黄色电影772CMM

2024-09-05

System Error Codes

很明显,以下的文字来自微软MSDN 链接http://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ms681382(v=vs.85).aspx MSDN上分成了几个部分,查起来费事,统一放在这里了. 用kernel32.dll里的FormatMessage可以得到支持多语言的返回消息有人把这些错误代码整理成了类,供参考 http://www.cnblogs.com/Sabre/p/3929264.html Note The informat

夺命雷公狗---DEDECMS----32dedecms电影网评价星星功能的实现

我们要完成的是电影网的评价功能: 我们要做这个功能前,就要让前期工作准备好,首先让鼠标移动到星星时,星星的左边都是黄色的星星右边还是灰星星. 我们打开内容页的模版看下他代码是如何组成的: 我们在这里可以很清晰的看得到他是通过二十张图片而组成的,所以我们首先将所有的星星都绑定一个鼠标移动事件,onmouseover, 写这个功能前必须要先引入jquery库,如下所示: 然后用id选择器将他绑定,如下所示: 然后在后台更新下文章页模版, 让后就将鼠标放到星星头上看下有没弹出OK,如果弹出证明我们的绑

PS调出冷绿色电影画面风格

原图一.按照惯例先磨皮,我修照片的习惯是,先拉一层色阶,使直方图平均分配,画面会显得没那么灰,当然,这只是个人喜好,先加后加都没所谓. 二.由于脸部的亮度不够,显得有点脏.所以这一步主要是通过拉曲线去提亮脸部,加蒙版,只提脸部的那个范围,不用做得很精细. 三.整体有些发灰,增加曲线图层,提高对比度.但这一次的调整,导致脸部偏亮,因此加蒙版刷几笔,降一些亮度. 四.饱和度稍微有点偏高,但电影色调都较为深沉,因此稍微减一点饱和度,让色彩中和一点. 五.运用曲线,调节画面的整体氛围.既然要调成发灰偏

用Vue.js开发一个电影App的前端界面

我们要构建一个什么样的App? 我们大多数人使用在线流媒体服务(如Netflix)观看我们最喜欢的电影或者节目.这篇文章将重点介绍如何通过使用vue.js 2 建立一个类似风格的电影流媒体WEB交互界面(见上图). 最终的产品可以去这里找:https://codepen.io/itslit/full/mvvjzr. 注:本文作者Hassan Djirdeh,由汇智网(***,包含很多vue.js的优秀教程)的小智翻译. 尽管Bulma将作为应用的CSS框架,但是本文将主要集中在Vue.js的使用

简易数据分析 04 | Web Scraper 初尝--抓取豆瓣高分电影

这是简易数据分析系列的第 4 篇文章. 今天我们开始数据抓取的第一课,完成我们的第一个爬虫.因为是刚刚开始,操作我会讲的非常详细,可能会有些啰嗦,希望各位不要嫌弃啊:) 有人之前可能学过一些爬虫知识,总觉得这是个复杂的东西,什么 HTTP.HTML.IP 池,在这里我们都不考虑这些东西.一是小的数据量根本不需要考虑,二是这些乱七八糟的东西根本没有说到爬虫的本质. 爬虫的本质是什么?其实就是找规律. 而且爬虫的找规律难度,大部分都是小学三年级的数学题水平. 我们下面拿个例子说明一下,下图历史文章的

C# 爬取猫眼电影数据

最近做了一个新项目,因为项目需要大量电影数据,猫眼电影又恰好有足够的数据,就上猫眼爬数据了. 1.先分析一下网页地址,发现电影都是被排好序号了,这就很简单了. 2.在分析页面,这次主要爬取黄色框中的内容.在浏览器中按F12检查元素,只要把Div获取出来就算完成了. 下面贴代码: 主函数 static void Main(string[] args) { int errorCount = ;//计算爬取失败的次数 int count = ;//结束范围 for (int i = ; i <= co

Python多线程爬虫爬取电影天堂资源

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

神技！微信小程序（应用号）抢先入门教程（附最新案例DEMO-豆瓣电影）持续更新

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

设计模式(十)：从电影院中认识"迭代器模式"(Iterator Pattern)

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.

Java豆瓣电影爬虫——使用Word2Vec分析电影短评数据

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

Java豆瓣电影爬虫——抓取电影详情和电影短评数据

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,

win7系统网卡驱动正常，网线连接设备正常，但电脑右下角网络图片显示一直在转圈或者显示一个黄色感叹号的解决办法

今天遇到一个问题是电脑的win7系统一直都可以连接有线,但今天突然连接不了.在我的电脑右键-->管理--->设备管理器-->网络适配器,里面查看了网络适配器安装正常.但是电脑右下角的网络图标一直显示黄色的感叹号.甚至自己设置了ip,子网掩码,网关,仍然连接不上网络. 最后在网络共享中心-->更该适配器设置-->(找到是电脑有线网卡驱动的适配器)本地连接-->右键-->属性-->(在弹出的窗体的上)找到"配置"按钮点击进入--&g

Ambari组件黄色预警

Ambari组件黄色预警组件上为黄色问号,代表心跳丢失,解决如下: 1. 查看个节点之间是否可以相互通信,若ssh连接不上,有可能是该节点关机了,没有打开,手动开启该节点,再次验证是否可互通. 2. 在主节点启动ambari-server restart和ambari-agent restart,为了保证其它节点也成功启动,在其它从节点也要进行:ambari-agent restart操作. 3. 遇到问题 3.1 mysql server start失败在启动过程中,经常出现mys

ASP.NET MVC 5 - 给电影表和模型添加新字段

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~)

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

纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单

HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm 代码如下,保存到HTML文件可以看到效果: <!DOCTYPE html > <html > <head> <title>HoverTree带说明的CSS菜单-hovertree.com</title><base target="_blank" /&g

Python爬虫爬取豆瓣电影名称和链接，分别存入txt，excel和数据库

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

hive1.2.1实战操作电影大数据！

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"

python wordcloud 对电影《我不是潘金莲》制作词云

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

用python+selenium抓取豆瓣电影中的正在热映前12部电影并按评分排序

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

urllib+BeautifulSoup无登录模式爬取豆瓣电影Top250

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

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