以IMDB影评数据为基础，从BERT数据预处理、Input Embeddings、模型代码实现、矩阵内部信息分析到线上部署测试，帮助建立BERT模型训练和服务部署的全生命周期。

刚接触python不久，做一个小项目来练练手。前几天看了《战狼2》，发现它在最新上映的电影里面是排行第一的，如下图所示。准备把豆瓣上对它的影评做一个分析。 目标总览 主要做了三件事： 抓取网页数据 清理数据 用词云进行展示 使用的python版本是3.5. 一、抓取网页数据 第一步要对网页进行访问，python中使用的是urllib库。代码如下： from urllib import request resp = request.urlopen('https://movie.douban.com/nowplaying/hangzhou/') html_data = resp.re

2019GraduationProject 基于spring boot前后端分离的电影影评网站 2019毕业设计，java后台。 采用SpringBoot+MyBatis+Redis+Shiro+Swagger-UI 加入MyMapper的MyBatis通用插件，以及MyBatis自动代码生成工具。

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OnlyReviews 利用豆瓣API查询豆瓣影评以及豆瓣top250 这是我学习安卓网络开发的一个例子，包含以下技术： 用SAXParse来XML解析，重点是ContentHandler的处理，可以很方便的对XML数据进行解析 用Gson解析json数据，要注意的是自定义的对象并不需要和接受的json数据的格式完全匹配，Gson只解析匹配的部分，所以自定义对象成员变量时要格外注意是否匹配。 用Volley框架进行网络通信，包括以post方式请求json数据以及采用下载网络图片。 v4包中的SwipRefreshLayout不具有上拉加载更多的功能，根据SwipRefreshLayout自定义了一个可以上拉加载更多的layout，不过还很简陋。 使用和ViewPager实现了Indicator指示器的功能，不再需要使用特别麻烦的Actionbar.Tab，并且可以在Fragment内嵌Fr

下载后解压到~/.keras/datasets目录下，代码中无需指定路径，imdb.load_data()默认优先从datasets读取数据。

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