经典高清电影合集 170G BT种子下载 点击文件名下载 经典高清电影合集170G BT种子.torrent 下载方法 经典高清电影合集详情见目录: 1. 杀手47 2. 这个杀手不太冷 3. 放牛班的春天 4. 无间道三部 5. 东成西就 6. 少林足球 7. 功夫 8. 大话西游两部 9. 冰河世纪三部 10. 飞屋环游记 11. 闪电狗 12. 第一滴血四部 13. 非常人贩三部 14. 罗汉系列三部 15. 鹰眼 16. 夺宝奇兵四部 17. 生化危机三部 18. 速度与激情四部 19.

学了爬虫之后,都只是爬取一些简单的小页面,觉得没意思,所以我现在准备爬取一下豆瓣上张艺谋导演的“影”的短评,存入数据库,并进行简单的分析和数据可视化,因为用到的只是比较多,所以写一篇博客当做笔记. 第一步:想要存入数据库就必须与数据库进行链接,并建立相应的数据表,这里我是在win10下使用oracle数据库. 经过思考,我认为我们爬取一个短评的时候,只需要用到几个字段: 1.用户名 2.评论的日期 3.这个评论有多少人点赞 4.这个用户给电影打几分 5.用户的评价 接下来写一个函数,这个函数的功

1.UI 用户界面 UI:User Interfase 用户界面 UID:User Interfase Designer 用户界面设计师,多指移动 app 的界面设计: 2.一个合格的 UI 设计师,至少应该具备什么? (1)审美: 一个好的设计师,应具备基本的艺术审美,识别不同的艺术表现形式,区分作品的好坏,感受下: 图1:  图2:   (2)想象力.脑洞 比如:克里斯托弗·诺兰导演的电影<盗梦空间>. 宫崎骏的<千与千寻> (3)基本的工具使用: 常用且基本的工具:PS 拓展

原名:Westworld地区:美国语言:英语首播:2018-04-23 周一制作公司:HBO类型:科幻/惊悚/悬疑/西部别名:西方极乐园编剧:乔纳森·诺兰 / 丽莎·乔·诺兰导演:乔纳森·诺兰主演:埃文·蕾切尔·伍德 / 坦迪·牛顿 / 詹姆斯·麦斯登 / 吉米·辛普森 / 妲露拉·莱莉 / 卡佳·赫尔伯斯 / 艾德·哈里斯 / 乔纳森·塔克 / 杰弗里·怀特 / 路易斯·赫特哈姆 / 尼尔·杰克逊 / 古斯塔·斯卡斯加德 / 法瑞斯·法瑞斯 / 贝蒂·加布里埃尔 / 真田广之 集数:10状态:

“电影关系图”实例将电影.电影导演.演员之间的复杂网状关系作为蓝本,使用Neo4j创建三者关系的图结构,虽然实例数据规模小但五脏俱全. 步骤: 一. 创建图数据:将电影.导演.演员等图数据导入Neo4j数据库中 cypher语句: , tagline:'Welcome to the Real World'}) }) }) }) }) }) }) }) CREATE (Keanu)-[:ACTED_IN {roles:['Neo']}]->(TheMatrix), (Carrie)-[:ACTED

1. 任务分析及说明 目标网站:https://movie.douban.com/tag/#/ 抓取豆瓣电影上,中国大陆地区,相关电影数据约1000条:数据包括:电影名称.导演.主演.评分.电影类型.语言.上映时间.短评top20等数据: 1.1 Fiddler抓包要点分析: 请求均为GET请求:拼接后的URL为是https://movie.douban.com/j/new_search_subjects?sort=U&range=0,10&tags=电影&start=0 其中,r

1. 创建关系 因为代码占篇幅太大,创建整个"电源关系图"的代码在文章最下方. 2. 简单分析创建语句 2.1 创建电影节点 CREATE (TheMatrix:Movie {title:'The Matrix', released:1999, tagline:'Welcome to the Real World'}) 该语句创建了一个movie节点,这个节点上带有三个属性{title:'The Matrix', released:1999, tagline:'Welcome to t

介绍 看电影是目前人们休闲娱乐,消遣时光的选择之一.我们都知道,有些电影的票房很高,有的电影票房却很低,那么决定票房的因素是什么呢?本次将介绍,如何根据电影上映前的一些信息来预测出该电影的票房. 知识点 数据预处理 建立预测模型 电影票房预测介绍 电影产业在 2018 年估计达到 417 亿美元,电影业比以往任何时候都更受欢迎. 那么电影可能跟哪些因素有关呢?我们可以联想到以下几个因素. 导演 演员 预算 预告片 那是否是这些因素决定了一部电影的最终票房呢?我们可以分析 Kaggle 提供的数据

导演(Director) Cocos2d-x 使用导演的概念,这个导演和电影制作过程中的导演一样!导演控制电影制作流程,指导团队完成各项任务.在使用 Cocos2d-x 开发游戏的过程中,你可以认为自己是执行制片人,告诉 导演(Director) 该怎么办!一个常见的 Director 任务是控制场景替换和转换. Director是一个共享的单例对象,可以在代码中的任何地方调用. 你是你的游戏的导演.你决定着发生什么,何时发生,如何发生. 场景(Scene) 在游戏开发过程中,你可能需要一个主菜

SSM 电影后台管理项目 概述 通过对数据库中一张表的CRUD,将相应的操作结果渲染到页面上. 笔者通过这篇博客还原了项目(当然有一些隐藏的坑),然后将该项目上传到了Github.Gitee,在末尾会附上有源码地址,读者可参考. 该项目使用的是Spring+SpringMVC+Mybaits(SSM)后端架构,POJO---Dao---Service---Controller的结构,简单易懂. POJO:实体类层,封装的是数据中的设计的表对应的元素. Dao:Mapper的接口以及Mapper.

一.摘要 为了解决协同过滤的稀疏性和冷启动问题,社交网络或项目属性等辅助信息被用来提高推荐性能. 考虑到知识图谱是边信息的来源,为了解决现有的基于嵌入和基于路径的知识图谱感知重构方法的局限性,本文提出了一种端到端框架,它自然地将知识图结合到推荐系统中. 与水上传播的实际涟漪类似,RippleNet通过在知识图谱实体集上传播用户兴趣,从而自主迭代地沿着知识图谱中的链接来扩展用户的潜在兴趣. 因此,由用户的历史点击项激活的多个“涟漪”被叠加以形成用户相对于候选项目的偏好分布,该偏好分布可用于预测最终

其他博文: DDD 领域驱动设计-三个问题思考实体和值对象 DDD 领域驱动设计-三个问题思考实体和值对象(续) 以下内容属于博主"臆想",如有不当,请别当真. 扯淡开始: 诺兰的最新电影<星际穿越>,最近非常的火热,每个人看完之后都会有不一样的感受,黑洞.虫洞.时间旅行.相对论.未来.人类.爱等等,这些都是这部电影的关键词,科学和艺术原来还可以这样子结合,真是令人叹服.网上有很多人去写一些东西进行分析探讨,也引发了全球"科学热",这些都是好电影所蕴含的

类型转换是一种检查类实例的方式,并且哦或者也是让实例作为它的父类或者子类的一种方式.   类型转换在Swift中使用is 和 as操作符实现.这两个操作符提供了一种简单达意的方式去检查值的类型或者转换它的类型.   先给出一个实例截图如下:   注意:如果确信类型转换一定会成功,可以去掉问号?,不必进行可选类型的判断,直接强制解包下转即可.   下面进行详细的介绍: http://www.cocoachina.com/ios/20140612/8789.html 你也可以用来检查一个类是否实现了

读书笔记系列链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5714661.html.        经人推荐,用了几天时间欣赏了这部斯皮尔伯格导演的电影<Terminal>,中文译为<幸福终点站>.        电影讲述了男主人公为了完成父亲的遗愿,只身来到美国为了一个签名,却因为国内战乱导致失去国籍,既不能进入纽约也不能回家只能在航站楼无限期等待的故事.        男主人公在航站楼内等待了数月,期间通过自己的善良.勤劳.执着.乐观收获了友

困死了,这里对非对称加密体系开个头,具体的实验明天写 非对称加密体系 为了解决对称加密中密钥的传输的问题,一些天才的数学家就提出了非对称式的加密体系,也称为公钥加密体系. 加密和解密的密钥是不同的.一把称为公钥,一把称为私钥. 比如,甲.乙.丙三个人要给丁发送信息,但是他们都不想让另外的两个人知道信息的内容. 首先丁要散布自己的公钥给甲.乙.丙,让地球人都知道他的公钥,若甲要给丁发送信息,那么甲就用丁的公钥加密数据,由于在这种加密体系中公钥只能加密,私钥只能解密,所以乙丙等任何人都不能解密,只有

01. 图数据库 图数据库是专门存储和检索大量信息网络的存储引擎.它可以有效地将数据存储为节点和关系,并允许高性能检索和查询这些结构.属性可以添加到节点和关系.节点可以用零个或多个标签标注,关系总是定向和命名. 1. Neo4j Neo4j是一个开源的NOSQL图形数据库.它将数据转换成化为节点.关系和属性.使用图查询语言Cypher,支持集群,支持ACID事务,并发控制.事务恢复.高可用性. 介绍(第一章): https://neo4j.com/docs/developer-manual/3.

<一出好戏>讲述人性,使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析,一起揭秘“这出好戏”到底如何? 黄渤首次导演的电影<一出好戏>自8月10日在全国上映,至今已有10天,其主演阵容强大,相信许多观众也都是冲着明星们去的.目前<一出好戏>在猫眼上已经获得近60万个评价,评分为8.2分,票房已破10亿. 我们将使用Python抓取猫眼近10万条评论数据,并对获取到的数据进行分析,看看观众对这部电影的评价究竟如何? 整个数据分析的过程分为四步: 获取数据 处理数据 存储数据

python 清洗中文文件 需要用到的两个链接: 1,unicode编码转换器 http://www.bangnishouji.com/tools/chtounicode.html 2,Python匹配中文的正则表达式 http://www.jb51.net/article/83975.htm # -*- coding:utf-8 -*- import re import os ''' python3.5 存在bug,清洗前先清理如下的链接: img src="//p3.pstatp.com/l

传统的计算机应用大多使用关系型数据库来存储数据,比如大家可能熟悉的MySql, Sqlite等等,它的特点是数据以表格(table)的形式储存起来的.数据库由一张张排列整齐的表格构成,就好像一个Excel表单一样,每个表格会有若干列,比如一个学生信息表,可能包含学号.姓名.性别.入学年份.高考成绩.籍贯等等.而表格的每一排,则是一个个学生的具体信息.在企业级应用和前互联网时代,关系型数据库几乎是不二选择.关系型数据库的特点是有整齐划一的组织,很方便对数据进行描述.插入.搜索. 想象有一个传统的网

MongoDB 极简实践入门 1. 为什么用MongoDB? 传统的计算机应用大多使用关系型数据库来存储数据,比如大家可能熟悉的MySql, Sqlite等等,它的特点是数据以表格(table)的形式储存起来的.数据库由一张张排列整齐的表格构成,就好像一个Excel表单一样,每个表格会有若干列,比如一个学生信息表,可能包含学号.姓名.性别.入学年份.高考成绩.籍贯等等.而表格的每一排,则是一个个学生的具体信息.在企业级应用和前互联网时代,关系型数据库几乎是不二选择.关系型数据库的特点是有整齐划一

原作者StevenSLXie; 原链接(https://github.com/StevenSLXie/Tutorials-for-Web-Developers/blob/master/MongoDB%20%E6%9E%81%E7%AE%80%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E5%85%A5%E9%97%A8.md); MongoDB 极简实践入门 1. 为什么用MongoDB? 传统的计算机应用大多使用关系型数据库来存储数据,比如大家可能熟悉的MySql, Sqlite等等,它的特点是数据以