系统架构学习是一个深入探讨系统设计原理和方法的领域，它关注于如何构建高效、可扩展和可靠的软件系统。在众多案例中，Twitter作为一个广受欢迎的社交媒体平台，其系统架构设计备受业界关注，因此成为了学习的一个重要参考对象。 Twitter系统架构的设计是多层次的，旨在处理海量的用户请求以及庞大的数据量。在分析Twitter的系统架构时，需要考虑几个关键方面：可伸缩性、可用性、一致性和分区容忍性。Twitter的架构设计采用了微服务和分布式系统的理念，通过组件化和模块化，实现了服务的独立部署和维护。 Twitter的前端架构设计得非常简洁，主要依赖于各种客户端应用，如网页版和移动应用。在客户端和服务器端之间的通信主要是通过RESTful API进行，这样可以确保不同类型的客户端都能够方便地与Twitter服务进行交互。 在服务器端，Twitter使用了负载均衡技术来分散访问压力，确保系统的稳定运行。此外，Twitter采用缓存策略来减少数据库访问次数，提高数据的检索速度。缓存机制通常包括内存中的缓存和分布式缓存系统，如Memcached和Redis。 在数据存储方面，Twitter面临着大数据处理的挑战。为了应对这一挑战，Twitter使用了分布式存储系统，如Hadoop和Cassandra，这些系统能够存储和处理大量的非结构化数据。此外，为了提高读写性能，Twitter还实现了主从复制技术，保证了数据的一致性和高可用性。 在消息传递和事件处理方面，Twitter采用了一套复杂的队列系统，主要是基于Kafka和Storm等技术。这些系统能够异步处理用户的推文、点赞、评论等事件，从而大幅度降低了系统处理的延迟。 Twitter还重视监控和日志记录，以确保整个系统运行的透明性。通过实时监控系统状态，Twitter能够快速识别并响应各种运行问题，同时也积累了大量的日志数据用于后续的分析和优化。 安全性也是Twitter系统架构中的一个重要方面。Twitter采取了多种安全措施来保护用户数据和系统免受攻击，包括数据加密、访问控制和安全漏洞扫描等。 以上对Twitter系统架构的设计分析表明，Twitter在应对大规模社交网络服务时，采用了多种技术手段和架构模式，以确保其服务的高性能、高可用性和可扩展性。对系统架构的学习者来说，Twitter的案例提供了一个宝贵的参考点，能够帮助他们理解在真实世界中如何设计和实现一个复杂的系统架构。

PAN 2018，作者分析任务（pan18ap） 渥太华大学自然语言处理实验室的参与在的 我们的模型是文本分类中表现最好的模型，在英语，西班牙语和阿拉伯语数据集上的准确度分别为0.8221、0.82和0.809。 考虑到文本和图像分类以及所有三个数据集的组合，我们的模型在23个团队中排名第二。 我们在Twitter中进行性别识别的方法仅利用文本信息，包括推文预处理，功能构建，使用潜在语义分析（LSA）进行的降维以及分类模型构建。 我们提出了一种线性支持向量机（SVM）分类器，具有不同类型的单词和字符n-gram作为特征。 内容 入门：PAN共享任务的初学者指南 安装 引文 如果我们的代码对您有用，请不要忘记引用我们的论文： Daneshvar，S.，＆Inkpen，D.（2018年）。 。 CLEF 2018上用于PAN的笔记本。CEUR研讨会论文集，2125，1-10。 动机 您之所以在这里，可能是由于以下原因之一： 您是的参与者，正在寻找在过去几年中对该任务的其他参与者有效的方法。 您是机器学习和自然语言处理的狂热者，正在寻找一些入门代码来尝试一些NLP和ML实

Twitter ::控制台 用于在 gem构建的的交互式控制台。 安装 $ gem install twitter-console 将以下环境变量添加到.bash_profile或.zshenv export TWITTER_CONSUMER_KEY= export TWITTER_CONSUMER_SECRET= export TWITTER_OAUTH_TOKEN= export TWITTER_OAUTH_TOKEN_SECRET= 用法 从您的Shell中调用控制台，然后开始与Twitter API进行交互。 $ twitter-console > Twitter Console -- Type `usage` for examples. > > api.get('/1/

人工智能-项目实践-可视化-Twitter数据挖掘及其可视化 twitterDataMining 实时热点话题检测 情感分析 结果可视化 一些说明 使用Python 2.7 Topic-analysis : WOLDA Sentiment-analysis : Maximum Entropy Visualization : D3 | Echarts WEB : Django | MongoDB | Bootstrap

Android中，集成第三方的Twitter登陆以及分享的Demo。 以下为凑字数啊凑字数。

twitter_sentiment_bert_scikit Twitter美国航空数据集情感分析（情感分析），使用Bert句子编码作为特征，实现了SVM，XGBoost，RandomForest（随机森林）等多个分类算法，从而进行了交叉验证。 数据来自 预安装 我们在Python 3环境中运行该项目，建议您使用Anaconda 3通过以下脚本安装所需的软件包。 当然，您可以使用pip进行安装。 conda create -n tweet_sentiment -c anaconda python=3.7 numpy scikit-learn xgboost pandas tensorflo

音频推特 使用React，Apollo，MongoDB，Material-UI，Wavesurfer制作的Twitter克隆 这是Twitter的完整版本，带有音频而不是文本消息。 它仅用于教育目的，与Twitter无关。 产品特点 一般功能 录制语音，预览示波器，重做录制，预览录制，取消录制，预览录制的波形 将音频文件存储到服务器 使用波形预览播放/暂停/停止音频消息 自动播放现有消息，自动播放传入消息 将自动播放时间限制为5、10、15或20秒 以下用户的消息的时间轴提要 通知供稿，未看到的通知计数 个人资料页面，其中包含用户的消息供稿，关注者和关注者列表 社交网络功能：关注/取消关注用户，喜欢/不喜欢消息，转发/取消转发消息 使用Apollo缓存进行本地状态管理，不使用Redux 编辑头像，封面，姓名和个人简介 认证方式 http和websocket链接上的JWT身份验证 使用电子邮件/密码注册，登录 用户/管理员角色 具有HOC的受保护路线 设计 Material-UI响应式设计 在4种不同的绿色/橙色浅色/深色主题之间进行选择 在本地存储中保留主题 标签导航 带用户卡的弹出

先决条件： nltk（TweetTokenizer） 凯拉斯张量流麻木科学的gensim（如果您使用的是word2vec） itertools 克隆存储库： git clone ：AniSkywalker / SarcasmDetection.git cd SarcasmDetection / src / 您可以在以下链接中找到经过训练的模型文件 在/ resource / text_model / weights /中下载经过训练的模型 运行脚本： python sarcasm_detection_model_CNN_LSTM_DNN.py 如果要使用自己的数据训练模型，可以将“训练，开发

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市场趋势预测 这是一个构建知识图谱课程的项目。 该项目利用历史股票价格，并整合了来自客户的社交媒体，以预测道琼斯工业平均指数（DJIA）的市场趋势。 数据周期：2016年8月1日至2017年10月31日。DJIA数据范围：2016年8月1日至2017年11月30日。数据来源：Business Insider（记录号：2,017），Reddit finance（4,383），facebook（11,528） ），雅虎财经（10,478），Twitter（24,271）结构数据：Facebook，Twritter。 预测结果 请。 请引用。 T+1 Prediction