首页 > TAG信息列表 > Movie
NC24158 [USACO 2015 Jan G]Moovie Mooving
题目链接 题目 题目描述 Bessie is out at the movies. Being mischievous as always, she has decided to hide from Farmer John for L (1 <= L <= 100,000,000) minutes, during which time she wants to watch movies continuously. She has N (1 <= N <= 20) movies tPython获取时光网电影数据
Python获取时光网电影数据 一、前言 有时候觉得电影真是人类有史以来最伟大的发明，我喜欢看电影，看电影可以让我们增长见闻，学习知识。从某种角度上而言，电影凭借自身独有的魅力大大延长了人类的”寿命”。 一部电影如同一本故事书，我可以沉迷到其中，来的一个新的世界，跟着电影主角去经历SpringCloud复习2-1
SpringCloud复习2-1 接着来 前边基本的搭建好了，接着该远程调用或者调用哪台movie 如果movie炸了我们应该怎么办，都没做呢，现在仅仅是把架构启动好了-》movie启动了四次，eureka是个集群 ，movie也是一个集群，user是一台服务器 可以看出来我们这个是三个微服务user、movie、server 按集群[TypeScript] Model a DataStore type
Given this code as starter: export interface DataEntity { id: string } export interface Movie extends DataEntity { director: string } export interface Song extends DataEntity { singer: string } export type DataEntityMap = { movie: Movie song:SpringBoot_Vue实现电影院售票系统
1.技术介绍SpringBoot+Mybatis+mysql+Vue开发工具：eclipse或IDEA2.主要功能说明：用户端：注册、登录、首页、电影院、购票、支付、查看个人信息、查看订单管理后台：数据显示、用户管理、电影管理、影院管理、影厅管理、电影排片、评论管理、订单管理3.部分代码展示用户端首页 ```java<t爬虫（14） - Scrapy-Redis分布式爬虫(1) | 详解
1.什么是Scrapy-Redis Scrapy-Redis是scrapy框架基于redis的分布式组件，是scrapy的扩展；分布式爬虫将多台主机组合起来，共同完成一个爬取任务，快速高效地提高爬取效率。 原先scrapy的请求是放在内存中，从内存中获取。scrapy-redisr将请求统一放在redis里面，各个主机查看请求是否爬取过，一个豆瓣电影Top250爬虫
一个爬虫 这是我第一次接触爬虫，写的第一个爬虫实例。 https://movie.douban.com/top250 模块 import requests #用于发送请求 import re #使用正则表达式，用于匹配处理文本 import os #用于创建文件夹 from lxml import etree #这里我使用了Xpath表达式用于数据解析，我觉得这个模块python循环结构之for循环
内容回顾 逻辑运算符回顾 连接多个条件运算符，and、or、not 问题：连接多个条件的运算返回的是布尔值还是数据值？？ 如果所有的条件都是数据值，那么返回的就是数据值 print(0 and 2 and 5) # 5 print(0 or 1 or 3 or 5) # 1 如果所有的条件都是表达式，那么返回的是布尔值 print(1movie电影网bug小结
电影网bug小结 问题描述： 使用C3P0连接了MYSQL数据库之后，访问页面会疯狂创建新的connection对象，然后系统就崩溃了（超过最大连接池数量） C3P0修改后的DBUtil： public Connection getConn() throws Exception{ DataSource ds=new ComboPooledDataSource("moviec3p0"); cCypher Fundamentals-Filtering Queries
Cypher Fundamentals Reading Data from Neo4j Introduction to Cypher Retrieving Nodes Finding Relationships Traversing Relationships Finding Emil Filtering Queries Finding Specific Actors Writing Data to Neo4j Creating Nodes Creating a Node CreatingCypher Fundamentals-Finding Relationships
Cypher Fundamentals Reading Data from Neo4j Introduction to Cypher Retrieving Nodes Finding Relationships Traversing Relationships Finding Emil Filtering Queries Finding Specific Actors Writing Data to Neo4j Creating Nodes Creating a Node CreatingCypher Fundamentals-Reading Data from Neo4j
Cypher Fundamentals Reading Data from Neo4j Introduction to Cypher Retrieving Nodes Finding Relationships Traversing Relationships Finding Emil Filtering Queries Finding Specific Actors Writing Data to Neo4j Creating Nodes Creating a Node Creating2022-2023学年英语周报高二课标外研第26期答案汇总
进入查看：2022-2023学年英语周报高二课标外研第26期答案汇总 Her attacking game got the better of Halep, who lost her second French Open final—she fell to Maria Sharapova in 2014. Halep said she was deeply affected by nerves leading into the final. "This one h2022-2023学年英语周报高二课标外研第22期答案汇总
进入查看：2022-2023学年英语周报高二课标外研第22期答案汇总 The sun is going to expand into the orbit of Mercury according to scientific calculations, which will result in the entire Earth catching on fire, killing all life on the planet. In order to survive,23、Scrapy框架使用
1 基本使用 1.1 创建项目 运行命令: scrapy startproject myfrist（your_project_name） 文件说明： 名称 作用 scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中） items.py 设置数据存储模板，用于结构化数25、Scrapy数据的保存
1. 数据的提取 1.1 控制台打印 import scrapy class DoubanSpider(scrapy.Spider): name = 'douban' allwed_url = 'douban.com' start_urls = [ 'https://movie.douban.com/top250/' ] def parse(self, response):爬虫学习实践（2）——静态网页抓取实践之获取豆瓣top250电影名及信息
文章目录 要求思路分析代码实现结果 要求 获取豆瓣电影TOP250所有电影名称及其他信息 网址为https://movie.douban.com/top250 由于我觉得英文名港台名这些没啥用，所以我就没爬了。 思路分析 首先，分析所需方法，可以看出所有电影相关信息是静态的，即所有信息都是由HTML写的，TFRS之特征预处理
常用的特征处理策略： 用户id和物品id必须转换成嵌入向量原始文本需要tokenized，并翻译成嵌入文本数值特征需要标准化 通过使用TensorFlow，我们可以将这种预处理作为模型的一部分，而不是单独的预处理步骤。这不仅方便，也确保了我们的预处理在培训和服务期间是完全相同的。这使得部TFRS之分布式信息检索
import os import pprint import tempfile from typing import Dict, Text import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow_recommenders as tfrs 数据集 # Ratings data. ratings = tfds.load("movielens/100k-ratTFRS之信息检索
数据源： Movielens dataset import os import pprint import tempfile # 类型检查，防止运行时出现参数和返回值类型不符合。传入参数参数名:类型，通过 -> 结果类型 from typing import Dict, Text import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as t建模零碎知识点
从dataframe中选择特征数据 # select the basic features ratings = ratings.map(lambda x: { 'movie_title':x['movie_title'], 'user_id':x['user_id'] }) movies = movies.map(lambda x: x['movie_title']) # 构建词汇表，将用户id和电影豆瓣电影公共API （亲测有效）
豆瓣api换了 https://api.wmdb.tv/api/v1/top?type=Imdb&skip=0&limit=20&lang=Cn `https://api.douban.com/v2/movie/in_theaters?apikey=&start=${event.start}&count=${event.count}` https://api.douban.com/v2/movie/in_theaters?apikey=&start=python-转化请求头
转化请求头 import re headers = """ Accept: */* Accept-Encoding: gzip, deflate, br Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9 Connection: keep-alive Host: movie.douban.com Referer: https://movie.douban.com/subject/27010768/comments?start=420cf1629 D. Peculiar Movie Preferences（思维）
题意： 给定 n 个字符串，每个串的长度不超过3。问是否存在某几个串按原顺序拼接起来是回文串。 思路： 有个结论：如果存在，那么一定存在某个串本来就是回文串，或者存在两个串拼起来是回文串。三个或以上的情况就不用考虑了。3744. 【TJOI2014】电影评分(movie)
Description 小 \(\mathrm{Z}\) 发明了一套新的电影评分系统。这套系统有三种操作：发布新电影、电影评分、以及询问电影评分的排名。具体是这样运作的：如果是发布新电影，并且这部电影的所有主演之前均没有出现过，那么这部电影的评分为 0，否则这部电影的评分为最近一部与该电影至少有一