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已实现对象分页列表、对象上传(包含文件完整上传和分片)、对象下载、批量删除对象。其中分片支持断点续传，并实现异步线程池的多线程上传，加快了响应速度。

亚马逊美食评论 Amazon Fine Food Reviews数据集包含568,454条亚马逊用户截至2012年10月的食品评论。 该分析的目的是建立一个预测模型，在此模型中，我们将能够预测推荐是肯定的还是否定的。 在此分析中，我们将不关注分数，而仅关注建议的积极/消极情绪。 涉及程序 该项目是关于文本数据使用的情感分析 nltk库，其中包括PorterStemmer（）和word_tokenize（），可将非结构化文本数据更改为结构化文本 使用countvectorizer（将文本文档的集合转换为令牌计数矩阵），TfidfTransformer（以缩小在给定语料库中频繁出现的令牌的影响，因此，从经验上讲，其信息量少于一小部分的功能）来自sklearn库的训练语料库以进行特征提取 朴素的贝叶斯（MultinomialNB，BernoulliNB） 逻辑回归 使用roc曲线，confc

amazon_access 关于Amazon Employee Access Challenge的EDA和分类实践

Apache Spark Kinesis使用者 使用Apache Spark使用AWS Kinesis流化并将数据保存在Amazon Redshift上的示例项目 来自以下内容的代码： 用法示例 您需要在您的环境上设置Amazon Credentials。 export AWS_ACCESS_KEY_ID= " " export AWS_ACCESS_KEY= " " export AWS_SECRET_ACCESS_KEY= " " export AWS_SECRET_KEY= " " 依存关系 必须包含在--packages标志中。 org.apache.spark:spark-streaming-kinesis-asl_2.10:1.6.1 设置 如何在本地运行Kinesis？ 几个月前，我使用Kinesalite（amazin项目来模拟Amazon Kinesis）创建了

Amazon 食品评论数据.zip

亚马逊_API API 获取产品信息、评论、搜索产品和了解产品的报价，所有这一切只需使用 productId 开始项目 下载库打开cmd然后写 npm install npm install express request-promise nodemon request 然后 npm 策略 响应示例 ->

IMDB_Sentiment_Analysis 鉴于大量的在线评论数据（Amazon，IMDB等），情绪分析变得越来越重要。 在这个项目中，建立了一个情感分类器，用于评估一段文字的极性是正还是负。 情感分析是在Keras随附的IMDB数据集上完成的。 它由25,000个训练样本（其中20％是验证样本）和25,000个测试样本组成。 数据集中的所有单词均已预先标记。 使用自训练的单词嵌入（Keras嵌入层）。 我训练了不同的模型，其中一个模型包含一个LSTM层。 它在10个时元上的准确度为84％。 第二个示例由两组Conv1D和MaxPooling1D图层组成，后面是标准GRU图层。 观察到85％的准确性。 我已经将CuDNN层用于LSTM和GRU，因为它们在GPU上的速度比标准LSTM和GRU层快得多。 所有实现都是使用Keras进行的。 另一个具有RMS Prop精度的示例为84％，而

情感分析 受过Python的情感分析，并接受过Amazon西班牙评论的西班牙语培训。 请参阅我的博客以获取详细信息： 模型训练： : 应用于网页的模型： :