第一个深度学习实战案例：电影评论分类 开始深度学习的内容，本文是《Python深度学习》一书中的实战案例：电影评论的二分类问题。 训练集和测试集 这是一个典型的二分类问题。...train_data, train_labels),(test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) train_data、test_data：评论组成的列表...# [max(i) for i in train_data]：每组数据的 max([max(i) for i in train_data]) Out[7]: 9999 数据还原 将数值还原到对应的评论中
这里我把200条左右的纯评论数据抽取解析了出来，贴在下面，感兴趣的可以拿去： ==============================================================...漫威这套电影使得近十年商业电影有了捷径。这时期又是国内娱乐生活的爆发期，也就是看电影的人多了。对所谓的英雄崇拜。对于我们从80-90年代看少年漫画和游戏长大的来说。...另外，千万不要看粉丝场，我出了近五年最贵的票钱，结果边上三个小伙子一路奉送评论音轨，不晓得自己是赚大了还是亏大了~ 就像是一场大餐最后的压轴甜点，努力满足所有需求，努力挽回所有遗憾，努力搅合所有想法。..."off") wc.to_file(savepath) 这里主要以豆瓣影评数据为例进行分析与可视化，原始数据截图如下： 解析处理后截图如下： 接下来对评论内容数据进行清洗分词处理...之后我们对影评数据的支持量进行了可视化如下： 原始文本如果过于繁杂不利于直接看到整个文本语料数据集中的核心，这里对其进行了文本的主题挖掘，对挖掘后的主题进行词云可视化如下： 可以看出来，大多数评论数据都是围绕
——让数据分析告诉你】 另外，每天凌晨2点-6点之间的评论是最少的，毕竟夜猫子还是少数啊。...看来有不少人的睡眠时间是在1点左右，而且有相当一部分朋友喜欢在睡前看看豆瓣~ 至于上映时间嘛，我看了下电影是在9月30日上映的，所以从30日开始评论数量激增，在10月1日2日的时候达到顶峰，7日开始逐渐下降...当然这十天中包含了一个国庆中秋假期，全年最长假期给了很多平时根本没时间进影院的朋友一次看电影的机会，我想这也是为何在9号10号的时候评论数量出现骤降的原因吧——大家都上班了。...很多没去电影院观看，一直苦苦等待盗版资源的朋友开始在观看完电影后发表他们的影评了。老实说，这部分人还是不少的，大约占到了评论最高峰时期的五分之一了。...，大家的评论主要都说了些什么。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据集为由斯坦福大学发布的IMDB电影评论数据集，包含25000条英文的电影评论及其情感标签，可用于情感分析任务。 1.
最热电影推荐 2. 用户热评推荐 3. 编辑、发布影评（可编辑、发布文本、音频两种形式的影评） 4. 收藏影评 5. 查看已收录的所有电影 6. 查看某电影的所有影评 7....查看某影评详情（详情页可跳转至自己对该电影的影评） 8. 查看自己的影评历史 9....Client目录 Pages：前端页面渲染[.wxml(类html)、.wxss(类css)]与逻辑（.js javascript） Home：主页，推荐电影与热评 List：电影列表（所有电影）页 Detail...：电影简介页 User：用户个人中心页 CommentList：某电影的影评列表（所有影评）页 CommentDetail：影评详情页 CommentEdit：影评编辑、预览、发布页 Utils: wafer2...Utils：db.js为数据库语言分析处理函数所在，用于后端API调用和处理数据库数据。 Config.js：数据库、对象存储、腾讯云代理登录等的配置。
在这里，我们将探讨一个常见而重要的自然语言处理任务——文本分类。具体而言，我们将关注情感分析任务，即通过分析电影评论的情感来判断评论是正面的、负面的。...展示： 训练展示如下： 实际使用如下： 实现方式： 选择PyTorch作为深度学习框架，使用电影评论IMDB数据集，并结合torchtext对数据进行预处理。...torchdata==0.7.1 torchtext==0.9.2 torchvision==0.9.2+cu102 实现思路： 1、数据集 本次使用的是IMDB数据集，IMDB是一个含有50000条关于电影评论的数据集...同时使用spacy分词器对文本进行分词，由于IMDB是英文的，所以使用en_core_web_sm语言模型。 创建一个 LabelField 对象，用于处理标签数据。
最后，这个评论是关联到某篇文章（Post）的，由于一个评论只能属于一篇文章，一篇文章可以有多个评论，是一对多的关系，因此这里我们使用了 ForeignKey。...为了便于理解，我们可以把表单和前面讲过的 Django ORM 系统做类比。...回想一下，我们使用数据库保存我们创建的博客文章，但是我们从头到尾没有写过任何和数据库有关的代码（要知道数据库自身也有一门数据库语言），这是因为 Django 的 ORM 系统内部帮我们做了一些事情。...，因为后面需要把评论和被评论的文章关联起来。...{% endfor %} 接下来尝试在详情页下的评论表单提交一些评论数据，可以看到详情页的评论列表处渲染了你提交的评论数据。
Valine 是一款基于 Leancloud 的极简评论系统，作者为 xCss。...// [v1.0.7 new]留言框占位提示文字 }); 评论数据管理 关于评论数据管理，请自行登录 Leancloud 应用管理
学生管理系统是一个用于管理学生信息、成绩、课程等数据的软件系统。在本文中，我们将使用C语言来实现一个简易的学生管理系统，包括学生信息的录入、显示、查询等功能。...\n"); printf("\n 8、学生信息包括：姓名、学号、性别、年龄、C语言成绩、高数成绩、英语成绩等！...printf("请输入第%d位学生性别:\n", i + 1); scanf("%c", &stu[i].Stusex); printf("请输入第%d位学生的C语言成绩:\n",...\n"); printf("\n 8、学生信息包括：姓名、学号、性别、年龄、C语言成绩、高数成绩、英语成绩等！...printf("请输入第%d位学生性别:\n", i + 1); scanf("%c", &stu[i].Stusex); printf("请输入第%d位学生的C语言成绩:\n",
head); void error(const char* err); struct node *readStudentmessage(struct node *head); students.c...&new_node->stu; fclose(fp); } void showMenu() //主菜单界面 { printf("\t*************欢迎使用学生成绩管理系统...t* 7:保存成绩 8:显示菜单 *\t\n"); printf("\t* 9:读取存档 0:退出系统...n"); } } // 显示所有 void showStudent(struct node *head) { printStudentListInfo(head); printf("当前系统总共有
#include #include #include #define NUM 5 // 来自公众号：c语言与cpp编程 struct item...item_node *cart; void main() { printf("***********************************\n"); printf(" 欢迎进入超市管理系统
用C语言解决飞机订票系统*** 一、问题描述： 根据以下功能说明，设计航班信息、客户信息、订票信息的存储结构，设计程序完成相应功能。...void Welcome() { printf("\t\t\t\t\t**********************\n"); printf("\t\t\t\t\t*欢迎进入飞机订票系统...fscanf(fp,"%d",&(L2->length)); if(L2->length==0) return; for(k=0;klength;k++) fscanf(fp,"%c...%c %c %d",L2->client[k].name,L2->client[k].IDnum,L2->client[k].phonenum,&(L2->client[k].flightnum));
当用户输入命令字符"2"会显示系统时间。 当用户输入命令字符"3"会执行退出系统。 ⒊思考问题 一:需要保证程序能够一直执行下去，等待用户的命令防止主函数结束。...二:获取系统日期和系统时间。...一月一日后的天数(0-365)，本年第几日，闰年有366日 int tm_isdst 夏令时标志(大于0的值说明夏令时有效,0说明无效,负数说明信息不可用) ¹time - 库函数 描述 C语言当中的库函数...---- ²localtime - 库函数 描述 C 库函数 struct tm *localtime(const time_t *timer) 使用 timer 的值来填充 tm 结构。...⒊系统时间⒋退出EXIT
项目介绍 开发技术 : springmvc+spring+mybatis(ssm)框架 mysql数据库 支付宝沙箱支付 layUI 百度echart...
豆瓣电影推荐系统——通过爬取电影数据和用户数据，再利用所爬取的数据设计并实现相关推荐算法对用户进行电影推荐。...然后设计出图形用户界面（GUI）进行交互，封装成电影推荐软件，针对数据集中的用户推荐相关电影。...主要分为三大模块： one: 爬虫模块：request 库、json 库、MySQL two: 推荐系统模块：基于物品的协同过滤算法（ItemCF 算法） three: GUI 模块：PyQt5 开发环境
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今天就顺带发送到博客里 该爬虫仅供学习使用，切勿违法操作 0X01正文 该爬虫程序所须库有 requests，lxml，time 首先我们查看一下网页的源代码(右键查看，并保存到本地) 在这里，我们可以发现，每条评论的格式都为...以下附上第一阶段的代码截图 okk，已经正常爬取评论了。 然后我们进入下一阶段，开始爬取所有的连接。...background_color="white", # 背景颜色 max_words=500, # 显示最大词数 font_path="C:
前言 爬取时光网里的长津湖之水门桥的影视评论，时光网采用的是 XHR技术，先加载骨架在加载详细内容，而加载详细内容的过程，就用到了 XHR 技术。...session = requests.Session() # 设置 headers 为全局headers session.headers.update(headers) # 使用for循环爬取26页的评论...format(int(time.time() * 1000)), # 'movieId':'271015', # id 'pageIndex': '{}'.format(num), # 评论页数... 'pageSize': '20', # 每页评论条数 'orderType': '2' # 类型 1 为热门评论，2 为最新评论 } # 影视评论的api res = session.get... print('时间：', datetime.fromtimestamp(comment['commentTime'])) time.sleep(1) # 防止被屏蔽，设置1秒爬取一条评论
开发词汇 保存准备好的数据 1.电影评论数据集 “电影评论数据”是由Bo Pang和Lillian Lee于21世纪初从imdb.com网站上收集的电影评论。...这些评论被收集并作为自然语言处理研究的一部分提供。 评论最初是在2002年发布的，但2004年发布了一个更新和清理的版本，称为“ v2.0 ”。...数据已经被清理了一些，例如： 数据集仅包含英文评论。 所有的文本都被转换成了小写字母。 标点符号周围有空格，逗号和括号。 文本每行被分成一个句子。 这些数据已被用于一些相关的自然语言处理任务。...接下来，我们可以看看使用词汇来创建电影评论数据集的准备版本。 5.保存准备好的数据 我们可以使用数据清理和选择词汇来准备每个电影评论，并保存准备建模的评论数据准备版本。...API nltk.tokenize包的API 第2章，访问文本语料库和词汇资源 os API 其他操作系统接口 集合API - 容器数据类型 概要 在本教程中，您将逐步了解如何为观点分析准备电影评论文本数据
课件C语言图书管理系统代码 #include #include #include struct book{ int num; char bname[50]; char wname[20]; char...book *head); //按图书名排序 void wname_paixu(struct book *head); //按作者名排序 int main() { int choice,n,x,y=1,c,...c1=1234; char a,d,b[10],b1[10]=”yjk”; struct book *head=NULL; while(y){ system(“cls”); printf(“\n\n...\n\n\n\n\n”); printf(” ********** 欢迎光临 **********\n\n”); printf(” ********************** 图书信息管理系统 ***...*****\n\n\n”); printf(“\n\n”); printf(” ============1-用户登录===========\n”); printf(” ============0-退出系统
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