需求 用"老龄智能"在百度百家号中搜索文章,爬取文章内容和相关信息. 观察网页 红色框框的地方可以选择资讯来源,我这里选择的是百家号,因为百家号聚合了来自多个平台的新闻报道.首先看了一下robots.txt,基本上对爬虫没有什么限制.然后就去定位网页元素,我的思路是先把上图搜索页的每篇文章的链接爬取下来,然后放在list里循环访问获取内容,这里再提一下为什么选百家号,因为你获取不同文章的链接之后,百家号文章页面的网页结构都是一样的. 通过Chrome浏览器F12可以轻松定位到文章链接.

一. 熊掌号是什么?熊掌号简单来说,就是"搜索 + 信息流"双引擎与"百家号 + 熊掌号"双品牌内容平台,上线了,对站长还是企业,都是一件好事.只要写出优质的原创文章,将文章链接提交给熊掌号后,就不怕竞争对手copy你的文章,不怕抢走你的流量. 二. 熊掌号原创文章要求? 熊掌号对原创文章的内容要求如下: 1. 原创数据发布5分钟内提交数据. 2. 原创url必须是新产生的. 3. 原创文章页面注明真实发布时间,精确到秒. 4. 原创文章页面注明作者或者来源. 5.

华为:最强ARM服务器芯片,华为鲲鹏920处理器发布   泡泡网 百家号2019-01-0716:11 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1621988397532320704&wfr=spider&for=pc 今日华为宣布推出ARM-based处理器——鲲鹏920(Kunpeng 920),以及基于鲲鹏920的泰山服务器.华为云服务,将计算性能推向新高度. 目前华为最新的移动处理器是麒麟980,AI芯片昇腾310和昇腾910,都是基于7nm工艺的,现在华

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7nm ARM 64核!华为Hi1620高性能CPU公开:3.0GHz https://baijiahao.baidu.com/s?id=1617735663824201180&wfr=spider&for=pc 驱动之家 发布时间:18-11-2117:25郑州恒之川科技有限公司 由于天然对多核友好,ARM这类精简架构在服务器.数据中心等平台也想有所作为,虽然高通的努力不太成功,但并未放弃,现在华为也大踏步跟进了. AnandTech发布了一组华为第四代ARM服务器自研芯片,Hi1620

5家新APT组织被披露,2019是“后起之秀”的天下? https://baijiahao.baidu.com/s?id=1621699899936470038&wfr=spider&for=pc APT(Advanced Persistent Threat)是指高级持续性威胁. APT是黑客以窃取核心资料为目的,针对客户所发动的网络攻击和侵袭行为,是一种蓄谋已久的“恶意商业间谍威胁”.这种行为往往经过长期的经营与策划,并具备高度的隐蔽性.APT的攻击手法,在于隐匿自己,针对特定对象,长期

雷电3和USB Type-C究竟有什么区别? https://baijiahao.baidu.com/s?id=1617271490773519582&wfr=spider&for=pc mac贵有贵的道理啊 并不是像是 其他奢侈品 电子行业的确有他厉害的地方 只不过可能很多人用不到 用到的人 我可能不认识. 近年来随着科技的不断发展,人们都将重心放在提高生产力和工作效率上.对于设计从业人员来说,他们几乎每天在做的事情就是通过不同类型的电缆,将各种数据.信号或文件从一个设备传输到另一个设备

看完再也不会被坑!笔记本接口大揭秘:HDMI.DP.雷电 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1577309281431438678&wfr=spider&for=pc 目前笔记本上的接口繁杂.新老标准共存,为选购笔记本带来了不小的难题,今天我们就来就来介绍几种比较常见的接口. VGA 比较老的笔记本或显卡上经常能看到这个接口.笔记本可以通过VGA接口连接投影仪,在开会时非常实用.但VGA带宽小,难以传输高分辨率的画面,因此现在推出的新笔记本基本都取消了这类接

华为Hi1620发布 自研内核还是ARM改? https://baijiahao.baidu.com/s?id=1618735211251270521&wfr=spider&for=pc 铁流 发布时间:18-12-0218:44 日前,华为发布了ARM服务器CPU Hi1620,如果不算存在于传说中的Hi1610, Hi1620是继 Hi1612(A57).Hi1616(A72)之后的又一款产品. 图片来自网络仅供参考 对于 Hi1620 PPT展示的数据,48核版SPECint性能堪比

\/Q同号3908914.百家作为风靡全球的一款游戏,这么多年长盛不衰,是世界各地玩家的心头所好,但是你真的知道怎么玩好百家吗?第一点呢就是心态问题,我个人认为心态好一切都好,光是心态就占了百分之五十.其次呢就是一个技巧,很多人只适合打顺路,遇到反路就束手无策,需要掌握足够的技巧,把破局能力提升上来.最后一点呢对自己的注码要合理分配均匀,脑子里必须有清晰的规划. 下面呢我们重点说技巧问题,每个人对于百家的理解和看法都不相同,我呢精于下三路,给大家详细谈一谈.首先看上面这个路单,分别是有五条路.黑

来源:http://www.ido321.com/1143.html 看到一些网站上添加了各种搜索引擎.如Google.百度.360.有道等,就有点好奇,这个怎么实现?研究了一各个搜索引擎怎么传送关键字,找到了小窍门,于是乎,自家弄了一个百家搜索: 效果: 演示地址戳此:http://sousuodaquan.sinaapp.com/ ps:在列表中添加了糯米汇(http://www.nuomihui.com)的站内搜索,仅用于演示,别无它用,特此声明. HTML代码: <div class=&qu

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随着数字化经济时代的到来,房地产行业逐渐形成了新的竞争和市场格局,房企要在此背景下实现稳步发展,需要由原本的粗放式管理逐渐向集团性管理.精细化管控转变,这对房企的经营发展战略和业务管理方式都提出了不小的挑战. 在本期百家讲坛中,我们有幸邀请到了越秀地产流程信息部副总经理陈磊,关于数字化转型以及K2在房企数字化转型进程中所扮演的角色,陈总与我们分享了他的一些真知灼见. 数字化转型两大核心 数字化转型是一场自下而上的革命,要求企业从粗放发展转变为精细化管理,从分散运营到集中管控,而其中的两大核心是流

来源:http://www.ido321.com/1143.html 看到一些站点上加入了各种搜索引擎. 如Google.百度.360.有道等.就有点好奇.这个怎么实现?研究了一各个搜索引擎怎么传送keyword,找到了小窍门.于是乎,自家弄了一个百家搜索: 效果: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMTA0Mzg0Mw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/

工作之余,学习了一下正则表达式,鉴于实践是检验真理的唯一标准,于是便写了一个利用正则表达式抓取百度百家文章的例子,具体过程请看下面源码: 一:获取百度百家网页内容 public List<string[]> GetUrl() { try { string url = "http://baijia.baidu.com/"; WebRequest webRequest = WebRequest.Create(url); WebResponse webResponse = web

今天发现微信公众号中,居然可以编写python代码,很是惊喜,觉得蛮有趣的. 步骤如下: 1.关注微信公众号“Python程序员” 2.关注成功后,点击右下角的“潘多拉”->"Python终端“->"阅读原文”. 3.Python开发页面被打开,在下面的输入框内,输入python代码,点击确认即可. 可以用来练习python,是不是很有趣呢?

Python中__init__.py文件的作用详解 Python中__init__.py文件的作用详解 来源:学习之家 作者:xuexi110 人气:357 发布时间:2016-09-29 摘要:__init__.py 文件的作用是将文件夹变为一个Python模块,Python 中的每个模块的包中,都有__init__.py 文件. 通常__init__.py 文件为空,但是我们还可以为它增加其他的功能.我们在导入一个包时,实际上是导入了它的__init__.py文件.这样我们可以在__init

无监督机器学习算法没有任何监督者提供任何指导. 这就是为什么它们与真正的人工智能紧密结合的原因. 在无人监督的学习中,没有正确的答案,也没有监督者指导. 算法需要发现用于学习的有趣数据模式. 什么是聚类? 基本上,它是一种无监督学习方法,也是用于许多领域的统计数据分析的常用技术. 聚类主要是将观测集合划分为子集(称为聚类)的任务,以同一聚类中的观测在一种意义上相似并且与其他聚类中的观测不相似的方式. 简而言之,可以说聚类的主要目标是根据相似性和不相似性对数据进行分组. 例如,下图显示了不同群集中

回归是最重要的统计和机器学习工具之一. 我们认为机器学习的旅程从回归开始并不是错的. 它可以被定义为使我们能够根据数据做出决定的参数化技术,或者换言之,允许通过学习输入和输出变量之间的关系来基于数据做出预测. 这里,依赖于输入变量的输出变量是连续值的实数. 在回归中,输入和输出变量之间的关系很重要,它有助于我们理解输出变量的值随输入变量的变化而变化. 回归常用于预测价格,经济,变化等. 在Python中构建回归器 在本节中,我们将学习如何构建单一以及多变量回归器. 线性回归器/单变量回归器 让我

分类技术或模型试图从观测值中得出一些结论. 在分类问题中,我们有分类输出,如“黑色”或“白色”或“教学”和“非教学”. 在构建分类模型时,需要有包含数据点和相应标签的训练数据集. 例如,如果想检查图像是否属于汽车. 要实现这个检查,我们将建立一个训练数据集,其中包含与“车”和“无车”相关的两个类. 然后需要使用训练样本来训练模型. 分类模型主要用于人脸识别,垃圾邮件识别等. 在Python中构建分类器的步骤 为了在Python中构建分类器,将使用Python 3和Scikit-learn,这是一