Millions of public Twitter streams harbor a wealth of data, and once you mine them, you can gain some valuable insights. This short and concise book offers a collection of recipes to help you extract nuggets of Twitter information using easy-to-learn Python tools.
Facebook, Twitter, and LinkedIn generate a tremendous amount of valuable social data, but how can you find out who's making connections with social media, what they're talking about, or where they're located? This book shows you how to answer these questions and more. Each chapter introduces techniques for mining data in different areas of the social web, including blogs and email
The research focuses on optimizing the routing and simulation of UAV swarms, framing the problem within the NP-Complete Vehicle Routing Problem. By employing genetic algorithms, the study offers a fast and reliable solution for both static and dynamic routing scenarios. Utilizing Reynolds' swarm models and simulating on a Beowulf cluster with SPEEDES, the findings demonstrate that the genetic algorithms yield efficient results across various benchmarks. The analysis shows significant improvement in solution quality over time, making this approach suitable for UAV routing applications.
Sonnets on the Sonnet is an unchanged, high-quality reprint of the original edition of 1898. Hansebooks is editor of the literature on different topic areas such as research and science, travel and expeditions, cooking and nutrition, medicine, and other genres. As a publisher we focus on the preservation of historical literature. Many works of historical writers and scientists are available today as antiques only. Hansebooks newly publishes these books and contributes to the preservation of literature which has become rare and historical knowledge for the future.
Internetu nie można rozważać wyłącznie jako tworu techniki. Powstanie tej sieci doprowadziło do rozwoju różnych zjawisk społecznych. Z tej perspektywy na szczególną uwagę zasługują media społecznościowe. Są źródłem informacji, które, właściwie spożytkowane, mogą przynieść niezły dochód. Mogą też dać odpowiedzi na wiele pytań zadawanych przez naukowców z różnych branż. Sama eksploracja tych danych przynosi sporo satysfakcji i radości. Zaskakujące przy tym jest to, że przygotowanie zestawu potrzebnych narzędzi i nauka posługiwania się nimi zabiera naprawdę niewiele czasu i nie wymaga specjalnych talentów!To trzecie, zaktualizowane wydanie popularnego podręcznika dla osób, które chcą zająć się wydobywaniem danych z sieci społecznościowych. Uwzględniono tu zmiany interfejsów API wprowadzone do poszczególnych platform i dodano rozdział o eksploracji Instagrama. Dowiesz się, jak dzięki danym z mediów społecznościowych określić sieć powiązań użytkowników, zorientować się, kto o czym mówi i gdzie się znajduje. Treść bogato zilustrowano przykładami kodu w Pythonie, a także plikami Jupyter Notebook lub kontenerów Dockera. Ciekawym elementem książki jest zbiór receptur dotyczących rozwiązywania konkretnych problemów z Twitterem.