情感矿工 微博（中文）情感分析与可视化 分析 分词和预处理 （基于HMM的监督学习）用于中文分词和标记 删除停用词 朴素贝叶斯分类器用于提取语音的有用部分以进行情感分类 特征提取 LDA模型将每个文档转换为概率向量 吉布斯抽样解决模型 回归模型 支持情绪极性和程度的SVR（支持向量回归） 网格搜索参数选择 出版物 李迪等。 “微博数据的情感分析。” 2014年，计算，通信和IT应用会议（ComComAp）IEEE。 IEEE，2014年。 可视化 主题分析 给定一个主题（关键字），返回所有相关的tweet及其情感，以彩色气泡表示。 气泡的颜色表示鸣叫的情感极性，而大小表示鸣叫的程度。 折线图中还显示了统计信息。 用户分析 给定用户，返回用户在特定时间发布的推文的计数和情感。 折线图和条形图用于显示结果。

PDA系统是wince的 urovo的品牌，拷贝进去的程序，重启之后桌面快捷方式没了，通过此方法解决了，特意分享出来

SpillFree（分散式微博网站） 日常趋势已使这个时代成为社交媒体时代。2010年至2013年，全球Facebook用户数量翻了一番，从6.08亿增至12.3亿，而Twitter每月有2.84亿用户。 放眼一看，就能找到显示给我们的图案。 看到某人观看的任何内容，仅是因为有人认为它符合其检查政策的条件。 社交网络社区在分享思想时应该自由。 该平台应该是民主的，社区本身应该决定不需要的内容。 平台数据应该是公共的，不应向用户请求私人信息。 不能强迫用户导出无法公开发布的任何数据。 应该使用实时协议来确保无缝的讨论体验。 人们讨厌真理是因为他们爱真理胜于真理。 当真理温暖地照在他们身上

一个ID卡的使用说明，有用的上的可以看看.

本次爬取的目标是新浪微博用户的公开基本信息，如用户昵称、头像、用户的关注、粉丝列表以及发布的微博等，这些信息抓取之后保存至MongoDB。请确保前文所讲的代理池、Cookies池已经实现并可以正常运行，安装Scrapy、PyMongo库。首先我们要实现用户的大规模爬取。这里采用的爬取方式是，以微博的几个大V为起始点，爬取他们各自的粉丝和关注列表，然后获取粉丝和关注列表的粉丝和关注列表，以此类推，这样下去就可以实现递归爬取。如果一个用户与其他用户有社交网络上的关联，那他们的信息就会被爬虫抓取到，这样我们就可以做到对所有用户的爬取。通过这种方式，我们可以得到用户的唯一ID，再根据ID获取每个用户发

济阳【博纳·龙域天城】项目案例分享

OPC Server是一套利用微软的COM/DCOM技术实现工业自动化资料获取的架构。OPC Server提供OPC接口，它将与之相连的物理设备（PLC）的信息值通过接口返回到客户端应用程序。也就是说，客户端通过这些接口，可以获得与OPC Server连接的物理设备的信息。对于集成应用程序，只要支持OPC接口，就能轻易访问物理设备，而无需相关的技术信息。 程序设计者可以使用相同的程序代码，操作不同的硬件装置，充分达成软件复用的目的。 需要源码的请联系博主 需要源码的请联系博主 需要源码的请联系博主

佳博热敏机直接打印PDF文件到热敏纸上（pdf裁剪、pdf分页） 使用pdf直接打印到热敏纸上，打印出来的二维码和文字会比截图清晰很多，找了很多方案，然后自己总结的一个比较简单的，方便使用的方法。

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