首页 > TAG信息列表 > imdb
URL和URI的区别
URI：Uniform Resource Identifier 统一资源标识符 URL：Uniform Resource Locator 统一资源定位符 通过URI可以唯一定位一个互联网上的资源，通过URL可以唯一定位并访问到一个互联网上的资源，URL是URI的一个子集，所有的URL都是URI。 举个例子，每一部电影都有一个imdb编号，通过imdb编号IMDB 电影评论情感分类数据集
官网 下载地址 （1）keras 数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论，以情绪（正面/负面）标记。评论已经过预处理，并编码为词索引（整数）的序列表示。为了方便起见，将词按数据集中出现的频率进行索引，例如整数 3 编码数据中第三个最频繁的词。这允许快速筛选操作，例如：「只考虑前 10,000 个最常用的EDA和数据挖掘实战：漫威与 DC电影收视率和票房分析
MCU 与 DC 哪一个更好？ 哪个电影收视率更高？ 本篇文章将基于总票房和评分对漫威和 DC 电影进行分析 Marvel Cinematic vs DC Universe哪个更好，这是一场永无止境的辩论，对吧？ 当你反对这些电影的任何一个时，粉丝会变得疯狂。 在本篇文章中，我们将根据一些数据来对比Marvel 与 DC ， 数VisibleDeprecationWarning , Creating an ndarray from ragged nested sequences... 警告怎么办
我不是完美主义，但是至少，我在做实验的时候不能容忍有 warning 的出现。 今天使用 tensorflow.keras.datasets中的 imdb 数据集，使用 imdb.load_data() 方法导入数据的时候，报出一个警告，VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a lis训练LSTM模型进行情感分类在IMDB数据集上，使用Keras API（Trains an LSTM model on the IMDB sentiment classification）
from keras.preprocessing import sequencefrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Embeddingfrom keras.layers import LSTMfrom keras.datasets import imdb max_features = 20000maxlen = 80 # cut texts after thisRNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集
目录Sentiment AnalysisTwo approachesSingle layerMulti-layersSentiment AnalysisTwo approachesSimpleRNNCellsingle layermulti-layersRNNCellSingle layerimport os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from tensorflow.ker【pandas cookbook学习笔记】Chap3&4
Chapter3： Creating and Persisting DataFrames [102/627] id=list(range(1,5)) fruit=list('abcd') import pandas as pd # by default, pandas will create a RangeIndex for our DataFrame data=pd.DataFrame({'id':id,'fruit':fruit}) datpytorch实现IMDB数据集情感分类（全连接层的网络、LSTM）
目录 一、任务描述 二、思路分析 三、准备数据集 3.1 基础dataset的准备 3.2 文本序列化 四、构建模型 4.1 仅有全连接层 4.2 LSTM 4.3 训练和测试 五、完整代码 5.1 全连接层实现分类完整代码 5.2 LSTM分类完整代码 5.3 测试结果 一、任务描述 使用Pytorch相关API，设计两种TensorFlow本地导入imdb数据集的方法
写在前面 最近想体验一下AI方面的技术，但是在做一些TensorFlow官网上的简单实验时却发现由于网络、环境等问题，里面的示例代码并不能很顺利地跑在我的机器上，主要原因出在从远端自动load_data的时候，总是会报https、ssl等网络相关的问题。之前的Fashion MNIST，通过网上的一些攻略，使用Keras处理深度学习中的二分类问题——Imdb影评分类
简介 二分类问题是应用很广泛的机器学习问题，它根据输入，回答yes/no。 IMDB数据集，包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50000条严重两极分化的评论。 数据集被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集中都包括50%的正面评价和50%的负面评价。 IMDB数据集内FFMPEG Tips (5) 如何利用 AVDictionary 配置参数
本文是我的 FFMPEG Tips 系列的第五篇文章，准备介绍下 ffmpeg 提供的一个非常好用的健值对工具：AVDictionary，特别是对于没有 map 容器的 c 代码，可以充分利用它来配置和定义播放器的参数，ffmpeg 本身也有很多 API 通过它来传递参数。 1. AVDictionary 的用法简介 AVDictionarRTSP协议网络摄像头视频平台EasyNVR网页无插件播放
EasyNVR视频平台的登录方式有两种，一种是用户名登录，也就是需要输入用户名密码，一般在企业内部，管理人员可以设置可登录人员，并分配用户名和密码用于登录；另一种就是匿名登陆，这种登录方式相当于游客登录，匿名登录状态下，游客可以查看内容，但不能添加设备做配置，当然，实际使用时如果不需要此功南朝和北朝
南北朝（420-589 [1] ）是南朝和北朝的统称。南北朝时期中国南方和北方处于分裂状态，自东晋十六国至隋朝，始于420年刘裕建立刘宋，止于589年隋灭陈国。 南朝（420-589）有刘宋、南齐、南梁、南陈四朝。 北朝（386-581）有北魏、东魏、西魏、北齐和北周五朝，北魏分裂为东魏、西魏，北齐取代东魏，北赛中对LGB模型进行调参的详细过程记录
这是个人在竞赛中对LGB模型进行调参的详细过程记录，主要包含下面六个步骤： 大学习率，确定估计器参数n_estimators/num_iterations/num_round/num_boost_round； 确定num_leaves和max_depth 确定min_data_in_leaf 确定bagging_fraction+bagging_freq和feature_fraction 确定L1L2正则regES的基本概念
Elasticsearch作为这几年最流行的搜索引擎，越来越多的互联网企业都在采用它；作为java开发者来说，如果想进一步提高自己能力，同时也为了能够在实际工作中遇到搜索、存储问题多一个解决方案，学习ES绝对大家工作、学习乃至找工作都是一个极大的好处。下面我就结合自己学习ES的一些心路历程Pandas （四）文本数据处理
文本数据也就是我们常说的字符串，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。str 字符串向量化,可以提高处理字符串的效率。 使用 str 方法将数据字符串向量化映射： #字符串处理相关的功能，就在Series.strs=grade.姓名.strs 一、和 python 原生字符串区android – 是否有任何网络服务给我IMDb的电影列表？
我需要一个网络服务来获取特定年份的所有电影,这些电影将作为参数传递给服务. 我需要它练习并填充android listview中的电影列表. 请有人建议我需要使用哪种网络服务？ 对不起,如果这听起来很简单,因为我是Web服务新手,还在学习如何使用它们！解决方法:这是关于IMDB web apis的一个非常Python深度学习读书笔记（六）（使用预训练的词嵌入优化IMDB评论分类）
第六章，深度学习用于文本和序列 深度学习不会接收原始文本作为输入，只能处理数值张量，文本向量化是指将文本转换为数值张量的过程。（文本可分割为标记：单词，字符，n-gram，分解为标记的过程叫做分词，然后将其转换为张量） one-hot将每个单词与一个唯一的整数索引相关联，将整数索引i转换为mysql – 由IMDBpy制作的SQL电影数据库的描述
最近,我使用IMDBpy API来抓取IMDB数据集.在此API中,有一个imdbpy2sql.py可以将IMDB影片数据集转换为SQL数据库. 但是我找不到这个数据集的任何描述.所以我无法理解这个SQL数据库的架构.此数据库中有太多表.有什么方法可以知道吗？ 我严格按照这个网站建立我的数据库http://blog.secaspython – 难以按人口统计提取IMDb评级(使用IMDbpy)
我想按人口统计(性别,年龄组)收集IMDb评级详情. 当我尝试在imdbpy中使用get_movie_vote_details模块时,我的输出为空. 这是我的代码： import imdb i = imdb.IMDb(accessSystem='http') movie = i.get_movie('0780504') print(movie) votes = i.get_movie_vote_details('0python – 如何在Windows上安装IMDbPY？
我想开始使用IMDbPY,但我在他们的网站上找不到Windows安装程序.安装它的最简单方法是什么？有没有办法使用我的Python解释器安装它？解决方法:Windows installer Python installer – 运行python -O setup.py installIMDB-全连接神经网络
from keras.datasets import imdbfrom keras.utils.np_utils import to_categoricalimport numpy as npfrom keras import modelsfrom keras import layersimport matplotlib.pyplot as plt#one-hot编码def vectorize_sequences(sequences,dimension = 10000): results = np.电影评论分类：二分类问题（IMDB数据集）
IMDB数据集是Keras内部集成的，初次导入需要下载一下，之后就可以直接用了。IMDB数据集包含来自互联网的50000条严重两极分化的评论，该数据被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评价和50%的负面评价。该数据集已经经过预处理：评论（单词序列）已