Twitter

当前话题为您枚举了最新的 Twitter。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

MATLAB开发 - 更新Twitter状态
MATLAB开发 - 更新Twitter状态。利用MATLAB更新您的Twitter®状态。
Twitter 开源 Twemproxy 0.4.1 版本
Twitter 宣布开源 Twemproxy 0.4.1,这是一个支持 Memcached 和 Redis 的 C 语言代理服务器。该版本支持 configure 安装方式。
Niek Sanders的Twitter情感语料库的应用
在信息爆炸的时代,社交媒体平台如Twitter成为人们表达情绪和观点的重要场所。情感分析技术,即从大量文本中自动识别和理解情感倾向的技术,因此日益受到关注。Niek Sanders的Twitter情感语料库是为情感分析研究准备的大规模数据集,包含1,578,627条推文,每条经过人工标注,为研究者提供了宝贵的训练和测试资源。该数据集不仅反映了社交媒体情感表达的多样性和复杂性,也为机器学习和深度学习领域的研究提供了丰富素材。利用大数据技术如Hadoop、Spark进行数据预处理和分析,结合TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行模型训练,可以显著提升情感分析算法的性能和泛化能力。
社交网络主题检测与分类:以 Twitter 为例
本书提出了一种新颖的社交网络主题检测和分类方法。它解决了当前研究界关注的若干研究和技术挑战,包括对社区成员之间关系和交流的分析,内容质量、权威性、相关性和及时性,基于媒体消费的流量预测,垃圾信息检测,以及个人信息的安全、隐私和保护。
Storm是Twitter开源的实时大数据处理框架
Storm是由Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,被业界誉为实时版Hadoop。
使用Spark和Mongodb处理Twitter实时数据流的管道构建
通过Spark流处理Twitter实时数据,将数据存储于MongoDB中。利用tweepy API从Twitter提取数据,并过滤、存储有效信息如tweet和时间戳。数据流通过StreamListener实例到达MongoDB,最终经由Spark处理,生成实时分析。