电影小程序二开源码 第1篇
ChatGPT已经不仅仅只是个聊天机器人，它还会写小说，写代码，甚至啊，未来成百上千个行业啊都要被他颠覆，许多工作岗位也会被取代。更糟糕的是，这个时间可能只需要十年，现在的拆的ChatGPT还只是初级形态，就已经让很多职场打工人开始焦虑了。去年下半年，绘图行业的打工人啊就基本陷入了绝望，之前他们为小说绘制插图，一张图呢能卖到120块，而现在用AI绘图软件，一张图只要不到一块钱，要知道，AI一天能生成上万张图片，还可以不吃不喝连续的工作24小时，不仅工作效率高啊，价格呢还只有人工的1%。
不仅如此，就在它爆火的这两个月里啊，整个教育系统都被颠覆了，摸出门道的学生呢，开始使用拆ChatGPT生成论文，居然得到了A+的分数，老师们被吓得不轻，因为加拿大作家呢，直接发出了警告，大学论文已死，现在耶鲁、哈佛等6000多名老师已经联合打响了AI反击战。更好笑的是啊，开始发出ChatGPT的程序员居然连自己也没放过。
ChatGPT已经通过了谷歌L3工程师岗位的面试，年薪只要120万，普通谷歌码农的性价比一下就没了，这简直就是在砸自己的犯法，而且他的学习速度实在是太快了，21年的它的参数，还只有十五亿，22年就飙升到了1750亿，参数越大，AI的知识就越渊博，ChatGPT现在比历史上所有的AI加起来还要聪明，如果继续这样下去，很多工种的需求啊都会极大的降低，那普通人的出路又在哪里呢？对此你怎么看？
一、需求背景
在我们日常想看电影的时候，经常会遇到一些问题：
闲来无事想看个电影，打开电影列表，感觉都是看过的，一下子不知道该如何去发现新大陆?
喜欢某个演员，想看与他风格类似的电影，可惜电影网站的影片推荐总是那么不尽人意！
在不同的电影网站，填入自己的感兴趣的标签，结果推荐出来的电影题材并不是自己想要的效果！
既然说起推荐系统，这就刚好踩中了我那研究三年推荐系统的读研苦逼时光了。稍微介绍一下时下主流的推荐系统的架构和算法：
这里的大数据推荐系统体系仅为简单的架构模型，其中涉及到更多的计算任务和调度数据流等细节均已省略 。
在如此庞大的数据体量和计算引擎的支持下，现如今的推荐系统仍然没有以完美的姿态来解决用户的冷启动问题,所以说时下，推荐系统在学术界的研究已经达到了一种登峰造极的状态，你我都知道可能多引入一些高性能的模型去加强，多跑几轮模型去调参优化，从而实现更美丽的推荐效果！这样我们可能可以得到一篇优秀的论文！但是在工业应用领域，对于推荐算法的优化，新投入的算力跟人工成本，通常并不会由于更准推荐效果从而产生更丰厚的营收，可以说投入跟产出完全不成正比！这对于时下资本退却的互联网来说，这是最要命的！
于是乎，我们可以转换一下思路，有没有什么模型和算法可以实现推荐效果最优化，不惧怕因为用户数据量少而导致的冷启动问题 ------ 那么这个时候ChatGPT获取可以申请一战，他有超海量的全人类用户数据、连续产生内容及记忆理解上下文功能！
好那么，基于此，让我们来用ChatGPT做一个电影推荐小程序！做一个可以满住你的任意无理要求的电影小程序。
二、项目原理及架构 实现原理
要利用上 ChatGPT的推荐功能，首先构造好目标明确的问题是成功的关键。
在获取到GPT的推荐数据之后，我们需要将推荐结果中的电影内容获取并展示在小程序端，这里我们需要采用 Python爬虫对豆瓣电影网进行爬取！**
电影小程序二开源码 第2篇
使用云函数类插件的前提是：使用HBuilderX
暂无用户评论。
电影小程序整套源码，可直接发布运营, 使用uniapp组件，支持打包uniapp所有平台
发布插件：2
下载 29960
赞赏 121
发布插件：15
下载 89890
赞赏 163
发布插件：5
下载 228124
赞赏 152
发布插件：14
下载 25812
赞赏 5
发布插件：19
下载 20807
赞赏 57
发布插件：5
下载 7107
赞赏 6
发布插件：12
下载 21697
赞赏 6
发布插件：7
下载 27640
赞赏 70
发布插件：19
下载 19634
赞赏 147
发布插件：2
下载 4344
赞赏 3
发布插件：6
下载 834
赞赏 55
发布插件：2
下载 7754
赞赏 5
发布插件：14
下载 12435
赞赏 29
发布插件：15
下载 4989
赞赏 11
发布插件：24
下载 23658
赞赏 43
电影小程序二开源码 第3篇
（1）根据用户的兴趣标签
通过用户输入的兴趣标签进行电影的匹配
（2）根据关联类似主题的题材
（3）根据特定的电影明星
技术架构
三、项目功能的实现 小程序端设计与实现
数据后端设计与实现
注重介绍后端服务接入 ChatGPT API，需要按照以下步骤进行操作：
注册一个账号并登录到OpenAI的官网：