有点失望

最新推荐文章于 2025-08-23 02:52:48 发布
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#生活

    今天终于知道期末成绩了，有几门自己擅长的科目都考得没想象中的好，虽然考试成绩不能代表什么，但还是有点伤心。平均分八十几分，也许这个成绩不算低，但自己付出了很多努力，换来了这个成绩总有点失望。但失望归失望，生活还需继续，希望以后能取得更大的进步！

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情感分析技术：AI理解用户
AI天才研究院
11-17 996
情感分析技术：AI理解用户 关键词：情感分析，自然语言处理，机器学习，深度学习，应用案例，技术挑战 摘要：本文深入探讨了情感分析技术及其在人工智能领域的重要性。首先，我们介绍了
对百度有点失望了
星之河的专栏
10-24 883
竟然遇到传说中的付费删除，百度呀，有点失望了。。。
ios12测试版软件不兼容,5款旧iPhone运行iOS12.4测试版速度比较：有点失望
weixin_35784728的博客
07-23 1356
苹果在发布iOS13第一个测试版后，不久又发布了iOS12.4第四个测试版。如果不出意外，这可能是最后一款iOS12正式版，意味着iPhone5S和6的iOS最终版。虽然是测试版，但还是想了解下这款系统的性能如何。接下来我们就来看看iPhone5S、6、6S、7、8这5款旧机型升级后的速度测试比较。iPhone5S：从iPhone5S升级iOS12.4测试版可以看到，开机速度似乎略有提升，虽然只比...
其实，我对你是有一些失望的。
小姐姐味道
11-25 1734
好文章不看排版，对不对 ? 咱们来一次面谈吧。我这人比较nice，喜欢直来直去，我知道你技术不错，否则当时也不会招你进来，你可能会觉得做业务挺无聊的，但最好不要有排斥心理。我们的团队在做事...
文档搜索工具推荐bbdoc，号称Everything作者推荐了anyTXT，用后有点失望，真不知道老外啥标准？
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BBdoc的博客
06-24 2万+
本人长期使用Everything，确实好用，但很多时候是需要搜索文档内容的，就是通过零星记忆一些关键词来找文档，真没好用的工具，anyTXT无论是操作习惯还是搜索效果，都无法达到我的要求，1、界面操作不直观方便，搜索文件名可以，但搜索内容就不方便了 2、结果不准，我用bbdoc搜索我本地内容，相同关键词我搜索到2000左右，他只有50几个，难道是因为中文支持不好？很多中文文档没有给我搜索出来 3、时间也不是很快 4、CPU被用到100%的情况。 总之，使用bbdoc文档搜索工具是可以完美代...
对Google chrome OS 有点失望
守望轩
11-24 4014
昨天在花了一点时间在虚拟机virtualbox装了一下Google Chrome OS,装完后用了一下，有些失望。 http://www.watch-life.net/googleapp/google-chrome-os-a-bit-disappointed.html1、Google Chrome OS = Linux+ Google Chrome 浏览器 ？ 操作系统就是个托，其实本
找到工作有大半个月了，然而有点失望~（大三末，前端实习生）
Carrie_zzz的博客
08-22 5338
具体收到offer差不多是一个月前了 对于我这种小白 之前没有工作过，对于第一份工作也是相当的重视。想象着企业应改是这样那样的。然后最后只能说过就是这样的。可能和你想象中的差距不是一小点那么大。入职的前几天，觉得大家应该都是很大牛的，应为之前面试了几家人，过程人家多我也是挺满意的就是没有下文了，意思就是gg了你被淘汰了。我就觉得而自己真的太渣渣了。工作有点经验的我以为是那种大佬级别的人物。我写...
对Hibernate逐减有点失望
软件开发资料汇总
06-10 289
上次对Hibernate不支持别名表示了不满(http://blog.youkuaiyun.com/hongbo781202/archive/2004/09/02/92521.aspx),今天经历了非常tedious的debug过程,对Hibernate逐减有点失望了今天的错误在于select firstly_repair from Trouble_create as t在运行时报错,报错信息为undef
007大破量子危机 有点失望
Alvin 's Blog
11-11 996
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对mfc有点失望了，打算改WTL
做好我自己
05-02 731
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基于python酒店评论细粒度情感分析系统设计与实现
08-06
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fib-concat-primes:生成斐波那契连续质数
07-05
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【Java在手，智慧生活从此更加精彩】
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SAP_Support的专栏
08-23 362
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从零开始的云计算生活——第四十九天，长路漫漫，kubernetes模块之持久化存储
Britz_Kevin的博客
08-22 1011
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从零开始的云计算生活——第四十六天，铁杵成针，kubernetes模块之Configmap资源与Secret资源对象
Britz_Kevin的博客
08-19 1004
本文介绍了Kubernetes中的Configmap和Secret两大核心资源。Configmap用于存储非机密配置数据，支持命令行、文件等多种创建方式，可通过环境变量或卷挂载到Pod中，实现配置与镜像解耦。Secret专门处理敏感数据，包括Opaque、TLS等类型，可通过环境变量或卷挂载。重点讲解了两种资源的使用场景、创建方法及实践案例，如Configmap热更新限制、Secret的base64编码特性等，帮助实现安全的配置管理和敏感信息处理。
【Java在手，创新生活应用无限】
qq_41379420的博客
08-23 431
作为一种经典的编程语言，Java凭借其跨平台的特性，为智慧社区提供了强大的技术支撑。通过Java开发的平台，可以实现居民的日常生活与智能设备的无缝连接，例如智能门禁、环境监测等功能都能通过平台进行便捷控制。同时，Java的强大生态系统提供了丰富的第三方库，进一步提升了平台的功能扩展性，为智慧社区的数字化转型提供了有力保障。随着智慧社区的普及，智慧生活平台的功能将更加多元化。通过加密技术和*验证，确保居民的个人信息和交易数据得到充分保护，为智慧社区的可靠运行奠定了坚实基础。
如何使用AI大语言模型解决生活中的实际小事情？
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苹果入驻小红书：潮数码的“生活叙事”新主场
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08-22 381
例如，AI公司DeepSeek在年初就选择将小红书作为首个入驻平台，正是因为这里的用户用其产出的内容不只是代码、文件，更有“再次被Deepseek写的文案惊艳到”、“Deepseek那些神级文字”等具有温度和美感的文学性作品，让冰冷的科技与温暖的情感之间的壁垒首次被打破，让用户完成了从参数到体验的价值跨越。对小红书用户来说，苹果早就是生活中最熟悉的“老伙计”——无论是钻研功能的极客、挖掘隐藏玩法的探索家、痴迷手机摄影的创作者，还是被产品故事打动的情感派，每个人都能讲出一段关于这位“老朋友”的独家记忆。
B站弹幕情感分析SnowNLP
03-30
### 使用 SnowNLP 对 B 站弹幕进行情感分析 要实现对 B 站弹幕的情感分析，可以借助 Python 的第三方库 `SnowNLP` 来完成。以下是具体方法： #### 安装依赖库 首先需要安装必要的 Python 库，包括 `snownlp` 和用于可视化结果的 `matplotlib`。 ```bash pip install snownlp matplotlib ``` #### 数据准备 假设已经获取到一组 B 站弹幕数据并存储在一个列表中，每一条弹幕作为列表中的一个字符串元素[^4]。 ```python danmu_data = [ "这个视频真的很好看", "我觉得还可以吧", "完全看不懂啊", "强烈推荐给大家", "有点失望" ] ``` #### 情感分析过程 通过 `SnowNLP` 提供的功能，逐一对每条弹幕进行情感分析，并统计积极、消极或中立情绪的比例[^3]。 ```python from snownlp import SnowNLP positive_count, negative_count, neutral_count = 0, 0, 0 for danmu in danmu_data: s = SnowNLP(danmu) sentiment_score = s.sentiments if sentiment_score >= 0.8: # 积极情绪阈值设为大于等于0.8 positive_count += 1 elif sentiment_score <= 0.2: # 消极情绪阈值设为小于等于0.2 negative_count += 1 else: # 中立情绪范围在(0.2, 0.8)之间 neutral_count += 1 total_danmu = len(danmu_data) print(f"积极情绪比例: {positive_count / total_danmu:.2%}") print(f"消极情绪比例: {negative_count / total_danmu:.2%}") print(f"中立情绪比例: {neutral_count / total_danmu:.2%}") ``` 上述代码片段实现了对弹幕数据的情绪分类，并打印出各类情绪所占的比例。 #### 可视化结果 为了更直观地展示不同情绪类型的分布情况，可以通过 `matplotlib.pyplot` 绘制饼状图。 ```python import matplotlib.pyplot as plt labels = ['Positive', 'Negative', 'Neutral'] sizes = [positive_count, negative_count, neutral_count] plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.title('Sentiment Analysis of Danmaku') plt.show() ``` 此部分代码会生成一张饼图，清晰显示弹幕中各种情绪类型的具体占比。 #### 结果解读 通过对弹幕文本进行情感分析，可以从整体上了解观众对该视频的态度倾向，进而帮助用户挑选感兴趣的视频内容，或者辅助创作者调整其创作方向以提升用户体验[^2]。 ---
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