【爬虫+情感判定+情感占比饼图+Top10高频词+词云图】python情感分析王心凌弹幕

【爬虫讲解】用python爬百度搜索结果！

视频讲述了如何使用Python进行网页爬取，主要包括开启开发者模式抓取请求链接、分析请求头和cookie数据，以及使用Beautiful Soup库解析HTML内容。介绍了爬虫过程中的关键步骤，如请求发送、数据处理、数据去重，并且提到两种爬虫方法——requests库和Selenium框架的应用区别。信息适用于希望通过编程自动化获取网络数据的开发人员、数据分析师和Python学习者。

【Python可视化演示】用python可视化图表分析微博热门事件

视频内容主要涉及使用数据挖掘技术来分析社交媒体上的热门事件，特别是在微博平台上。利用文本处理和自然语言处理方法，可以有效地识别和提取关键信息，进而通过情感分析来解读公众对特定事件的情感倾向。视频还指出了机器学习技术在提升信息检索准确性方面的作用，并讨论了数据可视化和趋势预测对于理解和监控社会舆论的重要性。内容对于数据分析师、社交媒体营销专家、公关管理人员以及对社交媒体趋势感兴趣的研究人员将具有专业意义。

【python情感分析案例】3分钟讲解用python情感分析李子柒油管频道评论，python代码讲解

视频中主讲者运用Python语言进行了社交媒体评论数据的情感分析，从而探索网友对李子柒视频的舆论导向。首先，通过爬虫技术获取评论，并使用Pandas库来处理和分析数据。接着，采用TextBlob库进行情感分析，把评论分成积极、中性和消极三类，并将结果输出到Excel。最后，使用Word Cloud库生成了词云图，直观展示了评论中的高频词，以此归纳出网友普遍对李子柒的视频持积极态度。这一过程向观众展示了Python在文本处理和数据可视化领域的实用性。

AIGC与NLP大模型实战-经典CV与NLP大模型及其下游应用任务实现

视频内容聚焦AIGC和大模型，突出与市面其他课程的差异性，主要在于侧重技术而非工具。课程包括算法模型的介绍，如扩建模型、GB模型，并着重于论文解读、公式推导及代码实践，而非简单的API调用。讲解中扩展到如何用较小数据集通过创新方法进行数据循环以放大数据规模，及在现有巨型模型基础上通过微调方法训练自己的模型。内容以通俗易懂的故事形式呈现，实战案例基于现代框架进行。适合对模型内幕、训练技术感兴趣且想深入了解代码和算法实践的技术人员。

赋能思维——AI走向泛化智能

本视频涉及当前人工智能（AI）的进展，包括宏观环境分析、行业技术研究、未来领域应用及产业具体应用。从历史角度审视AI发展至今的科技革新，体现在自动化及智能化不断进步。特别关注AI如何影响创新经济与各行业实践，例如在教育、医疗和交通领域的应用。视频强调数据、计算能力和算法研究的重要性，及其在实现AI技术落地中的作用。同时，介绍了一些国内外大型AI模型的发展历程和实例，如GPT-3、悟道模型等，以及它们对机器学习和自然语言处理能力的提升。AI技术的泛在化发展趋势预示着未来各领域对智能化的高度依赖，包括语音技术和虚拟现实的集成应用。

Pytorch框架的数据加载器

本次内容聚焦于PyTorch框架下的数据加载与处理机制，探讨了自动微分机制以及Dataset和DataLoader的使用方法。深度学习中数据量庞大，模型训练不能一次性加载全部数据，因此数据需分批次处理，以实现内存使用的优化和提升模型训练的效率。Dataset类提供数据读取，通过类的继承可实现快速数据读取；DataLoader则涉及数据的批次加载与缓冲机制，提高数据处理速度。详细介绍了使用和继承Dataset类的方法，以及在此基础上的案例理解与实践。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。