前言WebAssembly 是一种新兴的网页虚拟机标准，它的设计目标包括：高可移植性、高安全性、高效率、尽可能小的程序体积。本文主要是通过分析wasm文件的结构来说明WebAssembly为什么会有更小的程序体积。WebAssembly与html/CSS/JavaScript最不一样的特点: WebAssembly采用二进制的方式存储程序代码与数据，可以尽最大努力使得文件特别的小。WebAssem
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2024-09-24 20:40:10
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Emby TMDB 刮削器使用 打开Emby总是很多元数据信息无法读取。是因为Emby的api接口在国内无法访问。 查找可用地址： 打开https://tools.ipip.net/，工具PING，输入地址api.themoviedb.org，在国内是无法使用的，我们需要将Emby服务器的这个api ...
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2021-09-03 15:54:00
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在使用TMDB（The Movie Database）的API之前，我们需要先获取一个API密钥，以便进行数据访问和授权。以下是获取TMDB API密钥的步骤和代码示例：
步骤 | 操作
---|---
1 | 访问TMDB官网，注册一个账户
2 | 登录TMDB账户
3 | 生成API密钥
4 | 使用API密钥进行数据访问
接下来让我们一步步来实现这些操作：
### 步骤一：访问TMD
原创
2024-05-16 10:39:38
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MTBF的意思是平均故障间隔时间。MTBF，即平均故障间隔时间，英文全称是Mean Time Between Failure。是衡量一个产品的可靠性指标。单位为小时。它反映了产品的时间质量，是体现产品在规定时间内保持功能的一种能力。具体来说，是指相邻两次故障之间的平均工作时间，也称为平均故障间隔。MTBF是用来衡量可靠性的，比如一台电脑，每次可以无故障工作24个小时，即MTBF=24h；MTTR是
Tableau公司成立于2003年，是由斯坦福大学的三位校友Christian Chabot（首席执行官）、Chris Stole（开发总监）以及Pat Hanrahan（首席科学家）在远离硅谷的西雅图注册成立的。其中，Chris Stole是计算机博士，Pat Hanrahan是皮克斯动画工作室的创始成员之一，曾负责视觉特效渲染软件的开发，两度获得奥斯卡最佳科学技术奖，至今仍在斯坦福
Chapter 9: Capture - Refile - Archive 76 快速捕获新想法和任务,并且将相关材料与之相链接的能力是任何一个组织管理系统中非常重要的部分.Org使用'remember.el'包来创建任务并且存储相关文件到一个特定目录中.一旦要在组织系统中移动任务和项目,只需要把整个项目树结构打包即可,方便而快速 1 Remember Remeber包是由John Wielg
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2024-03-09 20:34:22
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前言：本文非常浅显易懂，可以说是零基础也可快速掌握。如有疑问，欢迎留言，小编会第一时间回复。这里多说一句，小编是一名python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以进裙609616831领取。一、爬虫的重要性：如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么S
本节使用 Python 爬虫抓取猫眼电影网 TOP100 排行榜（https://maoyan.com/board/4）影片信息，包括电影名称、上映时间、主演信息。在开始编写程序之前，首先要确定页面类型（静态页面或动态页面），其次找出页面的 url 规律，最后通过分析网页元素结构来确定正则表达式，从而提取网页信息。确定页面类型点击右键查看页面源码，确定要抓取的数据是否存在于页面内。通过浏览得知要抓
使用SequoiaDB的分布式文件系统搭建流媒体服务器介绍如今使用移动互联网的年轻人开始越来越多使用短视频展示自我，而流媒体则是支撑在线视频播放的核心技术。当我们开始构建流媒体站点时，往往面临最大的难题在于大量媒体音视频文件所占用的海量磁盘空间。譬如说，一个标准高清短视频可能需要30-50MB的存储空间，那么存储百万短视频的系统就需要几十TB的存储。而如果我们更进一步需要播放高清电影等视频内容，每
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2024-05-11 17:07:55
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实验内容环境搭建pip3 install bottle数据预处理本次项目使用的数据集来自知名数据网站 Kaggle 的 tmdb-movie-metadata 电影数据集，该数据集包含大约 5000 部电影的相关数据。本次实验使用数据集中有关电影的数据表 tmdb_5000_movies.csv 进行实验。数据包含以下字段：字段名称 解释 例子
budget 预算 10000000
genres
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2024-01-17 11:00:42
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【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（1）-RNN 文章目录【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（1）-RNN前言一、IMDB数据集是什么（为什么使用IMDB数据集）？1.IMDB数据集介绍2.查看数据二、使用RNN模型训练1.RNN算法介绍2.数据处理思路介绍3.构建神经网络模型结构导入影评数据数据预处理构建神经网络模型训练模型可视化结果评估模型的准确率总结参考资料 前言至今
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2024-08-14 12:40:07
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Movielens：教程多，易于上手更新于2018.9下载：https://grouplens.o
原创
2022-08-08 23:03:03
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将训练数据集中的 belong_to_collection、genres、production_companies、production_countries、spoken_lanuages、k
文章目录一、综合训练基础题（案例4：基于 TMDB 数据集的电影数据分析）1.1 环境搭建1.2 数据预处理1.3 使用 Spark 将数据转为 DataFrame1.4 使用 Spark 进行数据分析1.4.1 概览（1）TMDb 电影中的体裁分布（2）前 100 个常见关键词（3）TMDb 中最常见的 10 种预算数（4）TMDb 中最常见电影时长 (只展示电影数大于 100 的时长)（5）
TMDB电影数据分析（spark-scala版，pyspark版本）基于kaggle的TMDB电影数据集的数据分析，该数据集包含大约 5000 部电影的相关数据，TMDB数据下载。分析电影关键词的分布、电影投入以及收益评价等之间的关系，并使用Python web进行可视化。一.环境要求（仅供参考）centos7、hadoop、spark、bottle（一种基于Python的web框架）。二.数据预
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2024-07-04 14:48:45
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分析步骤Kaggle TMDB电影数据分析项目实战数据集分析结果 Kaggle TMDB电影数据分析项目实战注：该项目为博主第一次数据分析项目，代码部分参考了：这篇文章。 希望大家支持一下原作者。从下一篇开始将全部为原创项目。请大家多多支持。数据集在分析之前，首先要将拿到的数据处理成可以分析的格式。本项目使用kaggle的开源数据集：TMDB 5000 Movie Dataset 它是kaggl
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2024-03-10 14:36:25
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这是一个基于TMDB评级的10000部流行电影的数据集。
原创
2022-10-17 13:33:58
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数据分析 - Kaggle TMDB 票房预测环境准备数据集正文数据预处理数据探索性分析建模环境准备使用了的环境：Windows 10python 3.7.2Jupyter Notebook （代码均在此测试成功）数据集https://www.kaggle.com/c/tmdb-box-office-prediction/data正文开工前准备，导入第三方库：import pandas as p
课程Demo POST tmdb/_search { "from": 10000, "size": 1, "query": { "match_all": { } } } #Scroll API DELETE users POST users/_doc {"name":"user1","age":10
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2020-12-27 16:28:00
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使用elasticsearch-6.1.2时，curl与head插件都出现不能查询数据的异常，具体原因如下 curl -XGET http://localhost:9200/tmdb/_search?pretty -d ' {"query": {"match_all": ""}}'{ "error"
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2019-12-13 11:18:00
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