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7 Papers & Radios | 斯坦福者造出「机器鸽」;港科大等提出

主要关注如何记录生面部表,并据此来生在课堂上的绪变化、注意力集中程度。 这项研究的初衷是「善意」的:依靠该去监控生在课堂上的绪反馈,判断生在什么时候开始感到无聊,什么时候注意力更加集中,以此来提醒老师该如何改善课堂内容、提高授课质量。 整个的工作流程,包括数据处理和视觉探索两大阶段。 研究者设计了一个摘要视图,让老师可以看到感的静态和动态演变数据。 图(a)显示的是生的感档案,用于展示生的布(静态摘要);图(b)显示的是生的感变化曲线(动态摘要)。 感变化的可视化图示。 推荐:港科大、哈工程的研究者开发的这种用 AI 摄像头记录、感变化的,不仅能知道生什么时候开始走神,还能具体看到每个生一整节课的「心路历程」。

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用Python搭建一个股票舆

写在前面 下面的这篇文章将手把手教大家搭建一个简单的股票舆,其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻,然后通过百度接口,用于评估指定股票的正面和反面新闻的占比,以此确定该股票是处于利好还是利空的状态 2、新闻以及计 在获取了股票的新闻数据之后,我们接下来需要对每支股票的所有新闻进行了。 然后通过aipNLP对每个标题进行,进而基于得到的结果来计积极新闻和消极新闻的个数,最后将针对每支股票的结果返回: # 对指定股票的所有新闻数据进行并进行计 def analyze 3 总结 在这篇文章中,我们介绍了如何基于python搭建一个简单的股票舆,其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻,然后通过百度接口对新闻进行,最后计股票的正面和反面新闻的占比 基于此,大家可以进行进一步的进行扩展以应用。 ?

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    如何习数据

    习的重要性 任何习知识,都是相互联,相互作用的。因此第一步就是找出各部间的直接联,把网络结构初步地建立起来。 如何习数据? ? 在习数据之前应该明白几点 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据师本身融合了业务知识、和计算机等科,并不是新的技术。 ,有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳; 具备良好的逻辑能力、组织沟通能力和团队精神; 富有创新精神,充满激,乐于接受挑战 前三个属于硬件要求,一般而言,有专业基础(计算机、、数等相关专业 get技能 数知识 数知识是数据师的基础知识。对于初级数据师,了解一些描述计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用计模型算法则是加。 对于高级数据师,使用工具是核心能力, SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他工具(如Matlab)视况而定。

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    股市舆类可视化

    此Web基于Django+Bootstrap+Echarts等框架,个股交易行数据调用了Tushare接口。 对于舆文本数据采取先爬取东方财富网股吧论坛标题词语设置机器习训练集,在此基础上运用scikit-learn机器习朴素贝叶斯方法构建文本类器。 目前的功能: 个股历史交易行 个股相关词云展示 感字典舆预测 朴素贝叶斯舆预测 本文完整源码 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 股票 即可获取。 ? 感字典舆预测: ?

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    日志——Hangout源码

    这两天看了下hangout的代码,虽然没有运行体验过,但是也算是习了一点皮毛。 关于input,filter,output的关 在Logstash里面,Input,filter,output是三个独立的部,每个部通过Buffer存储数据。 事件由Input搜集产生,然后经由filter进行过滤解,再交给output输出。 这样的关,在组织结构上,使得filter、output与Input的关变成了被包含的关。 所有的input数据会暂存到buffer里面,等待filter解,filter解后数据又会放入filter和output之间的Buffer,等待output去flush到目的地。 代码习 下面是今天抽空整理的hangout的类图,可以提供点基本的代码提示。由于以前没怎么使用过反射,这次正好通过看代码习了一下。

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    和实时

    1. (Time Sharing System),它能很好地将一台计算机提供给多个用户同时使用,提高计算机的利用率。它被经常应用于查询中,满足许多查询用户的需要。 第一台真正的时操作是由麻省理工院开发成功的。 1.1实现中的关键问题 为实现,必须解决一些列的问题。 1.2.的特征 (1)多路性。允许在一台主机上同时连接多台联机终端,时原则为每个用户服务。宏观上,是多个用户同时工作,共享资源;而微观上,则是每个用户作业轮流运行一个时间片。 时操作按照相等的时间片调度进程轮流运行,时操作由调度程序自动计算进程的优先级,而不是由用户控制进程的优先级。这样的无法实时响应外部异步事件。 实时操作能够在限定的时间内执行完所规定的功能,并能在限定的时间内对外部的异步事件作出响应。 主要应用于科计算和一般实时性要求不高的场合。

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    金评与设计版与Delphi实现代码)

    金评比的目的是自动、计算、计、管理生综合测评数据,减少人工干预,降低计算失误,提高工作效率,将辅导员、班主任、班委从繁重的综合测评及日常管理中解放出来,使校的综合测评工作化、规范化 因此开发一套比较成熟的生奖金评比很有必要。 1.3 可行性 1技术性 使用delphi,支持数据库,操作简单方便。 2 经济性 花费费用小,节省人力物力。 3 运行可行性 可实现登记、查询、修改,比较等功能,切实可行。 1.4进度安排 ? 二、 2.1功能需求主要进行生的奖金评比综合成绩考核和班委对况的管理记相关的活动。主要包含如下功能模块: 管理模块 该模块提供生进行生信息查询。 方便了班委管理和成绩考核查询,奖金评比更改。更能实现效率。 2.2非功能需求 技术需求 生、班委和教师组件要求运行在用windows操作的笔记本或台式机上。

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    Meta列之传meta

    的meta(直接meta,也称直接比较)是一个有效获取临床证据的方法,它是在评价各个临床试验的基础上,运用合并效应量的方法,获得不同方法在治疗某一疾病方面的有效证据。 可以看出这三部都属于直接比较的传meta。 一般这些差异可以通过制定严格而一的文献纳入标准来解决,其实meta中有一个非常重要的部就是研究设计,这个研究设计包括文献检索原则、文献纳入标准、数据提取和方法、异质性检验和亚组,最后是敏感性 那么对于上述不同试验研究中存在的差异,meta就是一个很好的方法去根据现有的实验结果给出一个更加科的结论。 在第一部中,meta的结果(第一个Subtotal部)是RR = 0.77,95%CI (confidence interval)为 (0.71,0.83),从这个结果看与服用非他汀类药物相比,

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    【架构】基于ElasticSearch的舆数据架构优化

    的特点是: 数据量很大,一个月可能就有上亿条数据,有来自爬虫的,也有可能是从其他渠道采购过来的; 数据有时效性,时间比较近的数据价值比较大; 数据查询条件很复杂。 1. 原有架构 ---- 我们之前给客户开发了一个舆,大致架构如图: (实际跟这个图是有出入的,不过总体意思是这样。 图是使用Excalidraw画的) 对数据划了三个层次: 最近三个月的是价值最大的,经常需要查询,所以存ES; 最近一年的数据也是要用的,只是频类低很多,保存在了MySQL; 一年以上的历史数据很少用到 那就是: 数据在ES中按月份进行划索引。 从热数据迁移到冷数据那也非常简单,只需要将节点属性改为冷节点就好了。相对于热数据建一个索引,冷数据建一个索引,这能使大为简单。 小结 ---- 对于大数据,对数据进行合理的层,区冷热数据,是降低成本和提升效率的重要手段,差别只是以什么方案来实现。

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    实时(HiveHbaseImpala)浅

    什么是实时(在线查询)? 大数据领域里面,实时(在线查询)是最常见的一种场景,通常用于客户投诉处理,实时数据,在线查询等等过。因为是查询应用,通常有以下特点: a. 支持SQL(这个业界基本上达成共识了,原因是很难找到一个又会数据,还能写JAVA代码的工程师)。 传上,常常使用数据仓库来承担这一任务,数据仓库通过创建索引来应对多维度复杂查询。 目前来完美解决实时还在探索中,下面来讲讲hadoop领域几种常见的解决方案 2. Hive ? Hbase HBase是一个布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于Chang et al所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的布式存储”。 多查询引擎的融合,通常我们希望一份数据,可以承担多种应用,既可以承担直接带用户id的快速查询,也可以搞定多维度的复杂,所以要支持多种应用,多查询引擎的特点融合不可以避免。

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    Windows性能

    性能调优是管理的重要部,而最常使用的工具就是Windows自带的Performance Monitor了,特别是从windows 2008开始,Performance Monitor有了极大的改进 user defined为用户自定义的data collector sets和reports,而system部则为windows内置的data collector sets和reports,在有大量的性能监控器时进行就是一个非常的麻烦的事了 Windows 性能工具PAL ,我之前简要介绍过这个工具如何Performance Monitor (PerfMon) Log,Performance Analysis of Logs (PAL 在经过一段时间的处理后,我们就可以得到一份图文并茂的性能报告了,由于该报告过长,这里只截取了一个片段,完整的版本可查看下面的附件。 在该报告中可以看到对每一个监控数据是否合理的一个提示,非常有效的帮助和解决性能问题。 ? 完整的报告可查看PAL网站的示例。

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    twitter架构

    twitter架构 (一)twitter的核心业务 twitter的核心业务,在于following和be followed: (1)following-关注 进入个人主页,会看到你follow (1)表示层(presentation tier):apache web server,主要任务是解http协议,将请求发给逻辑层; (2)逻辑层(logic tier):mongrel rails (3)http accelerator web通道的缓存问题也需要解决,之后,web通道的压力主要来自搜索。 其中没有先关的内容,才访问web server; twitter的工程师却将varnish放在apache web server的内层,原因是他们认为varnish操作复杂,担心varnish崩溃造成的瘫痪 集群,能大容量蓄洪; (2)twitter自己的kestrel消息队列,作为引流泄洪手段,传递控制指令(引流和渠道); 洪峰到达时,twitter控制数据流,将数据及时疏散到多个机器,避免压力集中,造成瘫痪

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    Android 音量

    最近在处理一个蓝牙设备播放没有声音问题时,发现是设置音量的问题,顺便习了一下Android的音量构架原理及设置方法。 这里主要参考了rinswindqin同写的有关音频及音量的文章,加了一些自己的理解及源代码。下面以Android 6.0为例来说明。 一、音频流、音频设备、音量三角关 要了解Android的音量构架原理,我们先要了解一下Android的音频流有哪些。 在Android中,定义了一输入和输出设备,针对每个输入与输出设备的音量也是不一样的。下面是Android在audio.h定义的部份音频设备。 比如,对于同一个STREAM_MUSIC流,对扬声器和耳机的音量是开存储的。不考虑相同的况,音量个数=音频流*音频设备。

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    Unity5 植被

    一、 功能 1. 在绘制稠密纹理面片草时使用Snapdragon Profiler截帧调用的OpenGL API: 由API调用得出每一个Drawcall只绘制了几片草,因此绘制批次非常多。 四、 性能 面数与绘制批次数量: 无论是矩形面片草、模型草,还是模型树,Unity自带的地形植被绘制的Drawcall数量都随着顶点数量的提升而大幅增加。 通过对代码的,Unity的地形有两个参数,别为Detail Resolution和Detail Resolution Per Patch,如将Detail Resolution设置为1024, 通过代码得出绘制Detail植被的Shader是在源码中写死的,而且都会在VertexShader中执行相同的动画计算函数,且参数和计算稍复杂。后期可以考虑通过修改源码手动控制关闭。

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    AWStats日志

    此日志器用作CGI或命令行, 并在几个图形网页中显示您的日志包含的所有可能信息。 它使用部信息文件来经常快速地处理大型日志文件。 它可以来自所有主要服务器工具的日志文件,如Apache日志文件(NCSA组合/ XLF / ELF日志格式或通用/ CLF日志格式),WebStar,IIS(W3C日志格式)以及许多其他Web,代理 关于AWStats与其他日志的对比可以查看:https://awstats.sourceforge.io/docs/awstats_compare.html 2.安装AWStats 2.1 获取 https://awstats.sourceforge.io/ AWStats 下载地址: https://awstats.sourceforge.io/#DOWNLOAD 2.2安装awstats 版本说明 5.2 日志显示正常 ?

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    fork调用

    除了这个函数,新进程的诞生还可以别通过vfork()和clone() fork、vfork和clone三个API函数均由glibc库提供,它们别在C库中封装了与其同名的调用fork() 这几个函数调用对应不同场景 clone函数创建子进程时灵活度比较大,因为它可以通过传递不同的参数来选择性的复制父进程的资源 调用fork、vfork和clone在内核中对应的服务例程别为sys_fork(),sys_vfork 通过调用过程如下,其中我的是最新版4.X Linux源码,在i386体结构中,采取0x80中断调用syscall: image.png 从图中可以看到do_fork()和copy_process ()是本文的主要对象。 这也就是为什么使用fork调用时父进程会返回子进程pid的原因。

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    bpf| 工具

    bpf 最初是为bsd操作开发,全称是 「Berkeley Packet Filter」 ,翻译过来是 「伯克利包过滤器」 ,顾名思义,它是在伯克利大诞生的,1992年Steven McCanne 从历史上看,由于内核具有监督和控制整个的特权能力,操作一直是实现可观察性,安全性和网络功能的理想场所。同时,操作内核由于其核心作用以及对稳定性和安全性的高要求而难以发展。 因此,与在操作之外实现的功能相比,操作级别的创新率传上较低。 eBPF changes this formula fundamentally. 通过允许在操作中运行沙盒程序,应用程序开发人员可以运行 eBPF 程序,以便在运行时向操作添加其他功能。 程序不会崩溃或以其他方式损坏

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    MySQL权限

    MYSQL权限实践操作,总结整理。匿名用户的问题直接搜索“匿名” MySQL访问权限 权限工作原理 MySQL权限保证所有的用户只执行允许做的事。 连接后发出请求后,根据你的身份和你想做什么来授予权限。 MySQL权限控制包含2个阶段: 阶段1:服务器检查是否允许你连接。 阶段2:假定你能连接,服务器检查你发出的每个请求。 在MySQL启动时并在**“权限更改何时生效”**所说的况时,服务器将这些数据库表内容读入内存。 00-00 00:00:00 Table_priv: Select Column_priv: 限制账户资源 方式一:限制MySQL服务器资源使用的一个方法是将max_user_connections变量设置为非零值 授予的权限可以为多个层级 全局层级 全局权限适用于一个给定服务器中的所有数据库。这些权限存储在mysql.user表中。 GRANT ALL ON *.*和REVOKE ALL ON *.

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