这个是完整源码 python实现 Flask，vue 【python毕业设计】基于Python的深度学习豆瓣电影数据可视化+情感分析推荐系统（Flask+Vue+LSTM+scrapy爬虫）源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本项目旨在基于深度学习LSTM（Long Short-Term Memory）模型，基于python编程语言，Vue框架进行前后端分离，结合机器学习双推荐算法、scrapy爬虫技术、PaddleNLP情感分析以及可视化技术，构建一个综合的电影数据爬虫可视化+NLP情感分析推荐系统。通过该系统，用户可以获取电影数据、进行情感分析，并获得个性化的电影推荐，从而提升用户体验和满足用户需求。 首先，项目将利用scrapy爬虫框架从多个电影网站上爬取丰富的电影数据，包括电影名称、类型、演员信息、剧情简介等。这些数据将被存储并用于后续的分析和推荐。接着，使用PaddleNLP情感分析技术对用户评论和评分数据进行情感倾向性分析，帮助用户更全面地了解电影的受欢迎程度和评价。 在推荐系统方面，项目将结合深度学习LSTM模型和机器学习双推荐算法，实现个性化的电影推荐。 LSTM模型将用于捕捉用户的浏览和评分行为序列，从而预测用户的兴趣和喜好；双推荐算法则综合考虑用户的历史行为和电影内容特征，为用户提供更精准的推荐结果。此外，项目还将注重可视化展示，通过图表、图形等形式展示电影数据的统计信息和情感分析结果，让用户直观地了解电影市场趋势和用户情感倾向。同时，用户也可以通过可视化界面进行电影搜索、查看详情、评论互动等操作，提升用户交互体验。 综上所述，本项目将集成多种技术手段，构建一个功能强大的电影数据爬虫可视化+NLP情感分析推荐系统，为用户提供全方位的电影信息服务和个性化推荐体验。通过深度学习、机器学习和数据挖掘等技术的应用，该系统有望成为电影爱好者和观众们

《多时间帧轴点 SuperTrend - MetaTrader 5脚本》 在金融交易领域，技术分析是投资者预测市场走势的重要工具。其中，指标是一种基于历史价格数据的统计计算，帮助交易者理解市场动态。SuperTrend，又称为超级趋势线，是一款广泛应用于MetaTrader 5（MT5）交易平台的强大趋势指标。本文将详细阐述多时间帧轴点SuperTrend的原理、应用以及在MT5中的实现。 SuperTrend，全称“Super Trend Profit”，由印度的Amar德瓦拉开发，旨在提供清晰的趋势跟随信号。它通过计算一系列高低价差来确定市场趋势，并设置相应的突破点，从而确定买卖信号。在多时间帧轴点SuperTrend中，这个概念被进一步扩展，允许交易者同时观察不同周期图表上的SuperTrend指示器，以获取更全面的市场视图。 在MT5平台上，"supertrendmtf.mq5"和"supertrend.mq5"两个脚本文件提供了实现这一功能的代码。"supertrendmtf.mq5"是多时间帧版本，能够展示不同时间周期（如M1, M5, M15, H1等）的SuperTrend信号，这对于识别不同周期间的趋势一致性至关重要。"supertrend.mq5"则是单个时间帧的SuperTrend指标，可以作为基础模块，理解其工作原理。 在实际应用中，多时间帧轴点SuperTrend可以帮助交易者： 1. **确认趋势一致性**：当不同时间周期的SuperTrend指向同一方向时，表明趋势的强度较大，为交易决策提供依据。 2. **捕捉转折点**：通过比较不同周期的突破点，可以提前发现可能的市场反转信号。 3. **风险管理**：结合多个时间帧的SuperTrend，可以设定更为合理的止损和止盈水平，降低交易风险。 4. **增强交易策略**：将多时间帧SuperTrend与其他技术指标或交易策略结合，可以提升策略的有效性。 在MT5中，安装和使用这两个脚本非常简单。只需将它们解压到MT5的MQL5\Experts\Indicators目录下，然后在图表上添加指标即可。用户还可以根据个人需求调整脚本中的参数，如计算周期、安全系数等，以适应不同的交易风格和市场环境。 多时间帧轴点SuperTrend是MetaTrader 5平台上的一个强大工具，它为交易者提供了更深入的市场洞察，帮助他们在复杂的价格波动中找到清晰的交易线索。通过对不同时间周期的SuperTrend进行综合分析，交易者能更好地把握市场的脉搏，制定出更为明智的交易策略。

内容概要：本文档详细描述了一系列针对《天龙八部2》游戏的自动化脚本，主要使用大漠插件（dm.dll）进行窗口操作、图像识别、OCR文字识别和键盘鼠标控制等功能。这些脚本涵盖了多种自动化任务，包括但不限于：初始化环境（如解包文件、注册插件）、窗口管理（如激活、调整大小、移动和绑定窗口）、游戏操作（如技能释放、打怪、回城、买药）、验证码识别与处理、以及基于颜色或文本的条件判断与响应。此外，还包括了多窗口操作和多线程后台处理的实现，确保多个游戏实例能够同时高效运行。 适用人群：熟悉VBScript或类似脚本语言的游戏玩家，尤其是那些希望提高游戏效率、减少重复劳动的《天龙八部2》玩家。 使用场景及目标：① 自动化日常游戏操作，如打怪、回城、买药等，以节省时间和精力；② 实现多窗口或多角色的同时操作，提升游戏体验和效率；③ 通过OCR和图像识别技术，自动处理游戏内的验证码和其他需要人工干预的任务；④ 利用颜色和文本识别功能，实现特定条件下的自动响应，如技能释放、回城等。 其他说明：本文档提供的脚本代码示例较为复杂，涉及到较多的游戏内部机制和大漠插件的具体使用方法。使用者需要具备一定的编程基础和对《天龙八部2》游戏规则的理解，才能有效利用这些脚本。此外，由于游戏环境和规则可能随时变化，建议定期更新脚本以适应最新的游戏版本。

NDK编译ffmpeg脚本技术文档 NDK编译ffmpeg脚本是一个自动化处理工具，它的设计初衷是为了简化在Android平台上对FFmpeg库以及其他视频处理相关模块的编译过程。FFmpeg是一个非常强大的开源多媒体框架，广泛应用于各种音视频处理任务中，而NDK（Native Development Kit）则是Android开发工具集，它允许开发者使用C和C++语言编写性能要求高的代码段。 脚本的主要功能包括以下几个方面： 1. 自动下载必要的组件：脚本能够自动连接到互联网，并下载所需的NDK版本，FFmpeg库的不同版本，以及fdk-aac（开源AAC音频编解码库）和x264（开源H.264/AVC视频编解码库）。这个过程极大地简化了开发者的工作流程，不需要手动一个个去下载和配置这些组件。 2. 编译过程自动化：下载完上述组件后，脚本将会自动开始编译fdk-aac、x264以及ffmpeg。这一过程通常涉及复杂的编译选项和环境配置，通过脚本的自动化处理，可以确保编译过程的准确性和高效性。 3. 脚本执行环境：为了运行这个脚本，用户需要有合适的操作系统环境（如Linux或Mac OS），并且需要安装好相应的编译工具链，例如make、gcc或者g++等。脚本在执行过程中可能还会调用特定版本的Python或者其他解释器，因此这些组件也需要事先安装和配置好。 4. 使用场景：这个脚本非常适用于需要在Android项目中集成FFmpeg进行音视频处理的开发者。例如，那些需要处理视频录制、视频播放、视频转码、音频编码解码等功能的Android应用程序，都可以利用这个脚本来快速构建所需的库文件。 5. 注意事项：在使用此脚本时，需要注意网络环境的稳定性，因为脚本在执行过程中需要从互联网下载较大体积的文件。另外，由于涉及到编译操作，也需要确保用户的计算机具备足够的处理能力和存储空间。 脚本的实现涉及到编程和脚本语言的知识，比如shell编程、Python等。实现脚本的人需要对编译原理、Android NDK的使用以及相关编译工具链有深入的理解。

GLSL（OpenGL Shading Language）是用于OpenGL应用程序中的一种高级着色语言，它允许开发者编写可编程的着色器，以更灵活地控制图形渲染管线。在OpenGLES 2.0中，引入了GLSL，使得开发者能够通过编写顶点着色器和片段着色器来实现复杂的图形效果，从而大大提升了图形编程的灵活性和扩展性。GLSL被设计得类似于C/C++语言，因此对C语言有一定的基础是必要的。 GLSL基础知识点包括以下几个方面： 1. GLSL语言特性：GLSL是一种类似于C的编程语言，它借鉴了C++的一些机制，比如基于参数类型的功能重载和在需要时才声明变量的规则。这意味着，GLSL在很多方面和C/C++有着相似的语法和编程范式。 2. 字符集和预处理器：GLSL使用的是ASCII的子集，包括大小写字母、数字、基本的数学符号和标点符号，但不包含引用字符和字符串数据类型，也不允许指针类型和指针运算。GLSL的预处理器关键字也与C++预处理器相同，例如#define、#undef和#if指令。 3. 变量和类型：GLSL定义了多种数据类型，包括基本数据类型如int、float、bool、vec2、vec3、vec4（代表不同维度的向量）、mat2、mat3、mat4（代表矩阵）以及结构体（struct）。数据类型描述了变量可以持有的数据种类，而类型限定符则指定了变量的存储期限和作用域，例如const、attribute、varying和uniform。 4. 运算符和优先级：GLSL支持大多数C语言的运算符，包括算术运算符、逻辑运算符、关系运算符和位运算符，并且定义了它们的优先级，以确保在进行复杂表达式计算时可以正确地解释。 5. 函数和流程控制：GLSL支持自定义函数，并允许基于参数类型的功能重载。此外，GLSL提供了if-else、for、while和do-while等流程控制语句来控制程序执行路径。 6. 内置变量和常量：GLSL提供了一系列内置变量和常量，如内置的属性变量、统一状态变量、变化变量（varying）等。这些变量和常量为开发者提供了访问顶点着色器和片段着色器之间的信息和OpenGL状态机中信息的能力。 7. 内置函数：GLSL提供了大量的内置函数，这些函数涵盖了数学计算、向量和矩阵操作、纹理查询等多个方面。使用这些内置函数可以简化着色器的编写工作，并提高其效率。 8. 着色器子程序（Subroutines）：GLSL允许着色器中使用子程序，这样可以提高代码的复用性和可维护性。子程序是一种可以在着色器中被多次调用的函数。 学习GLSL是现代图形编程的重要组成部分，特别是对于那些想要在移动设备或者低功耗平台上实现高性能图形渲染的开发者而言。由于GLSL在语法和概念上与C/C++有着紧密的联系，因此熟悉C/C++的开发者可以更快地上手GLSL。同时，掌握GLSL也意味着能够更深入地理解和利用OpenGL ES 2.0及更高版本提供的图形渲染能力。

DFMarketBot是一款专为《三角洲行动》游戏设计的交易行自动化脚本，通过OCR技术和模拟鼠标点击实现自动补卡、补子弹功能。脚本支持自定义购买物品配置（如房卡、子弹类型、理想价格、购买数量等），并提供了详细的系统配置说明（包括窗口分辨率、坐标映射、界面区域等）。用户需安装Tesseract OCR引擎并配置环境后运行主程序，通过快捷键控制自动购买流程。脚本还包含价格判断机制、购买记录保存及调试工具，适用于有Python基础的用户二次开发。注意：使用第三方工具可能违反游戏平台条款，风险需自行承担。 DFMarketBot是一款专门为《三角洲行动》游戏设计的自动化交易行脚本，它利用OCR技术和模拟鼠标点击来实现自动补卡和补子弹的功能。该脚本允许用户根据个人需求自定义购买物品的配置，例如房卡、子弹类型、理想价格和购买数量等，并提供了详尽的系统配置说明，包括窗口分辨率、坐标映射和界面区域等关键信息。用户需要安装Tesseract OCR引擎，并进行必要的环境配置后才能运行DFMarketBot的主程序。通过设定快捷键，用户可以控制自动购买流程，实现高效的物品管理。 脚本内置有价格判断机制，确保物品购买价格符合用户的预设标准。同时，它还记录每一次的购买历史，并为用户提供相应的调试工具。DFMarketBot为有Python基础的用户提供了进一步开发的可能性，用户可以根据自己的需求对脚本进行个性化修改。然而，需要注意的是，使用这种第三方自动化工具可能会违反游戏平台的相关条款，因此用户应自行承担使用风险。 此外，脚本的设计者还注重了用户体验，通过简洁明了的配置和操作流程，使得即便是技术背景相对薄弱的用户也能够较为容易地上手和使用该工具。DFMarketBot的出现，无疑为那些在《三角洲行动》中希望提高交易效率的玩家提供了一个有力的助手。

lua5.3.5最新解释器、编译器、静态库、用户手册及c源码的安装包，附加2048游戏脚本，完整实用资源，请下载。 Lua是一个小巧的脚本语言。它是于1993年开发的。 其设计目的是为了通过灵活嵌入应用程序中从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。Lua由标准C编写而成，几乎在所有操作系统和平台上都可以编译，运行。Lua脚本可以很容易的被C/C++ 代码调用，也可以反过来调用C/C++的函数，这使得Lua在应用程序中可以被广泛应用。不仅仅作为扩展脚本，也可以作为普通的配置文件，代替XML,ini等文件格式，并且更容易理解和维护。Lua由标准C编写而成，代码简洁优美，几乎在所有操作系统和平台上都可以编译，运行。一个完整的Lua解释器不过200k，在所有脚本引擎中，Lua的速度是最快的。这一切都决定了Lua是作为嵌入式脚本的最佳选择。

资源说明： 1：csdn平台资源详情页的文档预览若发现'异常'，属平台多文档切片混合解析和叠加展示风格，请放心使用。 2：资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行，本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 3：微信小程序精品全站源码，代码结构清晰、注释详尽，适合开发者参考学习、快速迭代，助你掌握主流开发框架与最佳实践，提升开发效率！ 老孙电子点菜系统是基于微信小程序平台开发的一款餐饮管理解决方案。该系统的设计与实现包含了完整的源码、数据库脚本、相关论文以及答辩演示文档，主要面向开发者和学习者，用以展示和实践微信小程序的开发流程和技术细节。 该系统采用了SSM框架，即Spring、SpringMVC和MyBatis的组合，这是一种常用的Java企业级应用开发框架。通过SSM框架的使用，开发团队能够更加高效地构建稳定且易于维护的后端服务，而微信小程序则作为前端展示和交互的平台，两者相结合为用户提供了一个便捷的电子点菜体验。 系统的核心功能涵盖了用户点菜、管理订单、查看菜单、菜品管理、订单统计等多个方面，能够满足餐饮企业在点餐、管理、统计等方面的业务需求。此外，系统还具备用户管理和数据统计分析功能，可以帮助商家更好地理解客户需求，优化菜品结构和运营策略。 源码部分具有清晰的代码结构和详尽的注释，方便开发者理解和学习，从而快速地进行系统迭代和功能扩展。源码的开放性和透明性使得它能够作为一个学习工具，帮助开发者深入掌握微信小程序开发的细节，提高开发效率和质量。 数据库脚本文件提供了系统的数据存储解决方案，开发者可以通过该脚本快速搭建起系统的数据库环境，进行数据的增删改查等操作。这使得整个开发过程更加高效，同时也方便了数据的迁移和备份。 整套系统还附带了相关的论文和答辩演示文档，这些文档详细记录了开发过程中的需求分析、系统设计、功能实现以及测试结果等信息，为学习者提供了理论和实践相结合的参考。论文部分不仅有助于理解系统的开发背景和设计思想，也为进行学术研究或技术报告提供了现成的材料。 由于该资源仅供交流学习使用，所以提醒使用者应遵守相关法律法规，切勿将系统用于商业用途，以免引起不必要的法律纠纷。资源详情页可能因技术原因出现页面显示异常，但这并不会影响资源的实际使用，用户可以放心下载使用。 整个项目的成功部署和运行，也得益于开发团队对每个环节的严格测试。每个功能点的实现都经过了细致的验证，确保了最终交付的系统稳定可靠，能够满足用户在实际使用中的性能要求。开发者在使用这套资源时，可以借鉴测试过程中发现的问题和解决方案，进一步提升自己的技术能力。 老孙电子点菜系统是一个功能齐全、结构清晰、注释详尽的微信小程序开发项目，非常适合想要深入学习微信小程序开发以及SSM框架应用的开发者。通过这个项目，开发者可以快速地掌握当前流行的开发技术，并在实际工作中提升工作效率和质量。同时，系统的设计和实现过程也为学习者提供了一个宝贵的实践案例，有助于加深对移动应用开发和数据库操作的理解。

本文档详细介绍了在Ubuntu系统中构建和升级openssl与openssh deb包的脚本操作。在当前版本迭代迅速的软件环境中，保持关键安全组件如openssl和openssh的更新至关重要。本脚本提供了一种简便的方式来同步更新这两个组件，免去了手动编译的繁琐过程。 脚本的构建过程针对的是Ubuntu20.x及其后续版本，22.x及之后版本。这个脚本通过预编译好的deb包实现快速升级，大大简化了升级流程。用户只需运行一个命令，即可同时完成openssl与openssh的升级，这对于需要管理多台服务器的系统管理员而言，无疑是一项便利的功能。 然而，脚本的使用需要谨慎。尽管脚本提供了一键升级的便利，但同时也存在潜在的风险。在未进行充分测试的情况下使用脚本可能会导致系统不稳定或其他意外后果。因此，文档强调了“仅供测试并验证后再使用”的重要性。使用前，建议用户在安全的测试环境中验证脚本功能，确保其不会对生产环境产生负面影响。 由于脚本使用了预编译的deb包，这意味着用户需要依赖于作者或其他第三方提供的预编译包。这可能会带来安全和兼容性方面的担忧。用户在使用前应确保这些deb包来源可靠，最好由信任的开发者或官方维护者提供。此外，如果预编译的包版本与系统需求存在差异，可能还需要进行额外的配置或编译步骤。 在Linux系统维护和升级过程中，deb包形式是一个常见且受到欢迎的分发方式。deb包提供了元数据，包括软件包的依赖关系、版本信息等，这使得安装和管理变得相对简单和标准化。该脚本利用了deb包的这一特点，将openssl和openssh的更新过程变得自动化，极大地减轻了系统管理员的工作负担。 该脚本为Ubuntu系统下的openssl与openssh更新提供了一个高效的解决方案。通过预编译的deb包简化了升级过程，同时强调了使用前的测试和验证的重要性。尽管存在对第三方依赖的风险，但其快速、便捷的特点在实际操作中能够提供显著的便利，特别是对于需要批量处理多台机器的情况。

缪斯LSL 一个Python软件包，用于通过InteraXon开发的Muse设备流式传输，可视化和记录EEG数据。 要求 该代码依赖或进行BLE通信，并且在不同的操作系统上工作方式不同。 Windows：在Windows 10上，我们建议安装并使用其GUI查找并连接到Muse设备。 另外，如果您有BLED112加密狗，则可以尝试Muse LSL的bgapi后端（ muselsl stream --backend bgapi ）。 Mac：在Mac上，需要BLED112加密狗。 bgapi后端是必需的，并且在从命令行运行Muse LSL时将默认使用bgapi后端 Linux：无需加密狗。 但是，您可能需要运行命令以启用对蓝牙硬件的根级别访问（请参阅“ ）。 pygatt后端是必需的，默认情况下将从命令行使用。 并确保阅读 与Python 2.7和Python 3.x兼容 与Muse 2