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智能化煤场管理以煤场信息实时掌握为目标，通过定位技术、无线射频技术、数据叠加等技术从斗轮机、皮带秤、原煤仓等设备直接或间接实时采集数据，以三维数字化煤场方式展示煤场进出煤状态，同时嵌入实时煤场视频监控画面，煤场管理人员、输煤运行人员、发电运行人员能够及时掌握煤场的动态存贮情况，为配煤掺烧提供准确及时的现场燃煤信息，锅炉燃烧人员能够提前掌握目前锅炉原煤仓中的煤量、煤质，以便于及时根据机组负荷以及锅炉燃烧情况提前调整燃烧方式，从而达到安全、经济地燃烧，降低发电煤耗。

随着微博用户的迅猛增长，越来越多的人希望从用户的行为和微博内容中挖掘有趣的模式。针对如何对微博数据进行有效合理的采集，提出了基于微博API的分布式抓取技术，通过模拟微博登录自动授权，合理控制API的调用频次，结合任务分配控制器高效地获取微博数据。该分布式抓取技术还结合时间触发和内存数据库技术实现重复控制，避免了数据的重复爬取和重复存储，提高了系统的性能。本分布式抓取技术具有可扩展性高、任务分配明确、效率高、多种爬取策略适应不同的爬取需求等特点。新浪微博数据爬取实例验证了该技术的可行性。

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新浪微博的语义资料。

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随着网络的飞速发展，微博逐渐成为社交网络中信息传播及信息收集的重要平台，微博转发是微博信息传播的重要途径，研究微博转发问题对微博信息传播、微博营销、舆情监控有着极其重要的意义.影响微博转发的主要因素有：粉丝兴趣与微博文本的相似度，微博营销策略及用户粉丝数量的变化.以往的预测模型没有综合考虑这两方面因素，基于此，提出了一种基于循环神经网络的方法来对微博转发量级进行预测，首先利用SIM-LSTM模型构建微博转发趋势度，然后再利用TF-IDF构建粉丝兴趣和微博文本的相似度，最后通过神经网络模型来预测粉丝是否会转发该微博.实验结果表明本文提出的算法相对于其他预测算法F1评估值提高了近5%.

python3.7 使用requests库模拟新浪微博登录。由于新浪对于用户账号和密码使用特殊加密，此程序使用base64对用户名进行编码和rsa2对password进行编码，亲测完成登录。

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