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    javaweb项目连接MySQL数据库_php实现评论回复功能

    项目初始版本上线,有时间写点东西记录一下项目中的心得体会,通过这个项目学习了很多,要写下来的有很多,先从评论功能开始吧。由于项目需要增加评论功能,之前并无此方面的经验,因此项目开始的一段时间都在寻思着如何进行评论功能的设计。上网搜索一波发现有很多优秀的第三方评论插件可以使用,本来准备直接采用的,但是心里始终有点疙瘩,可能是评论数据放在别人那里不放心的原因,或可能是想一探这些评论系统的究竟,因此最终决定自行设计开发这么一套评论功能。效果截图如下所示,采用的是MySQL数据库,编程语言用的Java。(更多内容,可参阅程序员在旅途)

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    Pinterest 如何通过机器学习为健康的评论生态系统提供动力

    随着 Pinterest 不断从一个只保存想法的地方发展为一个发现激发行动的内容的平台,直接发布到 Pinterest 的创作者的原生内容有所增加。随着 Pinterest 上创作者生态系统的发展,我们致力于通过创作者代码等举措确保 Pinterest 保持积极和鼓舞人心的环境,这是一项强制接受准则(例如“善待”和“检查事实”)的内容政策在创作者可以发布创意 Pin 图之前。我们还在 Idea Pin 评论上设置了防护栏,包括积极性提醒、评论删除和关键字过滤工具以及垃圾邮件预防信号。在技​​术方面,我们使用机器学习中的尖端技术来近乎实时地识别和执行违反社区政策的评论。我们还使用这些技术首先显示最具启发性和最高质量的评论,以带来更高效的体验并推动参与。

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    谈谈自己的大数据迁移经历背景问题规模数据迁移要考虑的问题最后

    今天群里有人问起,刚好做过相关的工作,特此分享一下当时的工作内容和感受。 背景 大概说一下这个事情的背景。在2013年大概4月份,人人网打算做一次大规模的数据迁移——评论服务。所谓评论就是指各种资源下的“评论文字”,比如照片的评论、Blog的评论、分享的评论、音乐的评论…… 早期人人网的各个开发小组各自为政,每个团队几乎都实现了一个评论服务,有各自不同的功能和数据结构,但是大体上还算相似。当时,业务部门希望能够集中这些数据做一些统一的管理,比如权限管理(控制谁能看什么评论)、比如数据内容推荐(基于用户评论人

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    开发 | 我做了12万条的影评分析,告诉你《战狼Ⅱ》都在说些啥

    本文原作者麦艳涛。本文原载于知乎专栏。 截止到8月15日,《战狼Ⅱ》上映的第19天,票房已超45亿人民币。 真正成为唯一一部挺进世界影史票房前100名的亚洲电影。 抛开爆炸的票房不说,电影还激起了观众各种情绪,甚至有人放狠话说:敢喷《战狼Ⅱ》的,要么是智障,要么是公敌,就是这么简单粗暴。 尽管各路评论出街,媒体闹得沸沸扬扬,观众还是傻傻分不清楚哪边意见比较靠谱。 本文通过Python爬虫的方式获取数据,对豆瓣电影评论进行分析,制作了豆瓣影评的云图。 现在,让我们来看看,《战狼Ⅱ》评论里到底藏着哪些有趣的潜台

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