自然语言处理，挖掘网络上的评论

Olery成立于2010年，总部位于阿姆斯特丹。
该初创公司为酒店行业提供声誉管理与媒体监控工具，帮助酒店将网络评论和社交媒体反馈转化成可执行的商业智能分析。
Olery成立最初是使用MySQL来存储(用户、合同等等)核心数据，用MongoDB来存储评论及其类似的数据(即哪些在数据丢失的情况下很容易恢复的数据)。
一开始，这样的安装运行的非常好，然而，随着公司的成长，开始遇到了各种各样的问题，尤其是MongoDB的问题居多。
其中一些问题是由于应用与数据库的交互方式而引起的，一些则是由数据库本身而产生的。
例如，某个时刻，Olery需要从MongoDB中删除一百万个文档，以后再把这些数据重新插入到Mon

用requests爬取Quora评论文字回答的网络爬虫用texthero和matplotlib向量化文字，分析与可视化（文字云、pca、k-均值聚类等）的工具导入到pycharm就好啦！

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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。