六年级软件天才惊艳TED Talks全场

Tomas Suarez是一名年轻的开发者,他在六年级时就创立了自己的公司CarrotCorp并发布了两款iOS应用。受到乔布斯的鼓舞,Suarez在学校创建了应用俱乐部AppClub,鼓励其他学生一起学习软件开发。

六年级软件天才惊艳TED Talks全场虽然他不够成熟,不够年长,但很快就成为了技术界的新成员,他就是Tomas Suarez。虽然刚六年级,但已成立了自己的公司,发布了两个iOS应用,而且最近也出现在TED大会中与大家进行交流。Suares的公司叫CarrotCorp,也就是Earth Fortune的开发商。

  现在许多小孩儿喜欢玩游戏,但是,他们现在不仅想玩游戏,还想开发游戏。确实,这对于他们来说非常难,因为不知道用什么样的程序开发。但受到乔布斯的鼓舞,在一个大家都还没开始学习和设计软件的校园里,Suarez建立了自己的应用俱乐部“App Club”。

  Suarez想在将来开发更多应用更多游戏,并会尝试进行Android平台程序的开发,他现在会继续其应用俱乐部,试着找到一种学生间相互分享知识的方法。

  小小年纪就有自己的应用俱乐部,开发了两个应用,中国何时才会出这样的人才?

  Via Appadvice


原文地址:http://www.leiphone.com/thomas-suarez.html


### Python项目分析TED演讲 #### 使用Python处理和分析TED演讲数据 为了创建与TED演讲相关的Python项目,可以利用公开可用的数据集来执行各种类型的分析。这些操作通常涉及自然语言处理(NLP),数据分析和其他机器学习技术。 #### 获取TED演讲数据 一种方法是从官方API或其他公共来源获取TED演讲的元数据和转录本。这允许开发者构建自己的数据库并对其进行查询。例如: ```python import requests def fetch_ted_data(): url = "https://ted-data-endpoint.example.com/talks" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception(f"Failed to retrieve data: {response.text}") ``` 此函数通过调用假设存在的TED API端点来检索TED演讲的信息[^1]。 #### 自然语言处理应用 对于更深入的内容理解,可采用NLP库如CNTK或Spark MLlib来进行情感分析、主题建模等工作。具体来说,在Apache Spark上运行分布式计算非常适合大规模文本集合的操作[^2]。 ```python from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF from pyspark.sql.session import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('TedTalkAnalysis').getOrCreate() # 假设已经加载了包含演讲内容的数据框df hashing_tf = HashingTF(inputCol="words", outputCol='tf') idf = IDF(inputCol='tf', outputCol='features') tfidf_model = idf.fit(hashing_tf.transform(df)) result_df = tfidf_model.transform(tfidf_model) result_df.show(5) ``` 上述代码片段展示了如何使用PySpark框架中的`HashingTF`和`IDF`类来转换文本特征向量,从而为进一步的学习算法准备输入数据。 #### 数据可视化 最后一步可能是将结果呈现给用户。Matplotlib、Seaborn等图形化工具可以帮助直观展示发现的趋势或模式。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(style="whitegrid") plt.figure(figsize=(10,6)) # 绘制假定的结果分布图 sns.histplot(data=result_df.toPandas(), x='some_feature_column', bins=30) plt.title('Distribution of Some Feature from TED Talks Analysis') plt.xlabel('Feature Value') plt.ylabel('Frequency') plt.show() ``` 这段脚本会生成一个直方图,用来表示从TED演讲中提取出来的某个特定属性的频率分布情况。
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