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最新推荐文章于 2024-08-23 15:42:34 发布
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博客提及三部电影，分别是《模仿游戏》《美丽心灵》《天使爱美丽》，这些电影在影视领域具有一定影响力。
  1. 模仿游戏
  2. 美丽心灵
  3. 天使爱美丽
带你玩转Python爬虫（爬取电影资源篇）
阿玥的小博客
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跟着我，python你也可以！
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1905电影网中国地区电影数据集（27511行数据）
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该数据集包含了27511部电影的详细信息，涵盖了从电影ID到剧情简介等多个维度的数据点。每部电影的信息包括但不限于片长、导演、上映日期、状态（如是否已上映）、评分、类型、主演、其他名称、改编来源、编剧以及...
分享下看高清电影的网址
sungang1120的专栏
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《穿越科技的前沿：计算机专业必看的电影盛宴》
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
02-22 2万+
在计算机世界的编程领域，每个人都渴望着一场视觉盛宴，一场能够将我们带入时代前沿的电影体验。这些电影不仅让我们穿越到虚拟的世界中，还让我们领略高科技的魅力，揭示计算机科学背后的故事和挑战。就像一场精彩的编程盛宴，电影如同编织的代码，将我们带入一个充满奇幻和创意的世界。在《黑客帝国》里，我们可以穿越虚拟世界，感受计算机科技的无尽可能；《社交网络》则展现了互联网巨头的创业之路，启发着我们的创新思维；而《源代码》更是带领我们穿越时间，为了解救世界而奋斗。
电影中的拍摄手法
JustinMars的博客
08-21 4705
电影中的拍摄手法指的是导演和摄影师在拍摄过程中使用的各种技术和方法，以达到特定的视觉效果、叙事目的或情感表达
电影中的构图
JustinMars的博客
08-23 4263
电影中的构图不仅仅是关于如何让画面看起来美观，更重要的是它通过视觉设计传递故事情节、情感和主题。不同类型的构图可以影响观众的情绪、引导视线、塑造角色关系、并加强影片的叙事效果。优秀的电影制作人在构图设计上往往极其用心，通过对每一个画面的精心安排，将电影从简单的视觉呈现提升为深刻的艺术表达。
豆瓣经典电影Top250，我看过哪50部？
阿正的梦工坊
08-17 5087
记录大学时期看过的豆瓣经典电影。
电影院售票系统
杭州.黄老师
10-19 1万+
本课题主要目标是设计并能够实现一个基于java的电影院订票选座系统，系统整体使用了基于java+MySql的B/S架构，技术上使用了springboot框架；使用浏览器，管理员通过后台添加电影、场次，用户通过浏览器登录系统，查看电影、订购电影票、选择座位。：影院售票系统是计算机技术与影院管理相结合的产物，通过影院售票系统实现了对影院的高效管理。随着计算机技术的不断提高,计算机已经深入到社会生活的各个角落.而采用人工售票的方法，不仅效率低，易出错，手续繁琐，而且耗费大量人力。
Python网页爬虫爬取豆瓣Top250电影数据——Xpath数据解析
qq_44777595的博客
09-26 6万+
本次程序只爬取了豆瓣top250电影的展示页面的数据，没有爬取电影详情页的数据。在前面我们已经获取了每一部电影详情页的链接links，如果想要爬取电影的详情页，可以通过for循环遍历列表links，对每一个详情页发起请求，从而获取电影详情页的数据并进行解析。
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中国多模态电影数据集（用于电影票房预测）-2017 年 1 月至 2024 年 3 月期间上映的 921 部电影
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中国多模态电影数据集（以下简称CMM数据集）为研究者提供了从2017年1月至2024年3月期间在中国上映的921部电影的详尽信息。该数据集的创建旨在帮助研究者通过整合不同的数据类型来进行电影票房预测，这对于理解电影...
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电影评分数据集-用于电影推荐系统
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电影评分数据集-用于电影推荐系统。有两个数据集。 数据集1：包括movies.csv和ratings.csv两个文件。movies.csv文件总共有27,279行，除第1行是表头外，每行用3列表示一部电影，分别为电影id（movieId）、电影名称...
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5G边缘云AR室内定位方案(计算机视觉)
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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：4524张图片 • 训练集：4524张图片 • 分类类别： 手套（Gloves） 头盔（Helmet） 未戴手套（No-Gloves） 未戴头盔（No-Helmet） 未穿鞋（No-Shoes） 未穿背心（No-Vest） 鞋子（Shoes） 背心（Vest） • 手套（Gloves） • 头盔（Helmet） • 未戴手套（No-Gloves） • 未戴头盔（No-Helmet） • 未穿鞋（No-Shoes） • 未穿背心（No-Vest） • 鞋子（Shoes） • 背心（Vest） • 标注格式：YOLO格式，适用于实例分割任务，包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式：图片数据，来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发：用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备，提升工作场所安全性，减少工伤风险。 • 智能安防应用：集成到监控系统中，实时分析视频流，识别PPE穿戴状态，辅助安全预警。 • 合规性自动化检查：在建筑、制造等行业，自动检查个人防护装备穿戴合规性，支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究：支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究，促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面：覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态，提供丰富的检测场景，确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准：采用YOLO格式，每个实例都经过精细标注，边界框或多边形坐标准确，提升模型训练质量。 • 真实场景数据：数据来源于实际环境，增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强：YOLO格式便于与主流深度学习框架（如YOLO、PyTorch等）集成，支持快速部署和实验。
文件libssl.so.1.0.0、文件libcrypto.so.1.0.0
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