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20组电影质感LUTs视频调色预设 Movie Color Presets，多软件支持使用。 支持的Win和Mac系统的软件： Photoshop After Effects Premiere Pro Lightroom Classic Final Cut Pro X Avid Media Composer DaVinci Resolve Edius Sony Vegas

基于NodeJs + MongoDB + jQuery + Bootstrap建造的豆瓣电影网站 一，简介 本项目是基于Nodejs的练习手项目，期间参考了慕课网（代码结构及路由全都重新改造），在老师所讲的基础上增加了很多的功能和完善，项目基于Express 4.15版本，，代码采用Es6编写，代码已加注释，提高了阅读性和维护性，有助于参考： 1，项目前端建设： 使用jQuery和Bootsrap完成网站前端JS脚本和样式处理； 前一级的数据请求交互通过Ajax完成； 约会了Moment.js格式化前端页面显示时间； 2，项目筹备建设： 使用NodeJs的express框架完成电影网站布局的构

数据集官网：https://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ 数据集的训练集和测试集各有25000个样本，且正负样本个数相同，均为12500个。 该数据集和官网提供的相比，去除了一些不必要的文件，其他均未改动。

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带有Python的电影推荐系统 通过推荐与特定电影最相似的电影的基本推荐系统。 使用该样本来构建系统，这不是一个可靠的系统，只会告诉您哪些电影与您选择的电影更相似。

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豆瓣用户每天都在对“看过”的电影进行“很差”到“力荐”的评价，豆瓣根据每部影片看过的人数以及该影片所得的评价等综合数据，通过算法分析产生豆瓣电影 Top 250。

自述文件 该项目基于Hadoop和Hive。 如果您尚未设置它们，请参考以下说明： ＆ 。 您可以从下载我们的测试数据。 README.txt具有有关其数据属性的非常详细的说明。 在wirteup中也有描述。 请将给定数据集中的::替换为 （这是一个标签）。 只要使其更容易处理即可。 请将目录更改为刚刚下载的数据文件。 对我来说是$cd ~/ml-1m 请启动hadoop，这是Hive运行的先决条件。 输入命令$hive -f extract.q 。 将出现目录“结果”。 它存储我们要使用的数据。 我们已经在源文件中提供了这样提取的数据，称为new_data.txt 。 在HDFS上创建文件夹，我们将数据放入文件夹： $ hadoop fs -makedir /hadoop 将数据放在HDFS上： $ hadoop -fs copyFromLocal /directory of

Bigdata-movie 本项目以电影数据为主题，以数据采集、处理、分析及数据可视化为项目流程，可实现百万级电影数据离线处理与计算。 项目详解：. 开发环境：IDEA+Pycharm+Python3+hadoop2.8+hive2.3.0+mysql5.7+sqoop+spark 1.数据采集(pachong.py)、预处理： 采集豆瓣电影top250电影信息，采集电影名称、电影简介、电影评分、其他信息、电影连接等字段，抓取电影票房总收入排名情况（取前20），删除冗余和空值字，利用Python的PyMysql库连接本地Mysql数据库并导入movies表，可以将数据保存到本地，从而进行数据可视化展示，也可将数据导入到大数据的Hive数仓工具中，用于大数据分析。 采集数据展示： 排序 影片名称 类型 总票房（万） 场均人次 上映日期 1 战狼2 动作 567928 38 2017/7/27