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2022,送你一张船票

新闻媒体-新闻 PlanC

内容: 新华社百年船票第二期 让我们一起向未来,祝福国泰民安。 项目使用原生div+css布局,createjs预加载,设备判定,横竖屏判定,打开环境判定(微信获取用户基础信 息),JQ,c3动画,引入playcanvas3D红船模型,视频部分使用canvas帧图绘制。 项目链接:https://h5.xinhuaxmt.com/h5/2022/cp/wap.html...

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图片批量下载专家

新闻媒体-新闻 yeahhe

项目概述: 该项目是一个使用 Python 编写的网页图片批量下载工具,基于 PyQt5 开发图形界面,用户只需输入网页 URL,即可一键下载该网页中的所有图片。 主要功能: 图形界面操作: 简洁直观的界面设计,方便用户输入 URL 并查看下载进度和状态信息。 批量下载: 自动识别并下载网页中的所有图片,支持多线程下载,提高下载效率。 格式过滤: 可选择性跳过特定格式的图片,例如 SVG 格式,避免下载不必要的图片。 错误处理: 针对网络错误和文件错误进行处理,并提供相应的提示信息。 文件管理: 自动创建下载文件夹,并根据图片 URL 生成文件名,避免文件重名。 小文件过...

图片批量下载专家
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腾讯新闻,QQ邮箱

新闻媒体-新闻 奔赴星海

腾讯新闻项目介绍 一、项目背景 腾讯新闻作为国内领先的新闻资讯平台,拥有庞大的用户群体和海量的新闻数据。为了应对不断增长的业务需求和挑战,腾讯新闻架构师团队负责设计、优化和升级整个新闻系统的架构,确保系统的稳定性、可扩展性和安全性。 二、项目目标 本项目旨在通过架构设计和优化,实现以下目标: 提升系统的性能和稳定性,确保在高并发场景下依然能够流畅运行。 实现业务模块的解耦和微服务化,提高系统的可扩展性和可维护性。 加强数据的安全性和隐私保护,确保用户数据的安全和合规。 三、关键技术与创新点 分布式架构与负载均衡:采用分布式架构,将系统拆分为多个独立的服...

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腾讯新闻项目介绍 一、项目背景 腾讯新闻作为国内领先的新闻资讯平台,拥有庞大的用户群体和海量的新闻数据。为了应对不断增长的业务需求和挑战,腾讯新闻架构师团队负责设计、优化和升级整个新闻系统的架构,确保系统的稳定性、可扩展性和安全性。 二、项目目标 本项目旨在通过架构设计和优化,实现以下目标: 提升系统的性能和稳定性,确保在高并发场景下依然能够流畅运行。 实现业务模块的解耦和微服务化,提高系统的可扩展性和可维护性。 加强数据的安全性和隐私保护,确保用户数据的安全和合规。 三、关键技术与创新点 分布式架构与负载均衡:采用分布式架构,将系统拆分为多个独立的服...

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记者之家大学堂小程序

新闻媒体-新闻 Mr Youngʚ😊ɞ

案例背景 中华全国新闻工作者协会,为全国新闻工作者技工在线学习交流,开发了这款小程序,记者之家大学堂,所有全国的各个省份的所有新闻爱好者,可以在此平台进行购买视频课程进行学习,通过不同阶段的学习,并且进行相应的在线考试,或者学分,当学分到达某阶段水平,可以进行对应阶段证书的颁发,并且将证书数据,同步到国家新闻工作者资质鉴定部门。 亮点介绍 1、采用高性能、高吞吐云架构设计,满足千万并发请求。 2、课程学习部分,采用云点播服务架构,满足多端视频流播放的性能瓶颈。 3、数据分离,由于新闻机构具有省市县不同级的架构特点,数据管理中心,采用高可用的权限隔离系统设计,保证数据绝对隔离,并且所有...

记者之家大学堂小程序
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百姓关注

新闻媒体-新闻 吃人陈

百姓关注是一款资讯类app ,用户可在其阅读新闻观看直播 ,发布爆料等 ,还有小商城购买特产 ,发布爆料有随机红 包奖 励。...

百姓关注
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网易新闻采集

新闻媒体-新闻 Unstoppable today

一些网易上的一些新闻进行一些采集,主要是采集的一些网络地址,以及新闻的事件以及时间,并处理成excel文件...

网易新闻采集
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青年帮新闻小程序

新闻媒体-新闻 养树懒的人

青年帮新闻侧重于对新闻的展示,方便用户查看实时新闻,并且浏览历史新闻。项目采用的技术是uniapp和vue。...

青年帮新闻小程序
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政府门户网站

新闻媒体-新闻 可乐冒泡🥤

政府部门和机构概况:我们提供政府各部门和机构的概况介绍,包括职责范围、工作职能等,让公众更好地了解政府的组织结构和职责分工。 政策法规和文件发布:我们定期发布最新的政策法规和政府文件,包括法律法规、规划计划、政策解读等,以确保公众及时了解政府的决策和政策方向。 在线办事服务:我们提供在线办事服务,包括办事指南、申请表格下载、在线申请办理等功能,方便公民和企业办理各类行政手续。 信息公开和透明度:我们秉持信息公开原则,公开政府工作报告、预算执行情况、重大决策等信息,让公众了解政府的工作进展和运行情况。 在线互动和意见反馈:我们鼓励公众参与政...

政府门户网站
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基于BERT的新闻文本分类模型

新闻媒体-新闻 昊子

互联网由于其内容便于存储、易于获取、信息量丰富、方便阅读等特点,成为当下人们获取信息的主要渠道。网络上的信息量庞大,有各种噪声干扰,并且数据量以惊人的速度不断增长,通过人工进行分类势必不可行,为了方便不同用户操作、提高用户体验,产生了对新闻内容自动分类技术的需求。 本项目采用BERT-RCNN模型,数据集包括五个类别,分别是体育、娱乐、社会、财经、科技,总条数达28w(如图右),最终的验证测试结果和分类别的精度如图左,总精度可达0.9881,实现了对新闻内容自动分类技术的高效需求。新闻文本分类技术的研究在新闻语料库的建设、新闻信息检索等领域具有一定的理论意义和应用价值。...

基于BERT的新闻文本分类模型
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