基于内容的电影推荐系统，使用AJAX进行情感分析可以在以下位置找到此应用程序的更新版本：:基于内容的推荐系统推荐与用户喜欢的电影相似的电影，并分析用户对该电影给出的评论的情绪。
电影的详细信息（标题，类型，放映时间，评分，海报等）是通过TMDB使用API??，//www.themoviedb.org/documentation/api并使用电影中的IMDBID来获取的。
API，我进行了网络抓取，以使用beautifulsoup4在IMDB站点中获得用户给出的评论，并对这些评论进行了情感分析。
查看现场演示：:链接到youtube演示：:注意电影院我已经开发了一个类似的应用程序，称为“电影院”，它支持所有语言的电影。
但是与此应用程序唯一不同的是，我在“电影院”中使用了TMDB的推荐引擎。
我在此应用程序中开发的推荐部分不支持多语言电影，因为它消耗了200％的RAM（即便将其部署到Heroku之后）也无法为TMDB中的所有700,000部电影生成CountVectorizer矩阵。
链接到“电影院”应用程序：:如果您要查找的电影

自然言语处理和情感分析

RPGMaker插件Gimmer_创建的所有插件项目描述最新发布吉默尔核心所有其他插件都需要核心插件。
与MV和MZ兼容将图片保存到文件夹中，然后使用它们。
仅与MV兼容将您的actor速度设置为十进制值。
通过使用视频背景对标题场景进举动画处理。
允许您使用命令在窗口中居中放置文本。
显示按钮与播放器使用的控制器相匹配。
使您可以为文本设置动画以匹配情感。
使用系统时钟来计时玩家完成某件事所花费的时间。
1.1.1Gimmer_LicenseBoard用LP代替EXP，让您的角色通过购买许可证来获得技能，从而提升自己的角色。
1.2.1Gimmer_MakingFaces使用命令\TF[faceIndex]可以在聊天消息期间更改演员的面部索引。
1.0.1Gimmer_MatchingFaces在数据库“<faceNa

数据挖掘项目推文聚类目标：主TwitterAPI用于提取推文掌握自然语言处理数据清理推文分类要求：Twitter开发人员帐户TwitterAPI1-数据提取：导入库（tweepy+熊猫+numpy）连接到TwitterAPI将推文提取到多个csv文件中，然后将它们组合到一个csv文件中2-处理前的推文：使用re库搜索不必要的信息。
删除标点符号，主题标签，个人资料名称，URL和表情符号。
创建一个新的干净的CSV文件3-处理推文：自然语言处理导入nltk（自然语言工具包），它由最常用的算法组成，例如标记化，词性标记，词干，情感分析，主题细分和命名实体识别。
NLTK协助计算机分析，预处理和理解书面文本。
使用“停用词”摆脱英语单词，这些单词不会给句子增加太多含义。
在不牺牲含义的前提下，可以安全地忽略它们。
使用“Porte

股票分析器和预测器，使用Elasticsearch，Twitter，旧事标题和Python自然语言处理和情绪分析

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。