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  1. Android应用源码找美食看电影本地服务综合项目

  2. 本项目是一个基于安卓的大型本地化服务项目源码，但是遗憾的是没有服务端的源码，并且服务端挂掉了，不过真想做演示的话可以自己把登录逻辑修改一下直接跳过登录进入程序主界面界面，本项目集合登录、注册、用户评论、收藏、帮助、意见反馈、找美食看电影、看演出、看展览、音乐会、话剧等一系列完善的服务功能，注释信息非常丰富，有大量可以公用出来的部分，有比较完善的activity的集合堆栈管理，项目使用了自定义的对话框，本项目默认编译版本2.3.3编码GBK

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  1. flix-for-fun-源码

  2. Flix-For-Fun 项目描述：该项目正在构建“在线电影” Web应用程序的服务器端组件。这是通过构建API来查询从客户端到服务器的信息（反之亦然）以及存储在NoSQL数据库中的传输和模型数据来实现的。该Web应用程序将允许用户进行注册，以便他们可以浏览各种电影以及他们感兴趣的更多相关知识的相关导演和体裁。注册用户将能够更新其个人信息（例如用户名，密码，电子邮件和生日），并创建他们最喜欢的电影的列表。用户信息将在服务器端经过验证，以满足特定的输入要求，这将有助于防止恶意攻击并确保用户数据的安

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    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：215kb
    • 提供者：weixin_42127754

  1. 本地服务综合服务源码

  2. 本地服务综合服务源码是一个基于安卓的大型本地化服务项目源码，但是遗憾的是没有服务端的源码，并且服务端挂掉了，不过真想做演示的话可以自己把登录逻辑修改一下直接跳过登录进入程序主界面界面，本项目集合登录、注册、用户评论、收藏、帮助、意见反馈、找美食看电影、看演出、看展览、音乐会、话剧等一系列完善的服务功能，注释信息非常丰富，有大量可以公用出来的部分，有比较完善的activity的集合堆栈管理，项目使用了自定义的对话框，本项目默认编译版本2.3.3编码GBK。

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  1. ECE143Project-源码

  2. 探索不同流媒体平台上的电影和电视节目 （ECE143最终项目） 团队成员：卡特里娜·玛瑙（Katrina Agate），西瓦尼·阿塔瓦（Shivani Athavale），劳拉·贝塞拉（Laura Becerra），杰克·戴利（Jake Daly），赵金雨 问题： 比较不同平台上提供的电影和电视节目。 数据集： Netflix，Prime Video，Hulu和Disney +上的电影（制作年份，目标年龄段，评分，平台可用性） （ ） Netflix，Prime Video，Hulu和Dis

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：weixin_42139252

  1. -rySubRipper:rySubRipper-> OCR应用程序，用于提取硬编码字幕并将其另存为.srt-源码

  2. rySubRipper-> OCR应用程序，用于提取硬编码字幕并将其另存为.srt 重要信息：目前，只有可执行jar可以在资源库中下载。 我需要先清理代码，然后才能使用它。 关于rySubRipper 几年来，我一直试图在网上找到一些罕见的电视节目的字幕，这些电视节目带有以其原始语言进行的硬编码字幕。 尝试了一些可用于翻录潜艇的可用应用程序，但均未成功。 我终于开始了这个项目供个人使用。 我的目标是快速创建一个工作正常的应用程序，以在所有情节中使用相同的字符集为系列制作准确的字幕

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    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42099815

  1. AndroidPractice:基于douban api的android练习应用程序-源码

  2. Android实践 基于douban api的android练习应用程序 初学Android后，第一个比较完整的练手项目 本项目实现豆瓣电影，图书，音乐的查看，基于以下两个api： 豆瓣Api V2： https://douban-api-docs.zce.me/ apiKey=054022eaeae0b00e0fc068c0c0a2102a（该apiKey已失效） 豆瓣电影JSON数据： https://github.com/Rocket-Factory/DoubanMovieJSON : h

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  1. graph-based-recommendation-system:使用图搜索方法构建推荐系统。 我们将比较这些不同的方法，并仔细观察每种方法的局限性-源码

  2. 基于图搜索的推荐系统 这是有关使用图形搜索方法构建推荐系统的项目。 我们将比较这些不同的方法，并仔细观察每种方法的局限性。 用生成的目录 抽象的： 使用grouplens网站中的movielens数据集实施了电影推荐系统。 该数据集被转换为二分图，该二分图允许使用基于图的遍历算法而不是推荐系统使用的常规方法来解决该问题。 目标是使用图遍历算法实现协作过滤技术以及基于内容的推荐。 我们将评估优点和缺点，然后讨论如何在此方法上进行改进。 介绍： 社交媒体网站，电影，电视节目等所生成的内容量

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  1. movie_recommend:基于协同过滤和spark-als的电影推荐系统-源码

  2. 毕业设计-基于Django的电影推荐系统和论坛 说明 新手建议结合pycharm使用， //www.jetbrains.com/pycharm/ 注册普通用户通过web界面来设置，创建用户通过creeatsuperuser创建。 导入电影信息通过insert_movies_scr ipt.py来操作（会删除现有的所有信息！） 前端展示浏览最多，评分最多，收藏最多，写的比较直白，你可以改的委婉点：最热电影，火爆排行...之类的。至少有10条。 我猜你喜欢为基于用户推荐，item推荐为基于项目推

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42102713

  1. GraphEmbeddingRecommendationSystem:基于Python的图传播算法，DeepWalk，用于评估和比较来自用户项目关系船的异构信息网络中的偏好传播算法-源码

  2. 图形嵌入推荐系统 基于Python的图传播算法DeepPalk，用于评估和比较来自用户项关系的异构信息网络中的偏好传播算法。 客观的： 预测用户对某些项目的偏好，它们尚未使用基于图的协作过滤技术，用户电影评级数据集上的DeepWalk进行评级。 首先，使用电影评论数据集，创建了一个以节点为用户，电影及其关联实体（演员，导演）的异构图形网络。 DeepWalk用于在该图上生成随机游动。 这些随机游走使用Word2Vec嵌入在低维空间中。 通过找到与用户节点具有最高相似性的电影评分节点来完

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42126749

  1. Python-crawler:从头开始系统化的学习如何写Python爬虫。Python版本3.6-源码

  2. Python搜寻器 由于代码是比较早之前写的，抓取的网站目录结构可能有所改善所以部分代码可能无法使用了，欢迎正在学习爬虫的大家给这个项目提PR让更多的代码能跑起来〜 从零开始系统化的学习写Python爬虫。主要是记录一下自己写Python爬虫的经过与心得。同时也是为了分享一下如何能更高效率的学习写爬虫。 IDE：Vscode Python版本：3.6 知乎专栏： : 详细学习路径： 一：美丽的汤爬虫 请求库的安装与使用 安装美丽的汤爬虫环境 美丽的汤的解析器 re库正则表达式的使用 b

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  1. ETL-project-源码

  2. ETL项目 我们将比较各种类型的烂番茄排名前100名电影的用户评分与IMBD中收到的电影的评分。 数据集来自Data.World和Kaggle。 我们将寻找IMBD的用户评分与Rotten Tomatoes的批评者评分之间的差异。 由于大流行而来，这家剧院正在寻找一系列受欢迎的电影，以鼓励人们重返剧院。 数据将用于选择将在此重新上映运行中的电影，以寻找票房销售，用户和评论家收视率最高的电影。

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42134878

  1. 电影比较项目-源码

  2. 关于模板 这是一个使用引导的入门模板，该模板使用设计框架，并且使用和进行了单元测试进行了预配置。 立即开始 你并不需要配置的单元测试工具，比如玩笑或摩卡。 它们是预先配置的，因此您可以专注于代码。 只需克隆存储库，然后按照“入门”部分进行，就可以了。 入门 安装应用程序依赖项 npm install 编译和热重装以进行开发 npm run dev 编译并最小化生产 npm run build 在构建后运行以进行生产 npm run start 运行单元测试 npm run test:unit

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    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：132kb
    • 提供者：weixin_42131367

  1. Sentiment_Analysis_WebApp_LSTM-源码

  2. SageMaker部署项目 一旦完成，此处提供的笔记本和Python文件将产生一个简单的Web应用程序，该应用程序可与部署的递归神经网络进行交互，对电影评论进行情感分析。 情感分析已经使用XGBoost完成了。之后，我们将pytorch RNN的结果与XGBoost进行了比较 该项目是Udacity.com机器学习工程师课程的一部分，该项目将获得评分，并且是完成课程所必需的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：37mb
    • 提供者：weixin_42134878

  1. RancidTomatillos：Turing Mod 3项目-源码

  2. 兰奇·托马蒂洛斯 这是什么？ Rancid Tomatillos是图灵软件与设计学院前端工程程序的Mod3配对项目。 该项目主题的灵感来自电影分级网站“烂番茄”。 在这个项目中，希望学生使用带有React Router的React开发，强大的测试和CSS样式开发应用程序。 谁参与其中？ 安装 克隆回购 运行npm install 运行npm start 使用的技术 JSX 成就 尽管我们认为整体应用程序架构可能会有所改进，但我们确实觉得我们在使用这些技术的第一个项目中很好地实现了Reac

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    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：837kb
    • 提供者：weixin_42138376

  1. movieversus：直播：-源码

  2. MovieVersus应用 设置 直播： : 要运行此项目，请使用npm在本地安装它： $ cd ../project_folder $ npm install $ npm start 基本信息 这个程序将让您比较您喜欢的电影，并通过他们的获奖，票房收入，metascore，imdb评分和投票来比较它们！ 技术领域 使用以下项目创建项目： ReactJS 萨斯 布尔玛 IMDB API

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    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：369kb
    • 提供者：weixin_42117032

  1. atari-model-zoo：以Atari机器学习基准进行训练的经过训练的深度强化学习模型的二进制版本，以及使模型的可视化和分析易于进行以及跨训练算法进行比较的软件版本-源码

  2. 雅达利动物园 该项目的目的是传播由各种算法训练的深度强化学习代理，并使其易于分析，比较和可视化。 希望减少摩擦，以便进一步研究了解强化学习主体。 该项目利用了出色的神经网络可视化库，并与集成。 在IJCAI 2019上发表了一篇介绍这项工作的论文：。 关于 该软件包附带二进制发行版，其中包括（1）通过各种深度强化学习方法在Atari游戏上训练的冻结模型，以及（2）在网络上托管的那些特工在其训练环境中的缓存游戏体验。 安装与设定 依存关系： （版本> 0.8 <2.0;我们目前不

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_42107374

  1. 前十名-源码

  2. 十大移动应用程序组项目 介绍 前十名是一个引人入胜的Android轮询应用程序，用户可以在其中对项目列表进行投票，最终形成项目的“权威”前十名排名。 用户可以对自己喜欢的快餐店，电影，专辑等进行排名。 每天，都会发布新的列表项，在用户倡导自己喜欢的项时引发用户之间的辩论。 由于每天的清单即将发布，因此用户每天早晨都会收到通知。 在开始投票之前，用户可以预测哪个项目将排在最前面，如果猜对了就可以赚取积分。 故事板 功能要求 要求01：对项目进行投票 设想 作为对当天的清单感兴趣的用户，我想对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：weixin_42126399

  1. 电影战斗-源码

  2. 电影大战 描述： 一个在两个电影之间进行比较的javascr ipt项目，我在该项目中使用OMDB API，在将每个信息混入数据后，请求电影数据（奖项，票房，MetaScor等...），下方将显示为黄色，绿色较高 范例：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：283kb
    • 提供者：weixin_42109125

  1. movieXplore：获取有关电影或系列的信息，查看相似的标题并进行比较-源码

  2. movieXplore 获取有关电影或系列的信息，查看相似的标题并进行比较。 应用程序链接 表中的内容 概述 该应用程序显示标题的详细信息或根据用户想要执行的操作比较两个标题。 在职的 该应用程序执行4种类型的操作。 电影 分析电影喜 比较两部电影 系列 分析系列 比较两个系列 安装 此代码可以在任何Python 3版本上运行。 如果要在本地计算机上运行此程序，但没有Python，请先安装Python 3。 要安装必需的软件包和库，请在克隆存储库后在项目目录中运行此命令。 pip ins

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：weixin_42162978

  1. Movie_review-Project-源码

  2. 使用双向LSTM的IMDB项目 在构建此项目时，我们的目标是根据“评论”和“情感”等给定功能预测不同电影上的人的情绪（积极，1 /消极，0）。 我已经执行了从数据收集到模型部署的所有步骤。 在模型（神经网络）评估期间，我根据precision_score指标创建并比较了深度学习层的各种组合，并找到了最佳组合，我发现仅在神经网络中添加简单层并不能给我那么多val_accuracy（与双向LSTM层（val_accuracy约为85-86％）相比，则约为75-80％）。 因此，在此模块中，我已使用双

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