观后感 中学时期,甚至在小学时期,那个很懵懂的年龄, 看了什么电影,去了哪里,都要写观后感. 那个时候觉得观后感很玄学,为啥看的电影都一样,去的地方都一样, 为啥人家的观后感貌似说的真的有那么点道理,我的观后感总是你在凑字数... 凑三年五百字还好办,凑千八百真的难为人了... 扫毒>>这个电影感觉和其他警匪片,我更看到亲情?爱情?兄弟情? 所以想写一写ma... 张家辉&&古天乐 其实看这个<扫毒>,看到张家辉&&古天乐,我有点跳戏... 总感觉这

一.电影观后感 电影<摔跤吧!爸爸>观后感 二.下学期的计划与目标 大一学年总结: 参与了大大小小的学院活动,例如机器人搭建.辩论赛,也参加了学生会的部门,参与了组织活动.通过参与活动获 得了之前所没有的体验,第一次参与机器人搭建比赛,第一次参与辩论赛.在学生会里面,锻炼了为人处世的能力,安排工作的能力.这一学年主要的收获在于这一些偏重于实践的方面,很遗憾的是学业并不好.大一上学期高数挂科补考通过,其余成绩平平:大一下学期高数物理挂科,还未参与补考,其余成绩平平.c语言和数据结构自认为是上大学

转自: http://www.tuicool.com/articles/nmYf2uf Cloudera Impala Kudu – 在快数据上的进行快分析的存储     Kudu,对应中文的含义应该是非洲的一种带条纹的大羚羊.在软件行业,大家新开发一个软件或者系统都喜欢给软件一个响亮的代号或者名字,比如苹果的OS的Mavericks, Lion等等.Cloudera则给自己新开发的大 数据存储系统命名为Kudu,我猜想背后的原因可能还是Kudu代表了速度快吧.在Cloudera官方的博客上,对

目录 1.电影基本情况介绍 2.故事整个发展经历 3.观影感受 4.网友评论 <Green book>--绿皮书 作者总共看这部影片三次,第一次英文版慢看,第二次中文版快看,第三次中文版总结. 1.电影基本情况介绍 主演: 维果.莫特森(主角)--托尼tony 马赫沙拉.阿里(配角,也是主角)--唐Donald 琳达.卡德里尼--Dolores 唐.斯达克--Jules Podell 获奖情况: https://baike.baidu.com/item/%E7%BB%BF%E7%9A%AE%E

"VR就是下一个浪潮"  --2016 (GMGC) 全球移动游戏大会观后感   早在2014年参会Unity举办的一年一度的金立方盛典大会,就初次体验了VR头盔设备,于是印象深刻.         2015年上半年不断传出各知名游戏公司高管离职从事VR(虚拟现实)创业的消息.15年美国的Facebook CEO扎克伯格更是斥资20亿美元收购了业内VR技术领导者公司 Oculus ,且大胆预言:"VR就是下一个浪潮"!       2015年3月7-9日北京国家会议

前言:因为自己还是python世界的一名小学生,还有很多路要走,所以本文以目的为向导,达到目的即可,对于那些我自己都没弄懂的原理,不做去做过多解释,以免误人子弟,大家可以网上搜索. 友情提示:本代码用到的网址仅供交流学习使用,如有不妥,请联系删除. 背景:自己有台电脑要给老爸用,老爷子喜欢看一些大片,但是家里网络环境不好,就想批量下载一些存到电脑里.但是目前大部分的网站都是这样的, 需要一个个地点进去,才能看到下载地址 如果我要下载100部电影,那肯定手都要点断了,于是便想把这些地址给爬取出来,

更好的阅读体验请点击:当幸福来敲门 The Pursuit of Happyness 看到时光机点亮的那一刻,我想儿子克里斯托夫正在侏罗纪的世界内探险,看着山川河流,穿梭在恐龙的脚下,在山洞中安稳的度过夜晚,期盼着光明和幸福的来临,在他弱小的背后一直都有一个宽大的臂膀为他叩响幸福之门.        好久没有做这件事情了,记得之前写观后感还是小学时为了完成任务看完电影必须要交出一篇观后感给老师罢了,现在只是单独的想和大家分享一下这部电影.        已经不记得第一次看这部电影是什么时候,我的

最近花些时间学习了一下Python,并写了一个多线程的爬虫程序来获取电影天堂上资源的迅雷下载地址,代码已经上传到GitHub上了,需要的同学可以自行下载.刚开始学习python希望可以获得宝贵的意见. 先来简单介绍一下,网络爬虫的基本实现原理吧.一个爬虫首先要给它一个起点,所以需要精心选取一些URL作为起点,然后我们的爬虫从这些起点出发,抓取并解析所抓取到的页面,将所需要的信息提取出来,同时获得的新的URL插入到队列中作为下一次爬取的起点.这样不断地循环,一直到获得你想得到的所有的信息爬虫的任务

微信小程序 Demo(豆瓣电影) 由于时间的关系,没有办法写一个完整的说明,后续配合一些视频资料,请持续关注 官方文档:https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/dev/ Demo 预览 演示视频(流量预警 2.64MB) GitHub Repo 地址 仓库地址:https://github.com/zce/weapp-demo 使用步骤 将仓库克隆到本地: bash $ git clone https://github.com/zce/weapp-demo.g

上篇博客我们从醋溜土豆丝与清炒苦瓜中认识了“模板方法模式”,那么在今天这篇博客中我们要从电影院中来认识"迭代器模式"(Iterator Pattern).“迭代器模式”顾名思义就是通过迭代的形式来取出容器中的值.如果你对Java语言熟悉的话,那么你应该使用过Java中的迭代器,迭代器一般使用hasNext()方法来判断是否有下一个值,如果有下一个值的话,那么就使用next()方法来获取下一个值.本篇博客中就从“电影院”中来认识一下这种“迭代器模式”,并且将数组与字典使用迭代器进行遍历.

在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取.到目前为止,已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据. 数据本身没有规律和价值,需要通过分析提炼成知识才有意义.抱着试试玩的想法,准备做一个有关情感分析方面的统计,看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影,怀着何种心情写下的短评. 鉴于爬取的是短评数据,少则10来个字,多则百来个字,网上查找了下,发现Google开源的Word2Vec比较合适,于是今天捣鼓了一天,把自己遇到的问题和运行的结果在这里做个总结. Word2Ve是g

一直想做个这样的爬虫:定制自己的种子,爬取想要的数据,做点力所能及的小分析.正好,这段时间宝宝出生,一边陪宝宝和宝妈,一边把自己做的这个豆瓣电影爬虫的数据采集部分跑起来.现在做一个概要的介绍和演示. 动机 采集豆瓣电影数据包括电影详情页数据和电影的短评数据. 电影详情页如下图所示 需要保存这些详情字段如导演.编剧.演员等还有图中右下方的标签. 短评页面如下图所示 需要保存的字段有短评所属的电影名称,每条评论的详细信息如评论人名称.评论内容等. 数据库设计 有了如上的需求,需要设计表,其实很简单,

在本节中,您将使用Entity Framework Code First来实现模型类上的操作.从而使得这些操作和变更,可以应用到数据库中. 默认情况下,就像您在之前的教程中所作的那样,使用 Entity Framework Code First自动创建一个数据库,Code First为数据库所添加的表,将帮助您跟踪数据库是否和从它生成的模型类是同步的.如果他们不是同步的,Entity Framework将抛出一个错误.这非常方便的在开发时就可以发现错误,否则您可能会在运行时才发现这个问题. 为对

放养的小爬虫--豆瓣电影入门级爬虫(mongodb使用教程~) 笔者声明:只用于学习交流,不用于其他途径.源代码已上传github.githu地址:https://github.com/Erma-Wang/Spider 笔者声明:只用于学习交流,不用于其他途径.源代码已上传github.githu地址:https://github.com/Erma-Wang/Spider 笔者声明:只用于学习交流,不用于其他途径.源代码已上传github.githu地址:https://github.com/E

前提条件是python操作excel和数据库的环境配置是完整的,这个需要在python中安装导入相关依赖包: 实现的具体代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- import urllibimport urllib2import sysimport reimport sslimport openpyxlimport MySQLdbimport time #from bs4 import BeautifulSoup #修改系统默认编码为utf-8

我采用的是网上的电影大数据,共有3个文件,movies.dat.user.dat.ratings.dat.分别有3000/6000和1百万数据,正好做实验. 下面先介绍数据结构: RATINGS FILE DESCRIPTION================================================================================All ratings are contained in the file "ratings.dat"

上个星期五(16/11/18)去看了冯小刚的最新电影<我不是潘金莲>,电影很长,有点黑色幽默.看完之后我就去知乎,豆瓣电影等看看大家对于这部电影的评价.果然这是一部很有争议的电影,无论是在知乎还是豆瓣,大家对这部电影褒贬不一,有的说拍的好,寓意深刻,具有很强的现实讽刺意味,也有的说故作矫情,是一部烂片.大家众说纷纭,那么这部电影到底怎么样呢?我想还是用事实说话比较好.我想到最近刚好我学习了一段时间的爬虫了,也知道词云可以形象地反映词语分布.所以我决定亲自动手对<我不是潘金莲>制作一

抓取豆瓣电影(http://movie.douban.com/nowplaying/chengdu/)中的正在热映前12部电影,并按照评分排序,保存至txt文件 #coding=utf-8 from selenium import webdriver import unittest from time import sleep class DoubanMovie(unittest.TestCase): def setUp(self): self.dr = webdriver.Chrome() s

对于简单的爬虫任务,尤其对于初学者,urllib+BeautifulSoup足以满足大部分的任务. 1.urllib是Python3自带的库,不需要安装,但是BeautifulSoup却是需要安装的.安装方式:pip install beautifulsoup4 其官方文档中文版地址:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html 2.爬取任务:爬取的内容为每部电影的名字 导演 主演 年代 国家 类型 评分

- 好莱坞6大发行公司: - Warner Bros(WB): <哈利·波特>, 黑客帝国, 蝙蝠侠, - New Line cinema新线(2008): 魔戒, 霍比特人, 尖峰时刻, 死神来了, 刀锋战士, 德州电锯杀人狂, 地心历险记,<忍者神龟>, - Buena Vista(Disney)加勒比海盗, <国家宝藏>, <纳尼亚传奇>合拍 - Pixar - Miramax Films:<恋爱中的莎士比亚>.<英国病人>,&