Twitter开源

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。

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。

MATLAB开发 - 更新Twitter状态。利用MATLAB更新您的Twitter®状态。

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。

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。

LMS moodle中已经集成了数据挖掘应用程序，提供了强大的分析功能，可以帮助用户更好地理解和利用数据。

数据挖掘是一门新兴学科，融合了统计学、机器学习等领域。随着技术发展，数据挖掘软件从笨拙的命令行界面进化为易用的可视化界面。虽然开源数据挖掘工具的稳定性和成熟度可能不及商用软件，但某些开源工具仍表现出色，提供了一系列功能。

基于ASP和SQL Server构建的音乐网站，代码完全公开，可供开发者学习和使用。

CompLearn Toolkit是一个革新性的开源项目，专注于利用数据压缩技术进行机器学习和数据挖掘。在当前的大数据时代，处理海量信息成为挑战，CompLearn通过融合压缩原理到机器学习算法中，有效解决了这一问题。它允许用户在不减少模型性能的情况下，降低存储和计算资源需求，从而提升效率。其核心理念是利用数据压缩来提取数据的内在结构和模式，通过优化压缩过程来学习数据的潜在表示，以减少数据维度并增强模型泛化能力。CompLearn的开源特性吸引广大开发者和研究人员参与项目的贡献和优化，推动工具的进步。

《开源情报方法与工具》专注于深入理解如何利用开源情报（OSINT）技术、方法和工具，从公开可获取的在线来源获取信息，支持情报分析。这些获取的数据可以用于不同的场景，如金融、犯罪和恐怖主义调查，以及更常规的任务，如分析商业竞争对手、进行背景调查和获取个人及其他实体的情报。本书还将提升您从表层网、深层网和暗网在线获取信息的技能。许多估计显示，情报服务获取的有用信息中，90%来自公开来源（即OSINT来源）。社交媒体网站因其集中了大量有用信息而成为调查的良好资源。例如，您可以从一个地方获取大量个人信息。