项目名称：kd_Micro-blogging-矿大校园微博 所属类别：毕设，非商业用途 描述： 本系统是我的毕设，是基于spring mmvc 、hibernate的校园微博的设计与实现，spring是目前主流的框架！一点都不含糊的说 Spring 代替了struts2它有了自己的控制器 自己的视图接口 关于系统的试用方式是，servler.xml复制到你的tomcat下 替换掉！然后在server.xml中的 docBase路径改为你的项目路劲，mysql里只需要建库名为kd_micro_blogging，其它不用管。记得把数据库密码改了就是了。至于建表hibernate会帮你监理的

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瘟疫计划 微博瘟疫计划（PlaguePlanWeibo）的爬虫源码，该计划通过爬取微博的四亿月活用户分析微博网络人际关系。 如何使用 在终端中运行python脚本。 '''python weibo_user_spider.py'''它将自动运行。 另外，您可以将这些类导入到自己的脚本中以运行它。确保所有文件中的所有类都包括在内。 如果您使用第2部分中提到的方法，请注意以下有关使用主类UserSpider的注意事项： 首先，获取此类的实例。“”“示例= UserSpider（）”“” 使用“”“ example.run（）”“”快速启动。 有时，硬编码中预先设置的cookie可能会过期。请使用“ example.setcookies（）”脚本设置一个新的cookie（域： ：//weibo.cn 。 确保所有文件都在同一工作区中。 它是如何工作的 它在区块链技术中采用了类似于

微博立场检测是判断一段微博文本针对某一目标话题所表达的观点态度是支持、中立或反对.随着社交媒体的发展，从海量的微博数据中挖掘其蕴含的立场信息成为一项重要的研究课题.但是现有的方法往往将其视作情感分类任务，没有对目标话题和微博文本之间的关系特征进行分析，在基于深度学习的分类框架上，扩展并提出了基于Bert-Condition-CNN的立场检测模型，首先为提高话题在文本中的覆盖率，对微博文本进行了主题短语的提取构成话题集；然后使用Bert预训练模型获取文本的句向量，并通过构建话题集和微博文本句向量之间的关系矩阵Condition层来体现两个文本序列的关系特征；最后使用CNN对Condition层进行特征提取，分析不同话题对立场信息的影响并实现对立场标签的预测.该模型在自然语言处理与中文计算会议（NLPCC2016）的数据集中取得了较好的效果，通过主题短语扩展后的Condition层有效地提升了立场检测的准确度.

微博+sqlserver+jsp+servlet+java....

微波技术基础，自愿给大家共享下，希望能帮到大家把

这个js 绝对使用！ 里面的数据 模仿腾讯微博认证的行业分类！！

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2020新微博移动版网页自动转换PC版 微博移动版 URL 如何转成电脑网页版 URL？ 把手机版的微博网址粘贴到软件中打开，点击按钮然后就调转到PC版地址了！