How do I console.log only the highestRated rating和highestRated rating的电影标题 - 腾讯云开发者社区

system that can do the following: Modify the rating of a food item listed in the system....String highestRated(String cuisine) Returns the name of the food item that has the highest rating for...Example 1: Input ["FoodRatings", "highestRated", "highestRated", "changeRating", "highestRated", "changeRating...Follow up thought: if this is a system design question, how would you actually do it?...Some read on how Youtube calculates total views.

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LeetCode 2353. 设计食物评分系统（sortedcontainers）

食物由 foods、cuisines 和 ratings 描述，长度均为 n 。 foods[i] 是第 i 种食物的名字。 cuisines[i] 是第 i 种食物的烹饪方式。...= y[i] 的第一个位置 i 处，x[i] 在字母表中出现的位置在 y[i] 之前。...和 "ramen" 的评分都是 16 。...在对 highestRated 的所有调用中，cuisine 是系统中至少一种食物的烹饪方式。...最多调用 changeRating 和 highestRated 总计 2 * 10^4 次来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode.cn/problems/design-a-food-rating-system

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LeetCode笔记：Weekly Contest 303

解题思路这一题我的思路非常的暴力，就是把每一行和每一列的元素全部记录下来，然后比较一下求个积即可。 2....题目三给出题目三的试题链接如下： 2353. Design a Food Rating System 1....解题思路这一题首先就是我们先存储下每一个食物的分类和评分，然后对于每一个分类，都维护一个按照rating进行排列的数组。然后，我们每次修改评分之后只需要同步地修改两个数组即可。 2.....pop(idx) bisect.insort(self.cuisines[cuisine], (-newRating, food)) return def highestRated...解题思路这一题同样是一个巧题，问题的关键就在于说a&b与a|b的各个位数当中的1的个数之和恰好就是a和b当中的1的位数之和。因此，这道题就变得比较简单了。 2.

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如何运用数据做出一个爆红的电视节目

Sebastian Wernicke: How to use data to make a hit TV show 如何运用数据做出一个爆红的电视节目在大数据时代，很多决策，包括很多重要的决策，都是靠数据分析去做的...这也是为什么Amazon和Netflix同样都要做一个火爆的电视节目，同样都是用大量的数据分析，同样都是科技巨头，但是得到的效果却截然不同，区别就在于通过大量数据分析之后，做出结论的是人，如果这个决策者是个更强的专家...goes from one to 10, and the height here shows you how many shows get that rating....不是四个参议员的喜剧，而是一系列有关一位单身参议员的电视剧 House of Cards,“纸牌屋” gets a 9.1 rating on this curve, logic kind of tells...Data and data analysis, no matter how powerful, can only help you taking a problem apart and understanding

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kaggle-3-Appstore

The percentage of mobile over desktop is only increasing....dict( color = random_color_generator(100), line = dict(color='rgb(8, 48, 107)', # 柱子的外围线条颜色和宽度...] # 布局设置 layout = go.Layout( title = 'Prime genre', # 整个图的标题 margin = dict( l = 100...# 左边距离 ), xaxis = dict( title = 'Type of app' # 2个轴的标题 ), yaxis = dict(...","（2）NotFree","（3）Group Bar of Free & notFree"), # 每个子图的标题 specs=[[{"type": "xy

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H5 图像识别

识别对比 ---- 1、百度识别发现百度的图片搜索识别率不是特别，下面为测试图片跟测试后的结果：测试图片：下面为测试后的结果： 2、采用 tesseract.js 后结果 H5 图像识别...（采用Tesseract.js 进行识别） ---- 简单的文案之类的，识别的还算可以，但是稍微复杂点的，准确率就不是那么好了，在学习中。。。...第一个参数，可以是 img 路劲地址，可以是图片base64位的二进制码、也可以是Image对象等。附上实现的代码： <!...lt this crunch_pot_garbage 1 POTENTIAL crunch garbage crunch_pot_indicators 1 How many potential indicators....tif Filename extension fixsp_done_mode 1 What constitues done for spacing fixsp_non_noise_limit 1 How

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从网页中提取结构化数据：Puppeteer和Cheerio的高级技巧

例如，假设我们要从三个不同的网站中提取新闻标题，我们可以使用以下代码：// 引入puppeteer和cheerio模块const puppeteer = require('puppeteer');const...我们的目标是从豆瓣电影网站中提取最新上映的电影的名称、评分、类型和简介，并保存到一个CSV文件中。...();// 定义CSV文件的列名和路径const columns = [ { id: 'name', title: '名称' }, { id: 'rating', title: '评分' }, {...console.log('数据已保存到movies.csv文件中');最后，我们可以运行以下命令，来执行我们的代码：node index.js这样，我们就可以从豆瓣电影网站中提取最新上映的电影的数据，并保存到一个...我们还以一个具体的案例来进行演示，从豆瓣电影网站中提取最新上映的电影的数据，并保存到一个CSV文件中。

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微信小程序实战–集阅读与电影于一体的小程序项目（五）

21.电影页面数据绑定 movies.js var app = getApp(); Page({ data: { inTheaters: {}, comingSoon: {},...'content-type': 'json' // 默认值 application/json }, success: function (res) { console.log...22.星星评分组件的实现 utils/util.js function convertToStarArray(stars) { var num = stars.toString().substring...(0, 1) var array = [] for (var i = 1; i <= 5; i++) { if (i <= num) { array.push(1)...23.更换电影分类标题 movies.js this.getMovieList(inTheatersUrl, "inTheaters", "正在热映") this.getMovieList(comingSoonUrl

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pyspark做movielens推荐模型特征工程

F.col('count') / sampleCount).show() 查看历史评分发布，并发现最大比例再 3.0分和 4.0分： +------+------+------------------...0.04568395003414231| | 5.0|204501| 0.17499088682722966| +------+------+--------------------+ 我们将评分3.5及以上的视为用户喜欢该电影...+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+--------------+-----------------+ only...showing top 5 rows 4. addUserFeatures 用户部分，我们主要对历史近100条数据内的用户观影行为进行相关的特征处理。...如最近评分的电影、评分过的电影数、评分过的电影年份、历史评分、最近看过的电影类型等： def addUserFeatures(samplesWithMovieFeatures): extractGenresUdf

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因子分解机介绍和PyTorch代码实现

因子分解机（Factorization Machines，简称FM）是一种用于解决推荐系统、回归和分类等机器学习任务的模型。...我们这里使用一个用户、电影和评分的数据集，现在需要通过因子分解机进行电影的推荐。数据特征包括:电影、评级、时间戳、标题和类型。用户特征包括:年龄、性别、职业、邮政编码。...数据集中没有分级的电影将被删除。 DATA_DIR = '....: {df.rating.min()} / {df.rating.max()}') print(f'df.shape: {df.shape}') 结果如下对于因子分解机器，在标签编码之后还需要一个额外的步骤...它会对两两(特征到特征)特征进行交互建模，取每个特征与其他特征的点积。然后把它们加起来。除了特征到特征的点积之外，论文还添加了全局偏移和特征偏差。我们的Pytorch实现中包含了偏移和偏差。

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Python数据分析实战（2）使用Pandas进行数据分析

男女观众区别最大电影评分次数最多热门的电影不同年龄段区别最大的电影 Pandas的使用很灵活，最重要的两个数据类型是DataFrame和Series。...（5）不同性别对电影的平均评分现根据电影名和性别计算平均评分如下： # 透视表，透视数据结构 ,两个index movie_gender_rating_pingjun = pd.pivot_table...可以直观地将男性和女性最喜欢的电影展示出来。...（7）获取评分次数最多热门的电影先查看movie_data.shape的数据概况： movie_data.shape 打印： (1000209, 10) 根据电影标题对数据分组： # pandas分组运算...Strangelove or: How I Learned to Stop Worrying and Love the Bomb (1963)', 'Arachnophobia (1990

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面试官嫌我Sql写的太low？要求我重写还加了三个需求？——二战Spark电影评分数据分析

文章目录引言数据介绍：使用的文件movies.csv和ratings.csv 建表语句项目结构一览图由题意可知总结引言大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,俺希望自己能成为国家复兴道路的铺路人...数据介绍：使用的文件movies.csv和ratings.csv movies.csv该文件是电影数据，对应的为维表数据，其数据格式为 movieId title genres 电影id 电影名称...id title: String, // 电影的标题 genres: String // 电影类别...ratingNum:String, title: String, // 电影的标题...id title: String, // 电影的标题 ratingCnt:

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cornell movie-dialogs corpus 康奈尔大学电影对话语料介绍及下载可用于dialog，chatbot

数据集介绍这个公开的资源被很多和自然语言处理NLP相关的开源代码和论文提到，所以仔细阅读了readme，并记录相关要点所有文件以" +++$+++ "分隔符 - movie_titles_metadata.txt...- 包含每部电影标题信息 - fields: - movieID, - movie title, - movie year,...L1044 ++++++ u2 ++++++ m0 ++++++ CAMERON ++++++ They do to!...L985 ++++++ u0 ++++++ m0 ++++++ BIANCA ++++++ I hope so....the conversation 对话中的第二个角色的ID - movieID of the movie in which the conversation occurred 对话所属电影的

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导师嫌我Sql写的太low？要求我重写还加了三个需求？——二战Spark电影评分数据分析

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利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

2 movies.csv movieId, title, genres 文件里包含了一部电影的id和标题，以及该电影的类别 2.1 数据格式 movieId, title, genres 2.1.1...movieId 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 [ljq9gdhm4i.png...部电影按照电影标题将数据集分为不同的groups，并且用size( )函数得到每部电影的个数（即每部电影被评论的次数），按照从大到小排序，取最大的前20部电影列出如下 most_rated = lens.groupby...，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。...10]) [i6h7iwpfo4.png] 3.4 查看不同年龄见争议最大的电影查看用户的年龄分布：users.age.plot.hist(bins=30) plt.title("Distribution

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使用 Python-Matplotlib 制作有趣的数据可视化分析，一起来看看吧

今天，我们使用 Netflix 电影和电视节目数据集，来进行数据可视化，当然这是一个有趣的实战过程哦！...the 2nd slice (i.e....日本看了很多动漫浪漫的电视节目和电视剧在韩国很受欢迎儿童和家庭电影是加拿大第三大流行类型 9....词云我们最终用两个词云结束了这个项目——第一个是描述列的词云，第二个是标题列的词云。...find 是一些最常出现在电影和节目描述中的词，另一件有趣的事情是词——一、二、三和四——都出现在词云中 b.标题的词云 cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list

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从0到1掌握R语言网络爬虫

引言网上的数据和信息无穷无尽，如今人人都用百度谷歌来作为获取知识，了解新鲜事物的首要信息源。...： Rank:从1到100，代表排名 Title:故事片的标题 Description:电影内容简介 Runtime: 电影时长 Genre: 电影类型 Rating: IMDB提供的评级 Metascore...: IMDB上该电影的评分 Votes: 电影的好评度 Gross_Earning_in_Mil: 电影总票房（百万） Director: 影片的总导演，如果有多位，取第一个 Actor: 影片的主演，...rank_data <- as.numeric(rank_data) # 再检查一遍 head(rank_data) [1] 1 2 3 4 5 6 Step 5: 现在你可以清空选择部分并开始选择电影标题了...通过一些可视化检查，我们发缺失matascore的是第39，73,80和89部电影。我用下面的函数来解决这个问题。

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NeoDB API 创建观影页面

最新的 NeoDB 似乎已经可以绑定邮箱登录了。注册 Mastodon 和 NeoDB 这些都是小事情，暂时略过，默认任何人都会了。...2; i<=$pages; i++)); do url="https://neodb.social/api/me/shelf/complete?...2; i<=$tv_pages; i++)); do tv_url="https://neodb.social/api/me/shelf/complete?...等 mkdir neodb cd neodb # 下载 Movie 分类 for ((i=1; i<=$pages; i++)); do...1; i<=$tv_pages; i++)); do tv_url="https://neodb.social/api/me/shelf/complete?

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手把手 | 教你爬下100部电影数据：R语言网页爬取入门指南

Rank：电影排名（1-100），包括2016年上映的100个最受欢迎的电影。 Title：电影标题。 Description：电影描述。 Runtime：电影时长。 Genre：电影类型。...Rating：电影的IMDb评分（用户打分）。 Metascore：电影在IMDb网站上的metascore评分（评论家打分）。 Votes：电影赞成票数。...您可以直观地检查所有标题是否被选中。使用您的光标进行任何所需的添加和删除。我在这里做了同样的事情。步骤6：再一次，我有了相应标题的CSS选择器-- .lister-item-header a。...我将使用该选择器和以下代码爬取所有标题。...经过直观地检查，我发现缺失的是电影39、73、80和89的Metascore数据。我写了以下函数来解决这个问题。

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Design a Food Rating System

LeetCode 2353. 设计食物评分系统（sortedcontainers）

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推荐系统实战-基于用户的协同过滤

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