这个项目是一个完整的项目,项目是采用三层架构,实现了窗体间数据的动态同步。
项目中实现了电影录入,场次发布,放映厅布置,电影售票等综合功能。
2022/9/3 21:56:41 4.42MB 电影售票 数据绑定
1
此词典由多个txt文件构成,各个txt分别为不同的类别,比如动漫、电影、电视剧、明星、篮球、美食等多个分类,每个txt中均为对应类目下的中文实体词典,对于分词,命名实体识别的准确率提升十分有协助!
2022/9/3 10:37:21 2.65MB 机器学习 自然语言处理
1
该软件是一个采用HTML5+CSS3进行规划的宽屏电影网站源码。
浏览器尽量使用IE9+或谷歌火狐Opera360浏览器,此程序可以用于外链视频网,后台admin/login.asp用户名密码都为adminv2.0更新日志修正火狐浏览器中后台登录会一直显示验证码错误。
修正IE模式下排版错乱错误。
后台加入广告管理。
v3.0更新日志增加下载地址连接相应网盘地址修正后台错误
2017/5/7 17:02:52 17.44MB 宽屏电影 电影网站源码
1
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
2016/11/4 14:29:04 2.71MB python nlp api machine-learning
1
ASP.NetMVC教程之《在15分钟内用ASP.NetMVC创建一个电影数据库使用程序》
2018/9/24 4:32:34 122KB mvc asp.net 文档资料 数据库
1
电影院零碎包含用户和管理员,用户可以查看场次电影购买电影票等等,管理员对后台工作进行管理;
2021/2/3 10:28:31 1010KB java 电影院
1
基于ASP.NET的电影网站设计与完成
2017/3/4 8:39:56 9.72MB ASP.NET
1
基于asp的电影文娱网站系统设计与代码实现
2017/5/6 16:15:49 270KB asp
1
coursera机器学习ex8练习第一部分为失常点检测;
第二部分为协同过滤算法实现的电影推荐系统使用方法:下载紧缩包并解压到本地,用matlab打开文件夹,打开ex8.mlx文件,即可查看详细说明(由于是coursera的作业,所以全是英文,可以结合本人博客阅读)。
博客链接:https://blog.csdn.net/ShadyPi/article/details/122759026
2019/2/10 15:16:35 1.1MB 机器学习 协同过滤 推荐系统
1
PHP+Mysql面包电影网(仿奇热作风+一键采集+定时采集),亲测可用。
2017/8/25 16:38:31 35.39MB 电影网源码 影视分享源码
1
共 312 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡