个人博客个人博客入门者。
观看操作入门»有关更多信息,请访问»描述易于使用且易于自定义的个人博客入门工具,具有“喜欢的应用”规划转换。
特征:可客制化Markdown文件中的简单可编辑内容(帖子,页面和部件)通过主题对象轻松重新设置样式用JSS样式评论(Facebook)帖子类别帖子列表过滤全文搜索(阿尔及利亚)联系表格(Netlify表格处理)材质用户界面(@next)RSS订阅全屏模式用户可调整文章的正文复制字体大小社交分享(Twitter,Facebook,Google,LinkedIn)PWA(manifest.json,离线支持,网站图标)谷歌分析Favicons生成器(节点脚本)使用AsyncComponent延迟加载组件(社交共享,信息框)ESLint(谷歌配置)更漂亮的代码样式自定义WebpackC
2015/4/9 15:40:43 370KB JavaScript
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学术模板雨果学术简历模板使您能够创建自己的求职在线简历,并展示您的学术出版物。
不到10分钟即可获得,或。
可以轻松轻松地免费创建一个漂亮的网站。
在Markdown,Jupyter或RStudio中(通过Blogdown)编辑您的网站,使用Hugo生成它,并使用Gi​​tHub或Netlify进行部署。
使用窗口小部件,主题和语言包自定义网站上的任何内容。
:backhand_index_pointing_right::books::speech_balloon:或:bird:Twitter::light_bulb::up_arrow:更新Wowchemy?查看和众筹的开源软件为了协助我们在MIT许可下可持续地开发此模板和软件,我们要求使用它的所有个人和企业通过赞助来协助支持其正在进行的维护和开发。
生态系统:从BibTeX导入出版物的管理工具
2017/8/18 22:01:04 6.61MB JupyterNotebook
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spam-bot-3000一个python命令行(CLI)机器人,用于在流行的社交媒体平台(reddit,twitter,facebook,[TODO:instagram])上自动进行研究和推广。
只需一个命令,即可使用自定义查询抓取社交媒体网站和/或提升为所有相关结果。
请谨慎使用:即,明智地选择输入参数,否则您的机器人可能会很快发现自己,以及与之相关的任何帐户,被平台Swift禁止。
该机器人具有一些内置的反垃圾邮件过滤器避免功能,可协助您保持未被检测到的状态。
但是,任何回避都无法掩盖对该工具的公然滥用。
产品特点reddit抓取subreddit(s)以获得关键字列表,将结果转储到本地文件(red_scrape_dump.txt)用于AND,OR,NOT搜索操作的单独的关键字列表(red_subkey_pairs.json)搜索新的,热门的或上升的类别回复red_scrape_dump.txt中的帖子,并从red_promos.txt中随机升级通过在转储文件中用“-”前缀标记来忽略帖子praw.errors.HTTPException处理将所有活动写入
2016/7/5 6:31:42 168KB python bot cli firefox
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Twitter的社交网络连接数据集,包含Twitter当中的用户转发关系。
可以用于社交网络数据分析研讨
2015/11/20 3:54:43 52.07MB Twitter 社交网络
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d3批注完整文档::设置直接包含文件在包含注释文件之前,必须包含。
然后,您可以将已编译的js文件添加到您的网站使用CDN您可以添加的最新版本的。
使用NPM您可以通过运行以下命令将d3-annotation添加为节点模块npmid3-svg-annotation-S回馈我希望收到您关于有用的任何其他功能的消息,请在twitter上。
现有技术D3插件,用于放置圆圈和文本注释以及克里斯·波利斯(ChrisPolis)的,例如使用示例有一个注释工具有一个折线图的注释示例拥有弧形箭头和具有基于拖拉阻力的不错的VR图表调用图形中的“线注释”(不同的概念)。
中使用的显示了NYT如何注释示例,带有添加/删除和重新定位注释
2021/6/4 11:12:17 1.27MB d3 annotations d3-annotation d3-module
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Storm是Twitter开源的分布式及时大数据处理框架,被业界称为及时版Hadoop
2021/7/27 2:14:02 12KB storm 分布式 实时处理框架 大数据
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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
2017/7/7 5:57:42 1.86MB JupyterNotebook
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ApacheStorm2.1.0版本(源码)Apache维护项目,由Twitter开源官方原版编译模块时运用官网下载过慢保留备用
2021/11/7 11:50:07 10.74MB storm 源码 实时大数据 分布式计算
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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
2015/10/3 8:57:57 373KB Python开发-机器学习
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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