Windows排程

携程的评论页结构还挺规整的，用 Python 写个爬虫抓评论其实不难。这份代码就是干这个的，逻辑清楚，模块也拆得比较利索。用的是requests加正则文本，再配合json解析，响应也快，代码也简单，挺适合你快速上手做数据采集。 评论内容分页加载？没关系，代码里已经了翻页逻辑。抓下来的内容可以直接转成结构化数据，接到你自己的脚本上也方便。你要是想用在机器学习里做情感，这个就比较省事了。 而且哦，它没用什么复杂的框架，全程纯 Python，配个环境就能跑。如果你比较熟 Hadoop，可以搭到自己的数据平台上跑大批量。 顺带给你几个相关链接，像GitHub 项目评论的爬虫和情感预测代码，都挺有参考价

快速排序是由英国计算机科学家C.A.R. Hoare在1960年提出的一种高效排序算法，利用分治法将数据分为两部分：小于基准的和大于基准的。它的时间复杂度为O(n log n)，在实际应用中，特别适用于处理包含大量重复元素的数组。快速排序的原地排序特性使得在内存有限的情况下非常有用。Python实现通常采用递归方式，代码如下：python def quick_sort(arr): if len(arr) pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)此外，快速排序可用于解决诸如负数与正数分离、奇数与偶数分离、寻找第K小（

截取 JSON 字符串并将其转换为 UUID，利用 UUID 作为唯一标识符，可进行数据排重，删除重复项。

服装厂的老朋友们，排料排得好，成本就能省一大截。服装万能排料就是帮你干这个活的利器，尤其是那个“瑞丽超级自动排料系统”，真的是用了就离不开。系统支持自动排版，不用一个个手动拖图，对称、方向这些细节它都能自动，效率直接拉满。你只管把面料尺寸和款式丢进去，它就能算出最优布局，裁剪精度也稳。图形编辑功能也挺实用，想加点定制元素，或者微调图案位置，都能搞定。客户需求多样化？没关系，系统跟得上。最让我满意的是效率，每次排料完都能给出一份详细的利用率报告，剩多少料、用了多少，都一清二楚。想降成本的你，一看就知道该怎么调整。有时候订单一多，排料真能排疯。好在它支持批量，一键导入多个款式，统一排料，真省事。生

《携程大数据平台实践详解》是一份深度探讨大数据技术在携程实际应用中的专业文档，涵盖了大数据处理、架构设计、算法应用及相关框架的详细解析。在携程的大数据开发平台中，采用了Hadoop、Spark等工具进行分布式数据处理，同时结合了Spring框架的微服务化设计，通过算法优化用户体验，如机器学习、推荐系统和预测分析等。除了技术细节外，还详细阐述了实施步骤、问题解决方案，适合希望深入了解大数据实际应用场景的学习者参考。

利用Matlab编写M/M/1排队系统，准确展示到达和离去过程，以及平均队列长度的三维图像。

SQL 2008课程安排：学时安排为36学时上课和28学时上机。具体安排如下：上课时间为周三3－4节（1-4.6-13周）和周五7－8节（1-4.6-7周），上机时间为周二9－10节（2-4.6-13周）。

提供谭浩强编著的《C程序设计》第三版习题的解答。

基于 Eclipse 和 Maven 创建 Hadoop 工程。 提供训练集 training.txt 和测试集 test.txt。 训练集 training.txt- 75.8MB 文本数据集，包含 20,000 条数据记录。- 每行记录包含“评价结论t评价内容”。- 评价内容由中文、英文和其他特殊符号组成的词语组合，空格隔开。 测试集 test.txt- 包含 2000 条记录。- 每行记录包含“评价内容”。- 评价内容格式与训练集相同。

矩形件排样优化Matlab代码，使用思源主题进行美化。Tsundoku“积ん読”是日语里的一个词，指的是买了书却没时间读，放在家里堆积起来的现象。我希望思源主题能够帮助我提高效率，避免成为知识焦虑的来源。主题的主色调为青色和青灰色，字体使用思源黑体和Fira Code。