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写个电影无间道剧情200字左右的

时间: 2023-12-22 15:22:10 浏览: 262
故事发生在香港的黑社会中。一名年轻的警探,以及一名潜入黑帮的卧底,在无间道的斗争中展开了一场猫鼠游戏。出于利益和权力的斗争,两个阵营上演了残酷的角逐。在这个过程中,警探和卧底都面临着生死关头,各自找到了自己的出路,但付出了沉重的代价。整个故事深刻描绘了黑社会争斗的复杂性和残酷性,让观众深刻意识到黑社会的危害性。同时,也反映了香港社会的现实和复杂性,给观众留下了深刻的思考。
相关问题

swin transformer 无间道

Swin Transformer在视觉领域的应用不仅包括监督学习,还可以应用于半监督学习以及自监督学习中。 Swin Transformer是一种层级式的Transformer模型,其中使用了移动窗口的概念,即Shifted Windows。 相对于Vit模型,Swin Transformer进一步证明了Transformer在视觉领域的广泛适用性,并且能够处理各种视觉任务。 与Vit不同,Swin Transformer在无监督学习方面的应用尚未有太多研究和实践的结果。无监督学习是指在没有标签或目标的情况下,通过模型自身的学习能力来进行训练和提取特征。虽然目前还没有明确的研究表明Swin Transformer在无监督学习方面的表现,但由于其强大的视觉处理能力和层级式架构,它有潜力在无监督学习任务中发挥作用。未来的研究可能会探索Swin Transformer在无监督学习方面的应用,并进一步验证其性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

python爬取无间道短评生成表格

Python通过一些网络爬虫库如requests和BeautifulSoup、Scrapy等,可以爬取网页数据,包括无间道电影的短评。首先,你需要确定目标网站的数据结构,并获取评论部分的HTML代码。以下是一个简单的步骤: 1. **安装必要的库**: 安装`requests`、`beautifulsoup4` 或 `lxml` (更高效) 等用于抓取数据,以及`pandas`处理表格。 ```bash pip install requests beautifulsoup4 pandas ``` 2. **编写爬虫脚本**: 使用`requests.get()`获取页面内容,然后解析HTML,提取短评信息。例如,如果评论在每个短评块内都有一个`class`或`id`标志,你可以像下面这样操作: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def scrape_reviews(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') review_blocks = soup.find_all('div', class_='review-block') # 根据实际HTML结构调整选择器 reviews = [] for block in review_blocks: title = block.find('h2').text comment = block.find('p').text reviews.append((title, comment)) return reviews # 示例URL替换为你需要爬取的无间道短评页面URL reviews = scrape_reviews('http://example.com/warrior-reviews') # 将评论转换为DataFrame df = pd.DataFrame(reviews, columns=['评论标题', '评论内容']) ``` 3. **保存结果**: 最后,将数据框存储为CSV或Excel文件。 ```python df.to_csv('warrior_reviews.csv', index=False) ```
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