Reddit 用户交互记录【Kaggle竞赛】.zip

像素点 Pixel是来自Reddit's Place的实时协作画布。 它使用EaselJS JavaScript库与HTML5 canvas元素进行交互，并使用MongoDB来存储像素数据。 它是开源的，并且完全可以编写脚本！ 但是，与Reddit Place不同，所有内容都是匿名的。 但是，可以将其配置为为每个IP地址设置速率限制。 自己尝试一下！ 可以进行！ 设置/部署 常规设置 安装Node.js依赖项。 $ npm install 如果您的Web服务器在与WebSocket服务器不同的公共服务器上运行，请修改src/public/scripts/pixel-config.js以

虽然 2019 年已经渐行渐远，但回顾这一年，人工智能领域发生的很多大事件产生的影响依然深远。在 AI 引发颇多思考的一年中，优秀的论文也源源不断地诞生，让我们得以了解和学习，在 AI 领域各个方向的技术所取得的新进展。我们收集了 Reddit 上，网友分享的「2019 最喜欢的论文」，与大家分享，希望大家能从这些论文中，对 2020 年人工智能的发展方向、前沿技术，略窥一二。

reddit 读者 这是我第一个构建 chrome 扩展的个人 Side Project。 我们的目标是清除 reddit 上任何形式的内部笑话，只保留真正有趣的评论。 我觉得它们很无聊，所以希望这会有所帮助。 截至 6 月 16 日，我有一个 chrome 扩展，可以在您对它们投反对票后折叠它们。 当前目标：使用此 Chrome 扩展程序的基本用户界面 如果用户对帖子投反对票，可能会出现一个小文本框，上面写着“这是一个内部笑话还是一个双关语？” 如果用户单击是，则它会自动折叠线程。 一旦用户单击了响应，该框就会消失。 我学到的东西：Chrome 扩展程序上脚本的内容安全性。 不能只是添加任何旧脚本。 更多 Javascript 概念，即 $(this)

红迪卡 Reddit 使用 Material Design

reddit 统计 指定版块的 Reddit 在线用户统计信息。

Reddit 评论的马尔可夫链 要运行您自己的实例，只需执行“pip install -r requirements.txt”，然后运行“python markovReddit.py”。 这在 Python 2.7 上运行。 另外，请忽略我在编码时写给自己的所有随机笔记。 不过，如果您想实现我的任何 TODO，我会很高兴。 要在 reddit 上使用，只需输入 MarkovME 以获取过去的评论，并输入 MarkovME: freqCount 以分析您最常用的单词。 更好格式化的 TODO： 我希望这个机器人有线程。 具体来说，我希望它为每组 subreddits 都有一个单独的实例。 现在，praw 使用 praw-multiprocess 支持这一点。 我正在努力使机器人在几个不同的进程中运行。 这很容易，因为它不共享状态。 我最终想要一个数据库，这样我就可以开始收集有关用户

想象图 源代码。 该网站是基本的 HTML5+JS。 使用 Bootstrap 3 和 jQuery。 抓取 Reddit 以获得富有想象力的图片，并将它们显示为带有原始图像链接的图库以及 reddit 讨论线程。 由 Yeoman an Grunt 提供支持。 发展： grunt serve 要构建生产版本： grunt build 然后将dist/文件夹的内容上传到服务器。

Reddit：按钮 这个按钮是 4 月 1 日在 reddit 上创建的游戏和社会实验。 语境 有一个从 60 开始倒计时的计时器。 当您按下按钮时，它会重置计数器。 您只能按一次按钮，而不能只是创建一个新帐户再按一次。 用户现在分为“按钮点击者”和“非点击者”。 如果单击按钮，则根据计时器剩余的秒数为用户分配不同的颜色风格： 颜色 按下计时器（剩余秒数） 紫色的 60.00〜51.01 蓝色的 51.00 ~ 41.01 绿色的 41.00 ~ 31.01 黄色的 31.00 ~ 21.01 橙子 21.00 ~ 11.01 红色的 11.00 ~ 00.00 可视化 Flair每小时点击

抑郁症被认为是造成全球残疾的最大原因，也是自杀的主要原因。 它会影响书面文本中反映的语言使用情况。 我们研究的主要目标是检查Reddit用户的帖子，以发现任何可能揭示相关在线用户的抑郁态度的因素。 为此，我们采用自然语言处理（NLP）技术和机器学习方法来训练数据并评估我们提出的方法的效率。 我们确定在沮丧帐户中更常见的术语词典。 结果表明，我们提出的方法可以显着提高性能精度。 最好的单一功能是使用支持向量机（SVM）分类器的双字母组，可以以80％的准确度和0.80 F1的分数检测抑郁症。 多层感知器（MLP）分类器最成功地证明了组合特征（LIWC + LDA + bigram）的强度和有效性，从而使抑郁症检测的顶级性能达到91％的准确度和0.93 F1分数。 根据我们的研究，可以通过选择适当的特征及其多个特征组合来实现更好的性能改进。