高频词

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Python 的多文件数据项目，内容挺丰富，玩法也比较多样。电影爬虫用到了BeautifulSoup，数据用的是pandas和matplotlib，一套流程跑下来，基本涵盖了爬虫+数据清洗+可视化这套活儿。 IMDB 电影部分挺有意思，能拿到电影的票房、评分、metascore 等数据，再用折线图做时间序列，挺适合练手的。数据来源稳定，爬取效率也还不错。 另外还带了一个 157 家上市公司股票的小项目，用了时间序列的思路，结合numpy和pandas做了一些。虽说不是什么高阶模型，但跑起来顺畅，逻辑也清晰，拿来练手再合适不过。 顺带一提，还有个统计所有文档里高频词的功能，能找到最常用的 5 个

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MySQL 提供了序列同义词特性，允许您使用不同的名称引用同一个序列。

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Access连接词整理

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长津湖好评词云图直观展示了该电影的口碑数据，从观众的评论中提取出高频词汇，形成词云，直观反映了观众对这部电影的印象和评价，如“战争”、“史诗”、“感人”、“震撼”、“英雄”等，生动展现了这部电影的口碑

该代码将文档中的每行单词进行词配对计数。预处理操作包括去除标点符号和统一转换为小写单词。

Mysql 的高频面试题整理得挺系统，覆盖面也蛮广的。像你平时写 CRUD、调性能的时候用到的那些知识点，在这儿都讲得比较细。尤其是索引和JOIN部分，解释得又通俗又实用，像INNER JOIN和LEFT JOIN怎么选场景说得挺清楚。还有事务的 ACID特性也讲了，配合例子看更直观。如果你最近正准备找后端开发的工作，这份题目清单真的可以多刷几遍，能帮你理清不少模糊的概念。