电影并生成9K条长视频问答语料，包含电影影评、人物成长及情节推理等。...最后，团队也提供了demo地址，可自己上传视频和LLaMA-VID对话（部署在单块3090，需要的小伙伴可以参考code用更大的显存部署，直接和整个电影对话）。
下面是关于数据的盛宴，并且会介绍每个数据集所包含的信息，大家可以根据这些信息来根据自己需求决定使用哪些数据集。 预防针：文章比较长，建议收藏，文末有彩蛋。...MovieLens是电影评分的集合，有各种大小。 数据集命名为1M，10M和20M，是因为它们包含1,10和20万个评分。 最大的数据集使用约14万用户的数据，并覆盖27,000部电影。...除了评分之外，MovieLens数据还包含类似“Western”的流派信息和用户应用的标签，如“over the top”和“Arnold Schwarzenegger”。...这些流派标记和标签在构建内容向量方面是有用的。内容向量对项目的信息进行编码，例如颜色，形状，流派或真正的任何其他属性 - 可以是用于基于内容的推荐算法的任何形式。...MovieLens 数据包含了新旧两种格式的数据，我们这里以最新的新格式的 100K 小数据集合为例来简单说明下，这个数据集包含了 700 个用户对 9,000 部电影打的 100,000 条评分和 1,300
IMDB IMDB 是世界上最权威和最受欢迎的电影内容网站。你可以在这里找到最新电影的咨询，还可以找到关于它的评论和评分。同时，它还会为你做个性化推荐，帮助你找到你喜欢的内容。...同时，在这里你可以获取到电影的内容讨论，电影的花絮和预告片也可以在这里获取到。...rogerebert 一个电影评分网站，里面的影评都很专业，它会对影片进行全方位的解读，这里的影评是最专业的，你甚至可以把它的影评当作圣经来读，它里面包含的内容总会让你触动灵魂，对于一些冷门佳片，在这里你都能找到最完美的解读...Jinni Jinni是一个可以根据电影的情节、时长、发生地点、关键词等参数进行检索的网站。Jinni采用一个叫做Movie Genome的工具进行数据的检索，采用它可以进行个性化检索。...MovieLens movielens是一个基于网络的推荐系统数据集，它是免费开源的，用户可以使用它的数据进行算法研究，它的数据对电影做了全方位的标签统计，通过协同过滤算法，用户可以快速地检索到自己喜爱的电影
数据集：MovieLens 20M 初始数据集 为了进行分析，我们将使用著名的数据集MovieLens 20M。 ? 这个数据集包含了来自电影推荐服务MovieLens的2000多万个评分。...下面是dataframe的示例： ? 该数据集列出了138000个用户和27000多部电影。...而且大多数用户评价不超过500部电影。 ? 这与大多数推荐系统问题是一致的：很少有用户对很多电影进行评分，很少有电影有很多评分。 训练数据集 我们可以根据这些数据建立一个点击矩阵。...「潜在的可解释性」：使用一些聚类和对它们的一些分析(找到共同的演员、流派等)；从技术上来说，获得可解释的结果是可能的。 「查询时间快」：为了得到用户的推荐，我们只需要乘以一个向量和一个矩阵。...缺点 「对大数据集的过拟合」：在最初的论文中，NeuMF改进了NMF模型，但它适用于较小的数据集。我们可以推断，对于较大的数据集，这种方法往往会过拟合。
2.程序演示：在完成编写代码的工作后，作为预览演示系统的功能。 3.数据加载和清理：加载数据并准备好进行处理。...至于“故事数据库”，我们来使用Kaggle上的Wikipedia电影情节数据集。其中包含了各种类型、国家和时代的3.5万个电影故事，可谓是眼前我所能找到的最佳故事数据库。 ?...该数据集包括发行年份、标题、电影的国家、类型和剧情的文字说明。 ? 现在数据已就绪，接下来我们来设计一个粗略的大纲/蓝图。...电影的国家、类型和年份都代表电影中可通过文字中传达的各个方面，这有助于我们快速找到恰当的推荐。...在隔离期间，处理数据方面的问题和难题非常有意思，可以为我们带来一丝乐趣。
使用这些数据集的方法多种多样，你可以应用各种深度学习技术。你可以用它们磨炼技能、了解如何识别和构建各个问题、思考独特的使用案例，也可以将你的发现公开给大家！...该方法不仅在 MNIST 数据集上解决有监督和半监督学习任务时表现优异，而且在 SVHN 和 NORB 数据上，Test Error 分别取得了 24.63 和 9.88 的分值。...大小：80 MB 数量：训练集和测试集各包含 25,000 个高度两极化的电影评论 SOTA：《Learning Structured Text Representations》（https://arxiv.org...以下是该数据集包含的 csv 文件及其内容： tracks.csv：记录每首歌每个音轨的元数据，例如 ID、歌名、演唱者、流派、标签和播放次数，共计 106,574 首歌。...genres.csv：记录所有 163 种流派的 ID 与名称及上层风格名（用于推断流派层次和上层流派）。 features.csv：记录用 librosa 提取的常见特征。
添加一个搜索方法(Search Method)和搜索视图(Search View) 在本节中，您将添加Index操作方法，可以让你按照电影流派(genre)或名称搜索电影。...按照电影流派添加搜索 如果您添加了HttpPost 的Index方法，请立即删除它。 接下来，您将添加功能可以让用户按流派搜索电影。...前几行的代码会创建一个List对象来保存数据库中的电影流派。 下面的代码是从数据库中检索所有流派的 LINQ 查询。...的SelectList对象在ViewBag作为存储类数据（这样的电影流派），然后在下拉列表框中的数据访问类别，是一个典型的MVC applications的方法。...尝试搜索流派，电影名称，并同时选择这两个条件。 ? 在本节中，您创建了一个搜索的方法和视图，使用它，用户可以通过电影标题和流派来搜索。
这篇文章帮助客户通过一些变量来预测电影的收入。文章提供了一个数据集，该数据集包括了1970年到2014年之间发布的美国电影的信息，使用随机抽样设计方法抽取。...在探索数据分析部分，文章使用了直方图和盒状图的方法来了解分类变量和响应变量之间的关联性，以及数值变量和响应变量之间的交互作用。文章还使用了随机森林算法建立模型，并通过调整参数来寻找最优模型。...最终，文章发现IMDB票数、评论家得分和最佳影片提名等变量对于预测电影收入非常重要。数据抽样设计该数据集的目标人群是从1970年和2014年，著名的互联网数据库IMDB随机抽取的电影数据 。...推理范围“电影”的数据集，应考虑使用一个随机抽样设计，选择美国电影有代表性的样本观察性的回顾性研究，我们的结果应该推广到1970年和2014年间发布的所有美国电影。...在随机森林建模中，可以调整的参数包括ntree（决策树的数量）、mtry（每个决策树的特征选择数量）和nodesize（每个叶节点的最小观测数）等。
在这一点上，ratings_df包含一个稀疏的评论阵列。 接下来，我们希望将数组分解以找到用户属性矩阵和我们可以重新乘回的电影属性矩阵来重新创建收视率数据。为此，我们将使用低秩矩阵分解算法。...矩阵分解工作原理 因为评分矩阵等于将用户属性矩阵乘以电影属性矩阵的结果，所以我们可以使用矩阵分解反向工作以找到U和M的值。在代码中，我们使用称为低秩矩阵分解的算法，去做这个。...通过使用矩阵分解计算产品属性，我们可以计算产品相似度。让我们来看看find_similar_products.py。首先，我们将使用pandas的读取CSV功能加载电影评级数据集。...让我们选择用户正在看的主要电影，让我们选择电影ID5。 如果你喜欢，你可以选择其他的电影。现在，我们来看看电影ID5的标题和流派。...我们可以通过查看movies_df数据框并使用pandas的loc函数通过其索引查找行来做到这一点。让我们打印出该电影的标题和流派。 接下来，让我们从矩阵中获取电影ID为5的电影属性。
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