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张一鸣微博内容整理。

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简介:
张总的微博内容共有两千两百余条,其中包括了大量精选的上传版本以及原始版本链接,具体链接地址为:https://download..net/download/weixin_43544782/18423103

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客服
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  • 合集.xlsx
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    该文档为张一鸣在微博平台上发布的所有内容的汇总集合,涵盖了他在个人生活、工作经历及企业管理等方面的见解和思考。 张一鸣在微博上有2200条内容。
  • 合集.xlsx
    优质
    该文档为张一鸣在微博上发布的各类消息和言论的汇总整理,内容涵盖了他的个人思考、公司动态及行业见解等。 张一鸣微博汇总.xlsx
  • 记录.pdf
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    《张一鸣的微博记录》是一份收集了字节跳动创始人张一鸣个人微博内容的文档,反映了他早期的生活点滴、思考和感悟。 张一鸣在微博上记录了相关内容,并将其整理成PDF文件《张一鸣微博记录.pdf》。
  • 十年精选.pdf
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    《张一鸣十年微博精选》收录了知名企业家张一鸣在微博平台上发布的精华内容,记录了他的思想历程、管理理念和个人感悟。 【张一鸣十年微博摘录】反映了这位字节跳动创始人和企业家的个人思考与成长历程,其中包含了许多关于创业、个人发展和决策的宝贵见解。 1. **延迟满足感**:张一鸣认为为了长期的成功,人们需要抵制即时诱惑,愿意投入时间和努力追求更大的目标。 2. **自我反省与控制**:他强调通过反思了解自己,并保持理性以避免情绪影响决策的重要性。 3. **理性思考**:在面对困难沟通时,他认为坦诚比技巧和策略更为重要。 4. **经验与原则**:建议用更重要的原则和长远视角来做出明智选择。 5. **沟通技巧**:张一鸣指出清晰明确的表达有助于避免误解并确保信息传达准确。 6. **保持耐心**:无论压力多大,都要练习冷静应对挑战。 7. **人生选择**:他强调旅途中的同伴和经历对个人发展的影响,并推荐阅读传记以更好地理解他人。 8. **成功心态**:强烈的动机与韧性是成功的基石。必须有坚持到底的决心。 9. **决策独立**:不应完全依赖别人的意见,而应将它们视为判断的线索并保持独立思考。 10. **祸福相依**:顺境中谦逊,在逆境中充满希望,相信事物总有转机。 11. **智慧与心态**:未延迟满足感、麻痹或恐惧会阻碍智慧的发展。时刻警醒。 12. **学费的价值**:失败和教训是成长的催化剂,应珍惜这些经历。 13. **不装B**:在人才选择上强调真诚的重要性,认为这是建立良好合作关系的基础。 14. **创造未来**:鼓励年轻人不要追求安全感而是勇于尝试,并不断思考如何使未来更加精彩。 张一鸣的成功秘诀在于持续学习、深度思考、创新和坚韧。这些观点对创业者及职场人士具有启示作用。
  • 获取个用户的全部
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    此应用或服务旨在帮助用户收集和整理特定个体在微博平台上发布的所有内容,便于信息管理和分析。注意需遵守平台规定及隐私保护原则。 利用selenium与PlantomJS结合的方式可以实现登录并爬取感兴趣的用户的所有信息,包括昵称、认证状态、粉丝数量、关注人数以及所有微博及其每条微博的转发量和评论数等。理论上,如果再加上链接爬虫的功能,则能够爬取新浪微博的全部数据。但由于使用的是无头浏览器,导致登录速度较慢且页面加载效率不高,实际上难以实现全面的数据抓取。编写并调试完相关代码后便未再进行优化或进一步操作,不过基本功能已经可以满足需求。
  • 采集工具
    优质
    微博内容采集工具是一款专为用户设计的数据收集软件,它能够帮助用户高效地搜集、整理和分析微博平台上的各类信息,适用于市场调研、舆情监控等领域。 ROST 新浪定时监控工具基于新浪微博的Oauth模式认证机制调用微博API来抓取数据。该工具能够实现实时更新(最少每5秒一次)的数据获取功能,并且可以收集包括作者信息、VIP身份判断、微博内容、发布时间以及评论和转发详情在内的全面数据,如果涉及到转发动态的话还会包含转发者的详细情况及他们的发言内容。
  • 情感分析数据集
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    该数据集包含大量微博文本及其对应的情感标签,旨在为研究者提供一个全面的资源,用于开发和测试微博内容情感分析算法。 微博文本情感分析语料库是用于训练及评估情感分析模型的数据集,包括了从2021年至2023年的共15,000条微博数据。这些内容覆盖广泛的主题,并包含丰富的用户情绪表达信息。 作为自然语言处理(NLP)领域的重要任务之一,情感分析旨在识别和提取文本中的主观信息,如正面、负面或中性情感。这项技术在市场研究、客户服务及舆情监控等场景中有广泛应用价值。 微博因其高活跃度与快速更新的信息,在社交媒体上对于情绪表达的记录尤其重要。该语料库通常会经过严格筛选并标注以确保数据质量和准确性。“weibo2021-2023.xlsx”文件可能为这些数据提供了Excel表格形式,每条记录包含原文、作者信息、发布日期及情感极性(如正面、负面或中性)等。 构建情感分析模型的过程通常包括以下步骤: 1. 数据预处理:清洗文本以去除无关字符,进行词干化和词形还原,并分词。 2. 特征工程:选择有助于情感分类的特征,例如TF-IDF和Word Embedding(如GloVe)等技术。 3. 模型训练与选择:可使用多种机器学习算法或深度学习方法。近年来,基于循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)及Transformer架构的方法在情感分析任务中表现出色。 4. 模型评估:通过交叉验证和独立测试集进行性能评测,并采用准确率、精确度、召回率等指标衡量模型效果。 5. 超参数调优:调整模型参数以优化其表现,可使用网格搜索或贝叶斯优化方法实现这一目标。 6. 应用部署:将训练好的情感分析工具应用于实际场景中。 对于初学者而言,可以借助Python的NLP库(如NLTK、spaCy和TextBlob)以及深度学习框架TensorFlow及PyTorch来完成上述步骤。同时还需注意数据隐私与版权问题,在合法合规的前提下使用处理相关资料。 该微博文本情感分析语料库为研究人员和开发者提供了宝贵的资源,有助于他们探索并开发更高效精准的情感分析工具,并更好地理解和利用社交媒体上的海量信息。
  • 使用Python抓取图片和
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    本项目利用Python编写代码,自动从微博中提取图片与文字内容,适用于数据分析、备份收藏等需求。 注意:登录的是 http://m/weibo.cn 的界面示例如下。 关于抓取微博的代码如下: ```python import random import urllib.request import json import re import requests import time id = input(请输入要抓的微博uid:) proxy_list = [112.228.161.57:8118, 125.126.164.21:34592, 122.72.18.35:80, 163.125.151.124:9999, 114.250.25.19:80] proxy_addr = random.choice(proxy_list) ```
  • 基于Scrapy的爬虫-按关键词获取相关
    优质
    本项目利用Python Scrapy框架开发微博数据抓取工具,可依据设定关键词实时搜集与之相关的微博发布信息,为数据分析提供丰富素材。 主要使用Python中的第三方库Scrapy爬虫框架。首先,请阅读README.md文件以获取详细说明。然后输入你的微博cookie,并提供关键词、爬取日期等相关信息,最后运行即可。