GitHub 寫文章的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略

為了解決GitHub 寫文章的問題，作者林子軒 這樣論述：

Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略 　　本書獨家解析知名大數據專案，FinMind，帶你一窺大數據產品的發展過程，打造專屬個人的大數據 side project、作品、產品。讀完本書，你將學會分散式爬蟲、rabbitmq、api、MySQL 資料庫、壓力測試、docker、CICD、雲端、traefik、redash 視覺化等，本書是一本集大成的作品。 　　分享在 Github 獲得 1,500 stars 的大數據 side project，並幫助讀者從 0 開始，打造專屬個人的大數據 side project。 　　●    資料工程 　　○  

 使用分散式技術，rabbitmq、flower、celery，收集證交所、櫃買中心、期交所等股市資訊。 　　○    使用 docker、fastapi 架設 RESTful API 服務。 　　○    使用 docker swarm 架設分散式服務，包含爬蟲、api、資料庫 MySQL、rabbitmq 等服務。 　　○    使用雲端服務，一個月 5 美金，且免費提供 100 美金額度。 　　○    一站式管理多台分散式機器。 　　●    產品迭代 　　○    單元測試 unit test 介紹，包含爬蟲、api 測試範例。 　　○    使用 CICD 做持續性整合、部屬，並以

gitlab-ci 搭配 API 服務做為範例。 　　●    API 產品上線 　　○    免費網址申請教學，No-IP。 　　○    免費 SSL 憑證教學，Let's Encrypt。 　　○    一站式管理多服務網址，容器化反向代理工具 Traefik。 　　●    業界資料視覺化工具 　　○    使用 Redash 建立個人化、股市分析儀表板。  

GitHub 寫文章進入發燒排行的影片

應用文字探勘技術分析電影評論與台灣票房之關係

為了解決GitHub 寫文章的問題，作者郭柄良 這樣論述：

網路的發達使得現代人們可以直接透過電腦或是手機，將自己的意見發表到世界各個角落，寫文章不再只是特定幾個人的專利，以電影評論為例，目前評論者都以看完該部電影後憑著自己主觀意識寫下一篇評論，但是目前還沒有相關研究將這些主觀意識彙整成大眾口味。因此，本研究蒐集批踢踢電子布告欄電影版內特定電影的討論文章，進行文字探勘的研究，分析與探討網友們的心得評論用語與票房的關係。本研究使用R語言與多種套件來撰寫資料探勘程式。我們先將2016十大票房電影在批踢踢中的電影版的文章以兩種方式抓取下來，分別為抓取電影的所有評論以及只有網友表示喜愛(批踢踢中稱之為好雷)的評論，其中電影所有評論為4015篇，而好雷的文章為

841篇。再以文字探勘的技術先將好雷的841篇文章進行斷詞，取出出現次數前50的形容詞。而後，將這些形容詞建立詞向量與每一部電影的詞庫進行相似度計算，並建立線性迴歸模型，以此模型預測台灣電影總票房之金額。其模型驗證方式，我們以留一驗證的方式進行，並且最後挑選幾部獨立測試資料來驗證此模型的可靠性。研究結果顯示鄉民們的評論，其所使用的形容詞與票房是有相關聯的，而其關聯程度之高低確實可用於票房的預測。本研究所建立之迴歸模型，除了可預測票房，也能解構出電影之所以能吸引人們上電影院觀看的元素，進一步讓多媒體工作者可根據消費者的口味與喜好，拍出更多膾炙人口的精采影片。