之前分享过如何找电影资源 2020 最全百度网盘搜索，找电影资源不再愁 和 通过台词找电影如何根据台词找到对应电影片段 ，今天分享以图搜图，通过电影截图查找电影。...看看这张图，曾经的周杰伦也是小鲜肉。 ? 谷歌浏览器右键通过谷歌搜索图片，关于谷歌浏览器更多使用技巧见之前文章那些你可能不知道的谷歌浏览器实用技巧。 ?...很快找到这张图来自周杰伦2005年电影《头文字D》，想看周杰伦所有电影在公众号后台回复 周杰伦。 ?...除了谷歌，百度和搜狗等搜索引擎都有识图功能，有的搜索引擎找不到就换其他的，不过这样有点麻烦，推荐使用下面的Chrome扩展和油猴脚本。
“电影类别表”是对应电影（电影表中的电影编号）属于哪一类（类别表中的电影类别编号） 查找“电影表”中电影描述信息包含“机器人”的电影，以及对应的电影类别名称和电影数目（count(电影表.电影编号)...而题目中的上述分类对应电影数量>=5部，是指该电影类别在原始表中的电影数量>= 5，而不是先用where子句筛选以后的表。 那么，这就需要把having子句放在where子句之前，如何到呢？...也就是，需要先对原始表使用条件（电影类别名称对应的电影数量>=5部）筛选数据，然后再运行条件（电影描述信息包含“机器人”的电影对应的电影类别名称以及电影数目）筛选数据。...因为要用到电影类别编号数量大于5的电影类别编号，右表为筛选后的结果。因此需要用到右联结，只保留右表的全部数据，即电影类别编号为3的数据。...group by 科目类型having count(科目类型) >= 3) as bon a.科目类型 = b.科目类型where 姓名 like '猴%'group by a.科目类型; 推荐：如何从零学会
在这篇豆瓣电影Top250的分析文章中，你并不会得到一个像标题那样确切的答案。 但是你可以因此否定很多看似正确的答案，比如下面这些： “豆瓣电影Top250是根据评分排序的？”...但是，豆瓣电影Top250排序真的不是按照总评分数排序的（②） 星级评分的前五部电影 我们前面分析出，五星级和一星级分布与总评分吻合，来看一下 # 五星评分人数最多的前五条影片 df_data['five_star_movie_comments_user...“是的，影片排序需要用到一种基于用户投票的排名算法，类似 IMDB 的加权平均，其中一些影评人，电影人的权重都会考虑进去。”...豆瓣影片评分算法并未公开，小一我从网上找到的一篇豆瓣影片评分机制的内容，大家了解了解长个见识就行了： 豆瓣的注册用户看完一部电影，心情好的话会来打个一到五星的分（有时候心情不好也会来）。...比方说一部电影有42万用户打分。我们的程序把这42万个一到五星换算成零到十分，加起来除以42万，就得到了豆瓣评分。 这个评分会自动出现在豆瓣各处，中间没有审核，平时也没有编辑盯着看。
3D电影，即立体电影，1952年，世界电影史上第一部真正的3D电影《非洲历险记》诞生。此后，虽然3D电影的技术以及电影制作都在得到蓬勃的发展，但是直到1982年的《黑色星期五》才让3D电影真正复苏。...而2004年，第一部IMAX 3D电影《极地特快》随之推出，尽管取得了不错的票房参加，但是过于糟糕的效果让不少人望而生畏。...而直到2008年，第一部纯3D摄影机的真人电影才推出，《U2 3D演唱会》让无数人为之震撼。...目前的3D电影技术已经达到了成熟阶段，至于哪种技术最后会成为主流，已经早已不是技术问题，而是另一个问题了。 如何制作一部3D电影？ ?...然后在经过配音配乐剪辑等一系列处理，才能完成一部3D电影成片。其中，建模、特效以及后期的渲染都需要相当大的精力去完成。
有一段时间没来写博了，一直忙我司申请评分卡、催收评分卡的上线工作，那么我们的评分卡上线后，如何对评分卡的效果进行有效监测，监测哪些指标，监测的指标阈值达到多少我们需要对现有评分卡进行调整更新？...拒绝原因 针对每个变量，根据其取值，按照样本量平均分为3~5组，计算每一组中的平均得分。...对每一个客户的各个变量，根据实际值落入的组判断对应的平均分X, 再减去该变量各组平均分的最小值X_min, X-X_min为该变量对应的差值。...将每个变量对应的差值从高到低排序，输出头三个不同的拒绝原因。例如，最近120天内查询这个变量，根据其样本中的取值，可以分为5组，每组中的平均分数如下： ?...某客户，其最近120天内查询次数为4次，落入第四组，该组平均得分为14.36，全部5组中，最低分为7.3，所以该客户这个变量对应的差值为7.06. 对应的拒绝原因为“近期征信查询过多”。
在数据分析和可视化展示中，获取准确的电影专业评分数据至关重要。猫眼电影作为中国领先的电影信息与票务平台，其专业评分对于电影行业和影迷的数据来说具有重要意义。...通过分析猫眼电影网站的页面结构和网络请求，我们可以找到包含专业评分数据的接口，并编写相应的爬虫代码来实现数据的自动抽取。...首先，我们将介绍如何使用Python的Requests库和BeautifulSoup库来抓取猫眼电影网站上的专业评分数据。Requests库是一个简单易用的HTTP库，用于发送网络请求和获取响应数据。...'专业评分')plt.xticks(rotation=45)plt.show()以上代码演示了如何使用Python的Requests库和BeautifulSoup库来抓取猫眼电影网站上的专业评分数据，并利用...总结通过本文，读者将了解Python爬虫在获取猫眼电影专业评分数据中的具体实现方法，并掌握如何利用这些数据进行深入的分析和应用。
每个柱状条对应一个评分。柱状条越高，处于这个评分区间的电影越多。 进而我们可以得出，一部电影的评分如下。 ? 获得高分和地分的概率都较低，但很大概率获得一般评分。...再看到 IMDB ，评分的大部分也在平均区域，但是高分的评分比重明显偏多。其高分区域的直方图却较符合正态分布。然而，令人惊讶的是低评分区域有一部分是空的，这确实很奇怪。...幸运的是，我在 Kaggle 找到一个现成的数据集，其中包含了 9,917 个不同电影的 IMDB 评分。其评分数据如下： ? 这种相似性提高了我对小样本代表性的信心。...无论如何，结论证明： 214 电影样本还是相当具有代表性的。换句话说，对这四个网站电影评分的分析是很有可信度的。 Fandango ?...无论如何，我想它仍然应该归结为相同的正态分布，大多数电影在正面影评的数量和负面影评之间有一定差异。
例如说：电影 i 有一个特征向量 ，你是否能找到一部不同的电影 j，保证两部电影的 特征向量之间的距离 和 很小 ，那就能很有力地表明电影 i 和电影 j 在某种程度上有相似，至少在某种意义上...用平均值代替新用户的值 如上分析所示，如果新用户在没有对任何电影进行评分的状况下使用协同过滤算法进行预测，最终 得不到任何有意义的结果 ，此时我们想到，对于新用户，我们可以使用每部电影的评分平均值来代替...首先需要对结果 Y 矩阵进行均值归一化处理，将每一个用户对某一部电影的评分减去所有 用户对该电影评分的平均值： ?...然后我们利用这个新的 Y 矩阵来训练算法，如果我们要用新训练出的算法来预测评分，则需要将平均值 重新加回去，即计算 为最终评分.对于 Eve，虽然 仍等于 0，但是加上平均值后，我们的新模型会认为她给每部电影的评分都是...该电影的平均分 ?
能对不同用户会如何对他们尚未评分的电影做出评价给出相当精准的预测。...例如说：电影 i 有一个特征向量x^(i)，你是否能找到一部不同的电影 j，保证两部电影的特征向量之间的距离x(i)和x(j)很小，那就能很有力地表明电影i和电影 j 在某种程度上有相似，至少在某种意义上...通过这个方法，希望你能知道，如何进行一个向量化的计算来对所有的用户和所有的电影进行评分计算。同时希望你也能掌握，通过学习特征参数，来找到相关电影和产品的方法。...我们首先需要对结果 Y矩阵进行均值归一化处理，将每一个用户对某一部电影的评分减去所有用户对该电影评分的平均值： ? 然后我们利用这个新的 Y 矩阵来训练算法。...如果我们要用新训练出的算法来预测评分，则需要将平均值重新加回去，预测 ? ，对于Eve，我们的新模型会认为她给每部电影的评分都是该电影的平均分。 ?
这里的电影评分均值是所有个某一特定电影评分的平均值（将它与我们在用户-用户过滤中看到的表进行比较）。并且我们不是像前面看到的那样找到用户-用户相似度，而是找到商品-商品相似度。...我们必须找到一种方法来预测所有这些缺失的评分。为此，我们必须找到一组可以定义用户如何评价电影的特征。这些被称为潜在特征（latent features）。...我们希望预测这些缺失的评分，使用矩阵分解可以找到一些潜在的特征，它们可以决定用户如何评价一部电影。我们将原矩阵分解成不同的组成部分，使这些部分的乘积等于原始矩阵。 ? 假设我们要找到k个潜在特征。...如何做到的呢？它是删除了不能决定用户如何评价电影的特征。现在要得到用户puk对一部电影qik的所有潜在特征k的评分rui，我们可以计算这两个向量的点积，并将它们相加，得到基于所有潜在特征的评分。 ?...这样做的各种方法有： 组合商品分数： 我们把从两种推荐方法中得到的评分组合起来，最简单的方式是取平均值。 假设有一种方法推荐对一部电影的评分为4，而另一种方法则推荐对同一部电影的评分为5。
我们更期望的是，一部电影被众多观影者打分，然后从这些电影中，挑选得分更高的电影。 这里就能引出：置信度和置信区间的概念。...一部电影被众多人打分，最后平均得分为8.5，那么这部电影的得分在8.2~8.8分，置信度将会很高，假设为90%； 相反，一部电影只有两个人打分，尽管最后平均分为9.5分，但是在区间：9.2~9.8分的置信度...所以，为了增强结果的说服力，可以过滤掉那些被评分较少的电影，那么到底少于多少就应该被过滤掉，这里也有说法。...所以，我们的问题已经解决了，要找出至少有385次被评分的所有电影，按照喜剧的平均分依次从大到小排序，选出前10. 因为用到Z值，在此说明下Z值的求法，作为知识扩充。...4 求95%置信度对应的Z值 允许电影评分有左右各有误差，即0.05/2=0.025。此时要查尾部面积是0.025时的Z值。 查Z值表时要在表中间找到0.975。
1 links.csv 文件里面的内容是帮助你如何通过网站id在对应网站上找到对应的电影链接的。...每部电影的id 2.1.2 title 电影的标题 2.1.3 genres 电影的类别（详细分类见readme.txt） 3 ratings.csv 文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分...{‘rating’: [np.size, np.mean]}来按照key即rating这一列聚合，查看每一部电影被评论过的次数和被打的平均分。...取出至少被评论过100次的电影按照平均评分从大到小排序，取最大的10部电影。...并且用unstack函数将数据转换为一个表格，每一行为电影名称，每一列为年龄组，值为该年龄组的用户对该电影的平均评分。
作者：飞林沙 算法工程师 影迷们经常关注的电影排行榜里，一部由100人评出9.0分的电影，和一部由10000人评出8.0分的电影，谁应该排在前面呢？ 这是我们算法工程师时常会面对的问题。...显然，继续调节 [评分人数的预设值] 已无法满足当前国内电影排行榜的实际需求。 如何解决这个问题呢？...分析贝叶斯平均带来的问题 我们首先思考一下贝叶斯平均中m和c的意义，从算法本身出发，贝叶斯平均希望把不足评分人数的电影评分向平均值（也就是7.0）去拉近。...如何保证人群的广泛性 我们对人群广泛性举一个简单的例子，例如EVA是一部深受动漫迷喜爱的日本动漫作品，所以评分也都会达到9分以上，但是对于非动漫迷来说，为其推荐EVA明显并不是一个合适的做法。...在这里，我的方法是得到每一部电影在不同的时间间隔内对应的收藏人数和评分，这样其实类似与对每一部电影都得到了一条收藏和评分的曲线。那么接下来只分析不同的曲线以及之间的关系便可得出结论。
1 links.csv [4jr3wscb5z.png] 文件里面的内容是帮助你如何通过网站id在对应网站上找到对应的电影链接的。...] 文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。...，用agg函数通过一个字典{‘rating’: np.size, np.mean}来按照key即rating这一列聚合，查看每一部电影被评论过的次数和被打的平均分。...取出至少被评论过100次的电影按照平均评分从大到小排序，取最大的10部电影。...并且用unstack函数将数据转换为一个表格，每一行为电影名称，每一列为年龄组，值为该年龄组的用户对该电影的平均评分。
如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。 这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...现在假设电影有两个特征： x_1浪漫程度 x_2动作程度 ? 那么每部电影都有一个特征向量，如第一部电影的是[0,9 0] 针对特征来构建一个推荐系统算法。...推出相应的评分 ? 找出类似的影片 ? 均值归一化Mean Normalization ? 上图中，假设新来个用户Eva，他没有对任何的电影进行评分，那我们以什么依据来给他推荐电影呢？...对上面的Y矩阵进行均值归一化，将每个用户对某一部电影的评分减去所有用户对该电影评分的平均值，得到如下的矩阵： ? 利用新的矩阵Y来训练算法。...如果我们要用新训练出的算法来预测评分，则需要将平均值重新加回去，预测(\theta{(j)})T x^{(i)}+{\mu}_i，模型会人为其给每部电影的评分都是该电影的平均分。
如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。 这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...现在假设电影有两个特征： x1浪漫程度 x2动作程度 那么每部电影都有一个特征向量，如第一部电影的是[0,9 0] 针对特征来构建一个推荐系统算法。..._ Low Rank Matrix Factorization 协同过滤算法可以做的事情： 给出一件商品，找到与之类似的商品 当一个用户浏览了一件产品，找出类似的商品推荐给他 假设5部电影，4位用户，存放在矩阵中...对上面的Y矩阵进行均值归一化，将每个用户对某一部电影的评分减去所有用户对该电影评分的平均值，得到如下的矩阵： 利用新的矩阵Y来训练算法。...如果我们要用新训练出的算法来预测评分，则需要将平均值重新加回去，模型会人为其给每部电影的评分都是该电影的平均分。
如何找到自己钟爱的工作 调查表明，有80%的人并不喜欢眼前的工作，而另外的20%却是充满激情的做着自己的事情。 是什么造成了这种差别？...没激情的人，当你问他们为什么要做现在的工作时，他们的回答是，别人让他们做的。...所以要相信自己，全身心地投入进去，你肯定可以找到。...我强烈推荐一本书， 也是个在线工具， 叫做《发现你的优势2.0》， 能帮你找到自己最擅长的事。...“你是你最常接触的五个人的平均值。”
但有的时候，会出现怎么也查不到大文件的情况，通过 du 查找的时候，统计出来的大小，跟 df 显示的占用空间对应不上。...这种情况，由于进程没有退出，因此文件占用的空间并不会释放；直到进程退出，磁盘空间才会真正释放。 ** 问题1：如何找到是哪个进程打开了该文件呢？...** linux上，由于进程仍然存活，因此可以通过查看所有进程打开的fd，如果该文件已经被删除，则查看时，会显示(deleted)。...zerotier-one zerotier-one 64 Aug 21 00:19 /proc/29400/fd/11 -> /tmp/ibG68kpG\ (deleted) ** 问题2：如何避免这种情况...** 不要直接删除该文件，而是通过将文件 truncate 的方式，释放磁盘空间。 一种方式是： cat /dev/null > ${filename} 或者（新get！）
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近因为项目中遇到了一些问题, 百度不到比较好的方案, 就准备去看下spring的官方文档, 在此记录下: 1....进入spring framework的官网项目页面: https://spring.io/projects/spring-framewor 2....点击文档, 进入文档的htmlsingle模式页面, 复制浏览器的地址 如下图: 3...., 然后往上翻到你想要得地方 https://docs.spring.io/spring/docs/4.3.25.RELEASE/spring-framework-reference/: 列出了文档的格式...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
新智元编译 来源：arstechnica 编译：肖琴 【新智元导读】在伦敦科幻电影节的“48小时电影挑战”，导演Oscar Sharp和AI研究员Ross Goodwin带来一部全部制作过程由AI导演的实验性影片...影片采用“换脸”技术，使用神经网络生成的对话和配音等，整个制作过程都由被称为Benjamin的AI进行处理。而作为一部科幻片，其结果相当不错。...两年前，一部名为Sunspring（中译《阳春》）的奇怪短片举行了在线首映式，这个短片最引人注目的地方在于，它的整个剧本都是由AI写的。...为了训练Benjamin，Goodwin给这个AI输入了几十部他在网上找到的科幻电影剧本——大部分是上世纪八九十年代的电影。...《Zone Out》的剧本，就像《阳春》一样，在空洞的废话和有感情的台词之间摇摆不定——老实说，它并不逊于一部科幻佳作。
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