玩聚榜单-仿照Technorati的Popular频道

玩聚网站推出电影、音乐及书籍的博客影响力榜单,通过文本挖掘技术自动识别相关内容并统计提及次数,无需人工干预即可每日更新热门排行。

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zhengyun 20070726

仿照Technorati Popular频道,电影、音乐、书籍的博客影响力榜单终于在玩聚上体现了出来,以后每天都可以看到最新的榜单自动计算并展现了。

Technorati的做法是,计算过去24小时内,计算链接指向IMDB某部作品的数量,从而获知电影、音乐、博客、视频、新闻的流行程度。

而我们在中国嘛,所以没有什么人会在博文中说自己看了某部电影,竟然会贴出指向豆瓣或者VeryCD的链接,所以只能通过语义计算啦。

有人问了,那整理一个电影、音乐名列表不就完了,然后自己去做博客搜索,这需要什么语义技术啊?要是这么easy,我们还玩什么文本挖掘啊?就是要一切无风自动,文本挖掘引擎自己从每天抓取到的数以万计篇文章中自动识别出潜在的电影、音乐/歌曲、书籍,而不需要人工告诉机器哪些词语是电影,并自动统计出博客引用次数。

要不然,今日排名电影第四名的王晓峰出品《十面埋妇》如何上榜?这就靠机器自己了:

4. 十面埋妇  7个博客谈论»

 

 

计算原理:

 草根世界过去的24小时内在谈论哪些热门电影、音乐或书?下面影响力榜单按照过去24小时监测到的博客提及次数排序。

首页最下方是三个榜单:

http://www.onejoo.com/  

 

点击"更多Movies",将来到"玩聚影响力榜单 / Top Movies"

http://www.onejoo.com/pop/movies/

 

音乐、歌曲的榜单:

http://www.onejoo.com/pop/music/

 

书籍榜单:

http://www.onejoo.com/pop/books/

书籍算得不是太好,稍后会进一步训练机器,学习识别哪些是谈论读书的文字。

郑昀 20070726 玩聚




zhengyun 20070726

仿照Technorati Popular频道,电影、音乐、书籍的博客影响力榜单终于在玩聚上体现了出来,以后每天都可以看到最新的榜单自动计算并展现了。

Technorati的做法是,计算过去24小时内,计算链接指向IMDB某部作品的数量,从而获知电影、音乐、博客、视频、新闻的流行程度。

而我们在中国嘛,所以没有什么人会在博文中说自己看了某部电影,竟然会贴出指向豆瓣或者VeryCD的链接,所以只能通过语义计算啦。

有人问了,那整理一个电影、音乐名列表不就完了,然后自己去做博客搜索,这需要什么语义技术啊?要是这么easy,我们还玩什么文本挖掘啊?就是要一切无风自动,文本挖掘引擎自己从每天抓取到的数以万计篇文章中自动识别出潜在的电影、音乐/歌曲、书籍,而不需要人工告诉机器哪些词语是电影,并自动统计出博客引用次数。

要不然,今日排名电影第四名的王晓峰出品《十面埋妇》如何上榜?这就靠机器自己了:

4. 十面埋妇  7个博客谈论»

 

 

计算原理:

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首页最下方是三个榜单:

http://www.onejoo.com/  

 

点击"更多Movies",将来到"玩聚影响力榜单 / Top Movies"

http://www.onejoo.com/pop/movies/

 

音乐、歌曲的榜单:

http://www.onejoo.com/pop/music/

 

书籍榜单:

http://www.onejoo.com/pop/books/

书籍算得不是太好,稍后会进一步训练机器,学习识别哪些是谈论读书的文字。

郑昀 20070726 玩聚




zhengyun 20070726

仿照Technorati Popular频道,电影、音乐、书籍的博客影响力榜单终于在玩聚上体现了出来,以后每天都可以看到最新的榜单自动计算并展现了。

Technorati的做法是,计算过去24小时内,计算链接指向IMDB某部作品的数量,从而获知电影、音乐、博客、视频、新闻的流行程度。

而我们在中国嘛,所以没有什么人会在博文中说自己看了某部电影,竟然会贴出指向豆瓣或者VeryCD的链接,所以只能通过语义计算啦。

有人问了,那整理一个电影、音乐名列表不就完了,然后自己去做博客搜索,这需要什么语义技术啊?要是这么easy,我们还玩什么文本挖掘啊?就是要一切无风自动,文本挖掘引擎自己从每天抓取到的数以万计篇文章中自动识别出潜在的电影、音乐/歌曲、书籍,而不需要人工告诉机器哪些词语是电影,并自动统计出博客引用次数。

要不然,今日排名电影第四名的王晓峰出品《十面埋妇》如何上榜?这就靠机器自己了:

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计算原理:

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书籍榜单:

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书籍算得不是太好,稍后会进一步训练机器,学习识别哪些是谈论读书的文字。

郑昀 20070726 玩聚




资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在现代军事领域,导弹的精确打击能力至关重要,而导弹的飞行轨迹直接影响其命中精度。为了深入研究导弹的飞行特性,本文通过 MATLAB 软件中的 Simulink 工具,对导弹的六自由度三维轨迹进行仿真分析。目标在惯性坐标系下进行匀速或变速机动,导弹采用比例导引法进行追踪。通过建立运动学与动力学模型,模拟导弹的飞行过程,旨在获取导弹的运动轨迹以及与目标的距离变化规律,为导弹的制导与控制研究提供理论支持与数据参考。 目标在惯性坐标系中按照设定的匀速或变速规律进行机动。其运动状态由位置、速度和加速度等参数描述,通过数学公式精确表达其在三维空间内的运动轨迹。匀速运动时,目标的速度保持恒定,位置随时间线性变化;变速运动时,引入加速度参数,使目标的运动更具复杂性和实战性。 导弹采用比例导引法进行制导。根据比例导引法的基本原理,导弹的加速度与目标与导弹之间的相对位置和相对速度成正比。结合导弹的运动学和动力学规律,建立导弹的六自由度运动模型。该模型考虑了导弹在三维空间内的平动和转动自由度,包括导弹的俯仰、偏航和滚转运动,以及相应的速度和加速度变化。通过运动学方程描述导弹的位置和姿态变化,动力学方程则考虑了导弹的推力、气动力和重力等因素对导弹运动的影响,从而全面刻画导弹的飞行特性。 在 MATLAB 的 Simulink 环境下,搭建仿真模型。将目标运动模型和导弹运动模型以模块化的方式进行组合,通过信号连接实现目标与导弹之间的信息交互。设置不同的初始条件,如目标和导弹的初始位置、速度、加速度等,以及比例导引法中的比例系数等参数。启动仿真后,Simulink 根据模型中的方程和参数,实时计算导弹和目标的运动状态,并以图形化的方式展示导弹的三维飞行轨迹以及导弹与目标之间的距离变化曲线。通过多次仿真,调整参数,
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 图像超分辨率是一种计算机视觉技术,目的是将低分辨率图像提升为高分辨率图像,恢复其细节。近年来,深度学习的快速发展为该领域带来了显著突破。本文将探讨如何利用Python和深度学习实现图像超分辨率,并以srez-master项目为例进行实战解析。 深度学习是机器学习的一个分支,依靠多层神经网络模拟人脑学习过程。在图像超分辨率任务中,卷积神经网络(CNN)是常用架构,能够学习图像特征并生成高分辨率图像。 Python是数据科学和机器学习领域的主流语言,拥有丰富的深度学习库。对于图像超分辨率,常用库包括: TensorFlow 或 PyTorch:提供构建和训练神经网络的工具。 Keras 或 PyTorch Lightning:简化模型构建和训练。 OpenCV:用于图像处理和预处理。 Numpy:用于数值计算和矩阵操作。 PIL 或 imageio:用于处理和显示图像。 srez-master是一个开源的图像超分辨率项目,基于SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Network)模型,包含生成器和判别器: 生成器:将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 判别器:区分真实高分辨率图像与生成器生成的图像,提升生成器的细节还原能力。 数据准备:收集低分辨率和高分辨率图像对,进行缩放和归一化等预处理。 模型构建:根据srez-master代码搭建SRGAN模型,包括生成器和判别器。 训练过程:使用优化器(如Adam)和损失函数(如MSE或GAN损失)进行训练,并定期保存模型权重。 测试与评估:将模型应用于新的低分辨率图像,生成高分辨率结果,并通过PSNR和SSIM等指标评估效果。 结果展示:对比原始低分辨率图像和超分辨率图像,直观展示效果。 ESR
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