场景 在电商、医疗等带有用户评价的时候，常见的就是对服务等进行星级评定，在小程序中如何更加简单的实现该功能？ 效果图 WXML <text class='rui-star' wx:for="{{
好项目，正好让大家练手Python，于是决定研究亚马逊上Top100的细分品类——女式内衣！！！的销售情况。
亚马逊在网购平台提供了两种功能：评级/星级(rate)、评估/评论(review)。个人评级称为“产品星级评估（star rating）”，也就是客户买完产品后的评价，由1星到5星；另外，购买产品的客户还能评论，表达自己的意见和信息。而其他客户还可以对这些评论进行评级，称为“帮助性评级/评论星级评级（helpfulness rating）”。公司用这些数据去了解市场、了解市场参与时机、对产品的设计改造等。
外出旅游，酒店一定会占据一大部分开销。哪些酒店的价格是合理的？这个价格配得上它的地理位置么？这个价格和它对应的服务匹配么？数据侠 Johnnie 以纽约的酒店为例，尝试用数据一窥决定酒店价格的因素，做出一份出行居住指南。
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者|Jiaxu Luo, Charles Leung, Danli Zeng, Samriddhi Shakya 翻译校对|吴小雯 Francis 姜范波 寒
在实际的销售情况中，经常能遇到为了销售而准备的销售活动，那么如何评价一次活动准备的是否成功呢？
2015年12月30日，艾瑞深中国校友会网正式发布《2016中国大学评价研究报告》，北京大学连续9年蝉联全国第1，雄居2016中国大学排行榜冠军；清华大学居第2，复旦大学列第3，武汉大学列第4，浙江大学居第5。值得关注的是，清华大学、北京大学和汕头大学问鼎2016年中国大学社会捐赠排行榜前三强，北京大学、清华大学和武汉大学蝉联2016中国大学校友捐赠排行榜前三甲。 北大、清华、国科大和国防科大跻身2016中国七星级大学 报告显示，在艾瑞深中国校友会网最新2016中国大学星级排名中，首次公布2016中国七星
最近在写一个关于vue的商城项目，然后集成在移动端中，开发需求中有一界面，类似淘宝商城评价界面！实现效果图如下所示：
中兴智能视觉大数据报：进小区1秒人脸识别，自动打开道闸放行，业主不用再为忘记带门禁卡而烦恼；有人到访只需按智能门禁，主人通过手机、IPAD就能看到是谁，不仅可以视频通话，一点击就可以开门……“智慧小区”让我们的生活更便利。据悉，中兴智能视觉大数据曾为云南智慧小区提供完整的解决方案，解决刷脸进出、智能预警、智能管理等功能，看来“智慧小区”非常受大家欢迎啊，不过在小编看来“智能小区”如果以后能大量的落地到各个小区内，将会非常便捷，更智能化啊，期待那一天的到来，随着人工智能的大力发展，相信这个时间不会太久。
马上就要五一了，这两天五一的火车票也正式开抢了，不知道各位小伙伴有没有被秒光的车票吓到呢！？
大家好，我是Bynn，数据团Python微专业和可视化微专业的优秀学员。前些天，我看到某公司对数据分析师的招聘要求有一条：
摘要：为进一步整合开放医疗数据和社会其他资源，本文提出了一套数据利用方案。以无锡市局部路网为原型，构建了一基于互联网+医疗的用户终端应用模型。该模型包括路径寻优与数据分析，本模型将交通数据应用于智慧医疗终端，采用Dijkstra最优路径算法与多层级TOPSIS归一化法评价方案为患者规划最优就诊医院与相应路径。该模型能实现医院就诊数据的拟合分析，为用户择日就医提供参考。本文据此搭建了智慧医疗终端仿真系统。 关键词：智慧医疗终端；数据利用；TOPSIS评价模型；Dijkstra最优路径算法 一、引言 大城市路
贝叶斯法则可能是概率论中最有生命力的一个公式。它可以用来计算条件概率或者主观概率。
我们买书、看电影很多时候拿豆瓣评分作为判断好坏的依据。下图是一本书的评分结果。它既反映了总分，也反映了评分分布，还可以看到评分池大小（评价人数）。总分越高，打五分的人比例越高，评价人数越多，你可能越倾向于选择这个作品。
“ 关键字: “点餐 小程序" 01 ———— 【总体介绍】 微信点餐小程序 这是采用小程构建的高效微信点餐小程序解决方案。后台使用的java1.8，数据库采用mongodb4.0，服务器即可搭建。 02 ———— 【安装使用】 1、将项目下载，倒入微信开发工具，修改app.js 中的host 为上面的api地址，即可查看。 2、运行后端代码 food.jar。这是小程序的后端程序。 3、主要功能 商户列表：支持按距离和月销量和评价星级展示，支持商户收藏，方便用
互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中，如何利用数据分析和文本挖掘的算法，将海量文本的价值挖掘出来，成为我们团队近期的一个研究方向，本案例就是我们的一个尝试。
针对组件引用的图片可能产生变动性，我们将组件内的图片放入组件文件夹内，进行引用。使得组件更加便于维护。
2021年7月29日，中国生产力促进中心协会批准发布《智慧乡村民宿等级划分与评定》团体标准，编号T/CPPC 1028—2021，自发布之日起实施，并全国团体标准信息平台（http://www.ttbz.org.cn）发布、智惠乡村服务中心官方网站（www.voics.cn）公开 制订过程 该标准根据《中华人民共和国标准法》，按照中国生产力促进中心协会《标准制定程序文件_CPPC》相关要求制订，准遵循开放、公平、透明、协商一致和促进贸易和交流的原则，保证标准的科学性、可操作性和适用性，内容符合国家有关
今天是《蚁人2》国内上映的第19天，作为练手，打算把豆瓣上的短评爬下来作为分析的素材。
论文标题：You eat with your eyes first: Optimizing Yelp Image 论文链接：https://arxiv.org/abs/2011.01434 论文单位：斯坦福大学
炎炎夏日，在这酷暑的天气，玩水，游泳等接触水的活动成了大家都想体验的活动，以此来降低一下温度，小编也准备水上活动，去漂流，但那景点没去过，不知道好不好玩，于是乎，爬取了美团上此漂流景点的评论数据，来分析一下大家的体验是怎么样的，作为一个参考。
最近，最火的电视剧莫过于《大秦赋》了，自12月1日开播后，收获了不错的口碑。然而随着电视剧的跟新，该剧在网上引起了激烈的讨论，不仅口碑急剧下滑，颇有高开低走的趋势，同时该剧的评分也由最初的8.9分，下降到了现在的6.5分。
我们会发现电影评价数和电影的投票数是极强相关的，pearsonr系数达到了0.9：
F「lutter」是一个免费和开源的项目，由Google创建并维护，是我们喜欢Flutter的原因之一。Flutter提供了漂亮的预构建组件，这些组件在flutter中被称为Widget。扑朔迷离的一切都是小部件！
前些天，我们的深圳前海新总部公开了「厘米级」图纸，里头有很多我们在无障碍设施建设的「小心思」。
在渗透测试的江湖里，不只有getshell后在刀光剑影的内网中拿下域控的快意恩仇，更有侧重于业务逻辑的细水柔情。业务安全需要去细腻的考虑方方面面，更偏向于逻辑漏洞的一个思路挖掘。
近日终于迎来了安卓微信最新内测8.0.42内测版本，相信很多朋友对于微信版本的更新都比较关注，今天小编给大家来介绍本次内测版本带来的几个更新内容，感兴趣的朋友可以下载亲自体验试试！
工商银行文本挖掘技术应用探索分享 工商银行在大家传统的印象当中是一个体形非常庞大但是稳步前行的形象，但是近些年来在大数据的挑战下工商银行积极应对外界变化，做一些转型。其中一个举措就是通过数据应用驱动业务变革。今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的，如何应用文本挖掘技术洞察客户的心声。 工商银行每天都在面临着来自各方的海量的客户心声，最近我们的95588接到这样一个来电，李先生做了一笔跨行汇款操作，对方还没有收到，他来询问什么时候可以到帐，这是一个典型的咨询。客户王先生是一个贵宾客户，他来电反映说在机场
JQuery.validationEngine表单验证控件功能强大，自带了样式显示模式：
说起湖南这个地方，大家想到的肯定是各种吃的，最常听到的就是臭豆腐，外焦里嫩，闻起来臭吃起来香，一口下去让人回味无穷。
Istio Bookinfo 示例包含四个独立的微服务，每个微服务都有多个版本。 其中一个微服务 reviews 的三个不同版本已经部署并同时运行。 为了说明这导致的问题，在浏览器中访问 Bookinfo 应用程序的 /productpage 并刷新几次。 您会注意到，有时书评的输出包含星级评分，有时则不包含。 这是因为没有明确的默认服务版本路由，Istio 将以循环方式请求路由到所有可用版本，此任务的最初目标是应用将所有流量路由到微服务的 v1 （版本 1）的规则。
最近在负责一个微信小程序的前端以及前后端接口的对接的项目，整体上所有页面的布局我都已经搭建完成。
專 欄 ❈ 伟楠，Python中文社区专栏作者，数据分析师，知乎专栏：数据故事会。 https://www.zhihu.com/people/hao-wei-nan ❈ 前段时间上映的《羞羞的铁拳》可谓是票房大丰收啊，截止到我写这篇文章时，我看了眼猫眼的数据，票房已经21.7亿了。这也使它成为继《战狼2》、《美人鱼》和《捉妖记》后第四部票房过 20 亿的国产电影，在国内票房史上排第6位啊啊啊~ 📷 猫眼数据 那么面对这么一部票房收割机，投资人肯定是笑的合不拢腿【大雾】嘴了，
京东商品详情页中的评价，有多个分类：【全部评价】、【晒图】、【视频晒单】、【追评】、【好评】、【中评】、【差评】。其中【全部评价】默认展现，其他需点击后展现。本文以按【差评】筛选采集为例讲解。实例网址：https://item.jd.com/100005185609.html；https://item.jd.com/100006607505.html；https://item.jd.com/100004770263.html。
Kubernetes 作为基础平台，提供了强大的容器编排能力。但是在其上部署业务和服务治理上，仍然会面对一些复杂性和局限性。在服务治理上，已经有许多成熟的 ServiceMesh 框架用于扩充其能力，如 Istio、Linkerd、Dapr 等。本文将主要介绍如何使用 Istio 扩充 Kubernetes 灰度发布的能力。
本文是《NLP 可以很好玩》系列教程的第二篇，由作者 Adam Geitgey 授权在人工智能头条翻译发表。
小帅和女朋友小美打算十一假期出去旅游，旅游攻略当然是小帅来做啦，为了给小美一个美好的旅游体验，小帅提前一个月就开始准备了。
在开始爬取之前，您必须创建一个新的Scrapy项目。 进入您打算存储代码的目录中，运行下列命令:
推荐系统可帮助用户找到喜欢的项目。通过为给定用户生成预测的可能性分数或最佳推荐项目列表来实现此目的。建议可以基于多种因素，包括用户人口统计，整体项目流行度和历史用户偏好。在Amazon，Spotify和Tinder等地方经常会遇到真实的例子。
当应用上线以后，运维面临的一大挑战是如何能够在不影响已上线业务的情况下进行升级。做过产品的同学都清楚，不管在发布前做过多么完备的自动化和人工测试，在发布后都会出现或多或少的故障。根据墨菲定律，可能会出错的版本发布一定会出错。
本文介绍了协同过滤算法，包括基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤，以及推荐系统的应用，重点讲解了基于用户的协同过滤算法。
和挑选酒店一样，选择饭店也是一门可以用数据分析去深究的学问。今天，数据侠就来教大家，如何用点评数据对各等级餐厅来一场多维度分析，实力超越米其林~
摘 要： 为合理评价电商平台物流客户满意度情况，提出一种基于评论大数据的物流客户满意度测算方法。首先，以生鲜电商为研究对象爬取大量在线评论，进行分词等操作并基于TF-IDF算法得出生鲜电商物流满意度的关键因素及其权重，随后构建物流属性词向量模型，结合词语权重和其与物流关键因素之间的相似性，区分每句话中的物流属性，确定用户重点关注的物流属性。然后，构建情感分析模型对物流相关评论进行情感分析，计算用户对物流各属性的满意度情况，得到评论中不同物流属性的客户满意度情况。
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最近再做一个评价功能，当时首先想到的是淘宝的评价功能，感觉那个不错，由于是初学者所以还不是很会，于是在网上百度了一下，我发现网上的都是只有一行星级评价功能，所以我在他
本项目主要包括了外卖订餐系统（在线订餐和外卖配送）、厨艺论坛系统、管理员后台、用户中心等功能。用户注册后可以选择餐桌在线点餐支付，也可以选择外卖配送到家的方式。
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要学习NodeJs，必须有一定的JavaScript基础，理解事件模型，了解JavaScript的语法和特性，理解JavaScript面向对象编程
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