jpmonette/feed用于Node.js的RSS2.0,JSONFeed1.0和Atom1.0生成器使内容联合简单而直观!:laptop_computer:开发人员就绪:快速为您的网站生成联合供稿。
:flexed_biceps_medium-light_skin_tone:强类型:使用TypeScript/类型安全开发。
:locked:已测试:针对每种联合格式进行测试和快照,以免出现退步。
入门安装$yarnaddfeed例import{Feed}from"feed";constfeed=newFeed({title:"FeedTitle",description:"Thisismypersonalfeed!",id:"http://example.com/",link:"http://example.com/",language:"en",//optional,usedonlyinRSS2.0,possiblevalues:
2023/2/10 9:40:54 90KB nodejs javascript atom rss
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一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法:需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库(InternetMovieDatabase,简称IMDB)是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分,作为电影爱好者之一,希望通过分析了解电影市场大体情况,以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据,数据包含了电影名称,票房金额,上映年份,演职人员,IMDB评分,电影类型等信息,数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历,当想要看一部电影的时候,会去百度一下谁是导演,谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰,心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片,预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影,不少人会去豆瓣搜索现时的评分,或是前作的评价,若是豆瓣高分、高评论数,也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话,想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富,影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟,影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日,IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括:电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据:color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况;
电影数量与平均分年度变化的情况;
评论家评论数与评分的关系;
评分与电影票房的关系;
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据;
不同电影类型的年份累计分析;
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性;
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据,可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列,使用str[:]选取年份数字并转换成int类型,使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包:导入、查看、清洗数据:评分分布图:电影数量与平均分布年度变化:评论家评论数&评分、评分&票房:电影数量大于5平均分前十的导演:统计不同年份、不同类型电影的数量:cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量,对于中间出现的缺失值,使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于
2023/1/19 6:32:34 459KB 数据分析
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本留言板B1-2011-11-1包括用户:普通用户和管理员普通用户功能:-------查看留言发表留言管理员:-------登录和加入查看留言删除留言回复留言安装不了的,请执行下列语句:--数据库:`liuyanbook`--表的结构`message`--CREATETABLEIFNOTEXISTS`message`(`id`int(5)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`title`varchar(50)NOTNULL,`n_time`varchar(25)NOTNULL,`author`varchar(30)NOTNULL,`image`varchar(50)DEFAULTNULL,`content`tinytextNOTNULL,`ip`varchar(30)DEFAULTNULL,`rcontent`tinytext,PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8ROW_FORMAT=COMPACTAUTO_INCREMENT=20;--表的结构`muser`--CREATETABLEIFNOTEXISTS`muser`(`id`int(2)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(20)NOTNULL,`pass`varchar(20)NOTNULL,PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=latin1AUTO_INCREMENT=3;
2017/5/7 17:02:52 52KB php留言板 留言板练习
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加反响[x,fs]=wavread('themass.wav');N=10000;x1=[x;zeros(N,1)];x2=0.5*[zeros(N,1);x];y=x1+x2;subplot(3,1,1);plot(y);title('含反响信号波形');y1=fft(y);subplot(3,1,2);
2020/1/15 22:31:58 324B 变声
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加反响[x,fs]=wavread('themass.wav');N=10000;x1=[x;zeros(N,1)];x2=0.5*[zeros(N,1);x];y=x1+x2;subplot(3,1,1);plot(y);title('含反响信号波形');y1=fft(y);subplot(3,1,2);
2020/1/15 22:31:58 324B 变声
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自动合并动作如果已批准拉取请求且状态检查已通过,此操作将自动合并拉取请求。
GitHub的分支保护规则用于确定特定分支能否允许自动合并。
给定以下条件,将为分支启用自动合并:合并规则之前需要拉取请求复审,以及为分支启用了新的推入提交时的其他关闭过时的拉取请求批准。
这样可以确保在批准和自动合并之间不能更改拉取请求。
启用合并规则之前需要通过状态检查,并且至少选择了一个状态检查。
输入项姓名必需的描述token是的为了能够触发其他工作流程,需要指定默认GITHUB_TOKEN以外的GitHub令牌。
merge-method不指定要使用的合并方法。
默认情况下,将按以下顺序选择第一个可用的:merge,squash,rebasesquash-title不压缩时,使用拉取请求标题作为提交消息。
do-not-merge-labels不
2016/9/5 7:26:14 215KB TypeScript
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自动合并动作如果已批准拉取请求且状态检查已通过,此操作将自动合并拉取请求。
GitHub的分支保护规则用于确定特定分支能否允许自动合并。
给定以下条件,将为分支启用自动合并:合并规则之前需要拉取请求复审,以及为分支启用了新的推入提交时的其他关闭过时的拉取请求批准。
这样可以确保在批准和自动合并之间不能更改拉取请求。
启用合并规则之前需要通过状态检查,并且至少选择了一个状态检查。
输入项姓名必需的描述token是的为了能够触发其他工作流程,需要指定默认GITHUB_TOKEN以外的GitHub令牌。
merge-method不指定要使用的合并方法。
默认情况下,将按以下顺序选择第一个可用的:merge,squash,rebasesquash-title不压缩时,使用拉取请求标题作为提交消息。
do-not-merge-labels不
2016/9/5 7:26:14 215KB TypeScript
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基于MATLAB的图像处理程序部分程序%图像灰度级修正A=imread('J:\图片\e1.bmp');%灰度线性变换c=imnoise(a,'salt&pepper‘)figure;
imshow(c);B=imadjust(A,[],[],0.3);%灰度范围从[0128]映射到[0255],亮度增大,细节更明显figure;subplot(2,2,1);imshow(A);title('输出图像');subplot(2,2,2);imhist(A);%直方图显示title('输出图像直方图');subplot(2,2,3);imshow(B);title('输出图像');
2017/8/5 16:52:45 1KB 灰度修正,MATLAB,图像处理
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v7-26.0.1-alpha1AppCompat_Body1styleTextAppearance_AppCompat_Body2styleTextAppearance_AppCompat_ButtonstyleTextAppearance_AppCompat_CaptionstyleTextAppearance_AppCompat_Display1styleTextAppearance_AppCompat_Display2styleTextAppearance_AppCompat_Display3styleTextAppearance_AppCompat_Display4styleTextAppearance_AppCompat_HeadlinestyleTextAppearance_AppCompat_InversestyleTextAppearance_AppCompat_LargestyleTextAppearance_AppCompat_Large_InversestyleTextAppearance_AppCompat_Light_SearchResult_SubtitlestyleTextAppearance_AppCompat_Light_SearchResult_TitlestyleTextAppearance_AppCompat_Light_Widget_PopupMenu_LargestyleTextAppearance_AppCompat_Light_Widget_PopupMenu_SmallstyleTextAppearance_AppCompat_MediumstyleTextAppearance_AppCompat_Medium_InversestyleTextAppearance_AppCompat_MenustyleTextAppearance_AppCompat_NotificationstyleTextAppearance_AppCompat_Notification_InfostyleTextAppearance_AppCompat_Notification_Line2styleTextAppearance_AppCompat_Notification_MediastyleTextAppearance_AppCompat_Notification_TimestyleTextAppearance_AppCompat_Notification_TitlestyleTextAppearance_AppCompat_SearchResult_SubtitlestyleTextAppearance_AppCompat_SearchResult_TitlestyleTextAppearance_AppCompat_SmallstyleTextAppearance_AppCompat_Small_InversestyleTextAppearance_AppCompat_SubheadstyleTextAppearance_AppCompat_Subhead_InversestyleTextAppearance_AppCompat_TitlestyleTextAppearance_AppCompat_Title_InversestyleTextAppearance_AppCompat_Widget_ActionBar_MenustyleTextAppearance_AppCompat_Widget_ActionBar_SubtitlestyleTextAppearance_AppCompat_Widget_ActionBar_Subtitle_InversestyleTextAppearance_AppCompat_Widget_ActionBar_TitlestyleTextAppearance_AppCompat_Widget_ActionBar_Title_InversestyleTextAppearance_AppCompat_Widget_ActionMode_SubtitlestyleTextAppearance_AppCompat_Widget_ActionMode_Subtitle_InversestyleTextAppearance_AppCompat_Widget_ActionMode_TitlestyleTextAppearance_AppCompat_Widget_ActionMode_Title_Inverse
2020/3/24 2:12:07 441KB extras
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本宝宝采集的豆瓣5万条影评原始数据集,希望大家积极下载,尊重宝宝的劳动成果,后期有工夫我还为大家提供数据集哈。
机器学习,nlp,深度学习的宝宝赶快看过来,看过来哈。
数据集格式:title##star##comment电影名称##评论星级(1-5星)##评论内容
2017/11/3 3:04:10 6.41MB nlp 影评数据集 机器学习 情感分析
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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