哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili 前言 大家好，之前的ToDo应用大家体验过了吗？这次带来的是国内某视频弹幕网站的页面（bilibili），作为一名B站的重度用户，所以一直想自己写一个B站页面挑战一下，二话不说，搞起~ 使用的技术 之前为了做ToDo，所以上手了React，现在回过头用jQuery来写页面的交互，发现有些API都忘记怎么用了，吓得我赶紧把之前的学习笔记复习了一遍，才有点回忆起的感觉。 1.HTML，CSS(3) B站为了兼容IE，所以布局以Float为主，本人自从接触到了Flex布局，便彻底放弃了Float，什么兼容，边儿待着吧，自己的页面我说了算，顺便感谢下方方老师对Flex的推荐，Flex大法好！ CSS用了CSS3里面的一些动画效果，但还是以CSS为主。 2.jQuery 交互效果，轮播，鼠标事件，导航切换及各种姿势的切换效果都是用jQuery完成。

假用户代理 信息： 最新的简单useragent伪造者与真实世界数据库 特征 抓住最新的useragent从 通过对真实世界的统计数据进行随机化 安装 pip install fake-useragent 用法 from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent () ua . ie # Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US); ua . msie # Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3; Trident/6.0)' ua [ 'Internet Explorer' ] # Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows

fake_news_TFIDF_analysis 使用TFIDF分析进行假新闻预测 资料来源：Kaggle资料集 网址： ： 目的： 阿拉伯联合酋长国TF-IDF数据处理和相关单词的特征提取 使用新闻数据集来训练MLlib中的不同分类回归模型。 使用训练有素的模型来确定哪些绩效更好。 要求： 安装了Spark 客观的 ： 使用TF-IDF数据处理和特征提取来识别文本中更相关的单词 执行步骤以提取特征并标记并提交给分类回归模型。 演示使用MLlib库的不同方法。

假邮件 一个简单的python脚本将匿名邮件发送给某人

现在大多数人更喜欢互联网获取新闻，因为它既简单又便宜，但这导致假新闻的传播速度非常快。 假新闻通常是别有用心的，目的是为了获得经济、政治等方面的利益，大多数时候都有一个吸引用户的吸引人的标题，或者也可能是偶然的。 但它对人们的影响太大了。 如今，假新闻检测已成为一个具有挑战性的话题。 在这项工作中，我们使用从 POLITIFACT.COM 收集的 LIAR 数据集进行假新闻检测，该数据集可公开使用，提供每个案例的源文档链接。 在之前的所有工作中，该数据集的准确率都在 30% 左右。 在这项工作中，我们使用模型集成技术来提高使用 LIAR 数据集预测假新闻的准确性。 我们还尝试将问题陈述简化为二元分类，并部署了相同的集成技术，以便为准确计算提供更好的现实方法。

假新闻Confia 基于新闻传播和用户声誉的虚拟媒体虚假新闻检测研究 剧本 这些脚本旨在创建用于数据挖掘和训练分类器的一组数据集。 数据集基于从Twitter提取到文件结构中的现有内容。 Jupyter笔记本 笔记本打算从以前创建的数据集中提取信息。 收集信息并将其用作不同分类器的输入，以创建多个机器学习模型。

MAIS202 2020年秋季最终项目：假新闻检测器 抽象的 这是麦吉尔MAIS202的最终项目。 该项目的目标是对任何新闻产生“真实”或“伪造”分类。 提出并实现的算法是经典的朴素贝叶斯算法。 另外，我已经实现了广泛的自然语言预处理，使用了诸如“停用词去除”和“词义化”之类的方法来提高分类的准确性。 通过对多项式算法进行网格搜索并实现最佳参数，测试精度达到了97％。 储存库结构 该存储库包含2个文件夹和2个文件：。 派力宝 可交付成果1 数据选择提案.pdf 交付品2 Deliverable2.ipynb Delivearble2.pdf 可交付成果3 Deliverable3.ipynb 交付品3.pdf 可交付成果4 Deliverable4.ipynb 资料集 Fake.csv True.csv 最终项目 pycache的 环保 范本 fake.html r

本文对虚假新闻的检测进行了综述。我们的调查介绍了自动识别假新闻的挑战。我们系统地回顾了为这项任务所开发的数据集和NLP解决方案。我们还讨论了这些数据集和问题公式的限制、我们的见解和建议的解决方案。

假新闻检测器 建立一个模型来识别不可靠的新闻文章。 贡献者： Hutaf R. Aljohani，Abdullah Almokainzi，Arwa Ashi

假新闻检测系统 提议的系统分为多个阶段，以根据数据挖掘操​​作领域（例如数据收集，数据预处理，特征提取，特征选择和机器学习模型的实现）完全隔离工作，以进行将新闻分类为是非的预测并预测新闻属于预测标签的概率。 实施了许多机器学习模型，并根据准确性，f1得分，准确性和召回率等指标对机器学习模型的性能进行了比较。 评估模型性能的主要决定指标被选为f1得分，其中考虑了精度和召回率之间的折衷。 在对以下机器学习模型（SVM，逻辑回归，朴素贝叶斯和随机森林）进行了训练和调整之后，实施了投票分类器，将上述所有模型组合在一起，形成了一个集成分类器，该分类器使用所有这些分类器来预测标签和分类概率并使用软投票方法做出最终预测。 建议的系统步骤： 数据收集：为了实施和测试所建议的系统，使用了William Yang Wang []的“说谎者，说谎者裤子着火：用于虚假新闻检测的新基准数据集”。 该存储库中