Мазмуну:
2024 Автор: John Day | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-30 10:42
Сезим анализи деген эмне жана ага эмне үчүн кам көрүү керек?
Сезим анализи - бул интернеттеги эскертүүдө айтылган мамилелерди, пикирлерди жана эмоцияларды түшүнүү үчүн колдонулган бир катар сөздөрдүн артындагы эмоционалдык тонусту аныктоо процесси. Сезим анализи социалдык медианын мониторингинде абдан пайдалуу, анткени ал бизге кээ бир темалардын артында кеңири коомдук пикирди карап чыгууга мүмкүнчүлүк берет. Колдонмолор кеңири жана күчтүү. Коомдук маалыматтардан түшүнүк алуу жөндөмү дүйнө жүзү боюнча уюмдар тарабынан кеңири колдонулуп келе жаткан практика. Кызыктуу факты: Обаманын администрациясы 2012 -жылкы президенттик шайлоонун алдында саясий билдирүүлөргө жана үгүт кабарларына коомдук пикирди өлчөө үчүн сезимталдык анализин колдонгон.
1 -кадам: Байланышуу
Бул долбоор үчүн сизге керек болот:
- Raspberry Pi (биздин учурда: Raspberry Pi 3 Model B)
- Маанайды чагылдыруу үчүн 3 LED диоддору (жашыл, сары жана кызыл), сезим анализинен алынган
- GPIO төөнөгүчтөрүңүздү коргоо үчүн 3 резистор (биздин учурда 330 Ом)
- зымдар, же аял кабели (биздин учурда 40 пин)
Эми, сиз Raspberry Pi'деги конкреттүү GPIO казыктарына алып келген диоддорду туташтырышыңыз керек (башка казыктарды тандай аласыз, бирок кийин кодду кайра өзгөртүүгө туура келет). Raspberry Pi өчүрүлгөнүн текшериңиз. Андан кийин, LED диоддорунун аноддорундагы резисторлорду туташтырыңыз. Андан кийин, жашыл диодду 21 -пинге, 24 -ийне сары жана 15 -ге кызылды туташтыруу керек. Катоддордун баары Жер казыктарына туташтырылышы керек. Эми баарыбыз кийинки кадамга секирүүгө даярбыз!
2 -кадам: Пакеттерди импорттоо
Код иштеши үчүн сизге бир нече пакеттер керек болот.
- Tweepy: расмий Twitter API үчүн python китепканасы. pip3 tweepy орнотуу
- TextBlob: тексттик маалыматтарды иштетүү үчүн python китепканасы. pip3 textblob орнотуу
- Жаздык: колдонуучу интерфейси үчүн python китепканасы. pip3 жаздыкты орнотуу
Төмөндөгү пакеттер адатта python3 менен кошо келет, бирок эгерде сиз компиляция катасын алсаңыз, жөн гана pip3 командасын колдонуп орнотуңуз:
- Статистика: статистика үчүн python китепканасы.
- Matplotlib: маалыматтарды графикалык көрсөтүү үчүн python китепканасы.
- Tkinter: колдонуучу интерфейси үчүн python китепканасы.
- RPi. GPIO: Python китепканасы RaspberryPiде гана бар (бирок эй, биз муну RasberryPi үчүн гана жасап жатабыз), ал GPIO казыктарын башкарат.
ЭСКЕРТҮҮ: Муну рабочий столдо текшерүү үчүн: main.py скриптиндеги 'import led_manager.py' комментарий жазыңыз.
3 -кадам: Ишке ашыруу
Төмөнкү скрипттерди RaspberryPiдеги каталогго чогуу коюңуз:
- main.py - Колдонмого кирүү чекити. (бул скриптти консолдо иштетиңиз).
- sentiment_analysis.py - Twitter APIге туташкан, маалыматтарды иштетүүчү жана жыйынтыктарды чыгаруучу скрипт.
- pie.py - Натыйжалардын графикалык түрүн түзүүчү скрипт.
- led_manager.py - RaspberryPi диоддорун иштетүүчү скрипт.
Катышуучулар: Зафир Стожановски (151015) & Филип Спасовски (151049)
Код:
Сунушталууда:
Howto: Rpi-imager жана сүрөттөр менен Raspberry PI 4 Headless (VNC) орнотуу: 7 кадам (Сүрөттөр менен)
Howto: Rpi-imager жана сүрөттөр менен Raspberry PI 4 Headless (VNC) орнотуу: Мен бул блогумда кызыктуу долбоорлордун топтомунда бул Rapsberry PI колдонууну пландап жатам. Аны текшерүүдөн тартынбаңыз. Мен Raspberry PIди колдонууну каалагам, бирок жаңы жерде клавиатура же чычкан жок болчу. Мен Raspberry орнотконума бир топ убакыт болду
ADC учурдагы сезимин кантип жасоо керек: 5 кадам
ADC учурдагы сезимин кантип жасоо керек: Бул Нускамада биз SLG46855Vде 8 биттик аналогдук-санариптик өзгөрткүчтү (ADC) кантип ишке ашырууну сүрөттөп беребиз, ал I2C аркылуу MCU менен жүктөөнүн агымын жана интерфейсин сезе алат. Бул дизайн ар кандай учурдагы сезүү колдонмолору үчүн колдонулушу мүмкүн, мисалы
Негизги компоненттерди талдоо: 4 кадам
Негизги компоненттерди анализдөө: Негизги компоненттерди анализдөө - бул ортогоналдык трансформацияларды колдонуу менен мүмкүн болгон корреляцияланган өзгөрмөлөрдүн жыйындысын сызыктуу корреляцияланбаган баалуулуктардын жыйындысына айландыруучу статистикалык ыкма. Жөнөкөй сөз менен айтканда, бир нече өлчөмдөгү маалымат базасы берилген, бул жардам берет
Tweetbot - Twitter туташкан фото стенд: 4 кадам (сүрөттөр менен)
Tweetbot - Twitter туташкан фото стенд: Бул долбоордо биз Raspberry Pi менен иштөөчү камераны жасайбыз, аны кечелерде фотостендде колдонсо болот. Сүрөт тартылгандан кийин, аны ар ким кийинчерээк көрүү үчүн атайын Twitter аккаунтуна жайгаштырса болот. Бул окуу куралы төмөнкүлөрдү камтыйт
Twitter Watcher, #twatch: 6 кадам (сүрөттөр менен)
Twitter Watcher, #twatch: #twatch ЖК экранында Twitterден акыркы тренд темаларды жылдырат. Бул өз алдынча тармактык шайман, ал компьютерсиз жаңыртылып турат. Биз #иранелекцияны, Майкл Джексонду жана башка тарыхый окуяларды көрүп жатканда кандай сонун болду