1.分类的分类 分类的分类?没错,分类也有不同的种类,而且在数学建模.机器学习领域常常被混淆. 首先我们谈谈有监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning),是指有没有老师,有没有纪委吗?差不多.有老师,就有正确解法,就有标准答案:有纪委,就会树学习榜样,还有反面教材. 有监督学习,是指样本数据已经给出了正确的分类,我们通过对正确分类的样本数据进行学习,从中总结规律,获取知识,付诸应用.所以,监督学习的样本数据,既提供了特征值又提供了

主要学习如何通过抓包工具分析简书的Ajax加载,有时间再写一个Multithread proxy spider提升效率. 1. 关键点: 使用单线程爬取,未登录,爬取简书主页Ajax加载的内容.主要有三个关键点:   抓包抓到的X-INFINITESCROLL: true.X-Requested-With: XMLHttpRequest.两个字段是固定的. 还有X-CSRF-Token这个key的value通过首次请求简书首页获得,用于爬取Ajax的下一页. 表单里的seen_snote_ids

1:创建项目 2:创建爬虫 3:编写start.py文件用于运行爬虫程序 # -*- coding:utf-8 -*- #作者: baikai #创建时间: 2018/12/14 14:09 #文件: start.py #IDE: PyCharm from scrapy import cmdline cmdline.execute("scrapy crawl js".split()) 4:设置settings.py文件的相关设置 爬取详情页数据 编写items.py文件 # -*- c

import json import requests from lxml import etree from time import sleep url = "https://www.jianshu.com/shakespeare/notes/60479187/comments?page=1&count=100&author_only=false&order_by=desc" headers = { "User-Agent":"M

最近看简书文章关注了几个专题作者,写的文章都不错,对爬虫和数据分析都写的挺好,因此想到能不能获取最新的文章推送到Ipad网易邮箱大师.邮件发送代码封装成一个函数,从廖雪峰大神那里学的  http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001386832745198026a685614e7462fb57dbf733cc9f3ad000 网页源码获取和解析获取文章标题和url依然是用

声明:由于担心CSDN博客丢失,在博客园简单对其进行备份,以后两个地方都会写文章的~感谢CSDN和博客园提供的平台.        前面讲述了很多关于Python爬取本体Ontology.消息盒InfoBox.虎扑图片等例子,同时讲述了VSM向量空间模型的应用.但是由于InfoBox没有前后文和语义概念,所以效果不是很好,这篇文章主要是爬取百度5A景区摘要信息,再利用Jieba分词工具进行中文分词,最后提出文本聚类算法的一些概念知识.        相关文章:        [Python爬虫]

简介 查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现,网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类(乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此),网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理,Java实现,R语言实现,甚至都有一个C++的实现. 正好我写的一些文章,我没能很好的分类,我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类,然后我再看每个聚类大概的主题是什么,给每个聚类一个标签,这样也是完成了分类. 中文文本聚类主要有一下几个步骤,下面将分别详细介绍: 切词 去除停用词 构建

学python几个月了正好练练手,发现问题不断提高,先从专题入手,爬取些数据,一开始对简书网站结构不熟悉,抓取推荐,热门,城市3个导航栏,交流发现推荐和热门是排序不同,url会重复,以及每个专题详情页三个类目最新评论,最新收录, 热门也会重复 做了下调整,代码执行完毕会返回所有专题的urls元组对象,以便下一步进入每个专题页面解析获取其他数据.注:变量focus关注数,和打开专题后最上面显示的专题关注人数会有差异,例如有的专题关注了10175人,在专题列表页会显示成"10.07k",因

Node爬取简书首页文章 博主刚学node,打算写个爬虫练练手,这次的爬虫目标是简书的首页文章 流程分析 使用superagent发送http请求到服务端,获取HTML文本 用cheerio解析获得的HTML文本,本例将解析简书首页20篇文章的基本信息 使用mysql模块把解析出的数据写入本地数据库存储 第三方模块 superagent superagent是一个优雅又轻量级的网络请求API,类似于Python中的requests.官方文档在这里 $ npm install superagent

"最近由于公司项目需要集成连连支付,文档写的不是很清楚,遇到了一些坑,因此记录一下,希望能帮到有需要的人." 前面简单的集成没有遇到什么坑,在此整理一下官方的集成文档,具体步骤如下 导入文件 添加头文件引用 设置link标志Target->Build Setting ,Other Linker Flags 设置为 -all_load可能添加-all_load以后和其他库冲突,可以尝试使用 -force_load 单独load库, force_load后面跟的是 lib库的完整路径

1 支持 Markdown 的编辑器 Windows 推荐 Sublime Text 3,强大优雅的编辑器.MarkdownPad,一款可以直接预览排版效果的编辑器. Mac 推荐 Ulysess,专注写作的编辑器,功能强大,体验一流.Macdown,可以预览排版效果. Linux 推荐 VIM,编辑器之神.当然,Emacs是神的编辑器.ReText,也可以预览. Web 推荐简书,有 Markdown 写作/预览模式.作业部落,功能强大的 Markdown 编辑器.与其他常用工具配合在 Fir

初学python,记录学习过程. 新上榜,七日热门等同理. 此次主要为了学习python中对mongodb的操作,顺便巩固requests与BeautifulSoup. 点击,得到URL https://www.jianshu.com/trending/monthly?utm_medium=index-banner-s&utm_source=desktop 下拉,发现Ajax自动加载,F12观察请求. Ajax的请求为:https://www.jianshu.com/trending/month

文本聚类 文本聚类简单点的来说就是将文本视作一个样本,在其上面进行聚类操作.但是与我们机器学习中常用的聚类操作不同之处在于. 我们的聚类对象不是直接的文本本身,而是文本提取出来的特征.因此如何提取特征因而是非常重要的一步.在HanLP中一共有三个文本聚类方法.前两种都基于词袋模式,第一个是最常见的聚类算法:k-means,但HanLP不光实现了k-means,还实现了速度更快效果更好的repeated bisection算法(重复二分法,还是翻译为累次平方法,好像是第一种).笔者动笔前段时间刚刚

原文:WPF之路-键盘与鼠标事件 - 简书 键盘事件 事件类型分为以下几个类型 生命周期事件:在元素加载与卸载的时候发生 鼠标事件:鼠标动作 键盘事件:键盘动作 手写笔事件:适用于win7以上的系统 多点触控事件:一个手指或多个手指的触控动作 键盘事件 键盘事件的执行顺序: PrevieKeyDown KeyDown PreviewTextInput TextInput PreviewKeyUp KeyUp 下面以实例代码证实: 在TextBox中分别添加PreviewKeyDown/KeyDo

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11643.html 昨天LZ去面试,遇到一个大牛,被血虐一番,发现自己基础还是很薄弱,对java一些原理掌握的还是不够稳固,比如java反射注解,知道一点就是说不出来,很尴尬... 生命不止,学习不止啊 之前那个项目 QNews 用的是的第三方的数据平台,所以访问次数会有限制,这就很无奈... 我的博客地址 每天只能请求100次....但是LZ这个穷屌丝也买不起服务器,所以就上网查,有什么别的方法可以获取数据,意外之间发

昨天在简书上写了用Scrapy抓取简书30日热门文章,对scrapy是刚接触,跨页面抓取以及在pipelines里调用settings,连接mysql等还不是很熟悉,今天依旧以单独的py文件区去抓取数据.同时简书上排版不是很熟悉,markdown今天刚下载还没来得及调试,以后会同步更新 简书文章:http://www.jianshu.com/p/eadfdb4b5a9d 一.下面是将爬取到的数据写到Mysql数据库代码: 插入数据库titletime字段需要将字符型转化为datetime型 用t

原文:巧用redis位图存储亿级数据与访问 - 简书 业务背景 现有一个业务需求,需要从一批很大的用户活跃数据(2亿+)中判断用户是否是活跃用户.由于此数据是基于用户的各种行为日志清洗才能得到,数据部门不能提供实时接口,只能提供包含用户及是否活跃的指定格式的文本由业务方使用. 存在的挑战 海量数据如何尽可能用小的空间存储 如何能快速获取指定的数据 如何能快速的写入到目标存储 解决思路 由于我的业务中只需要根据某个用户id查询是否是活跃用户,不存在复杂的查询条件,所以用redis很合适. 如此大的

预计阅读时间: 15分钟 环境: win7 + Selenium2.53.6+python2.7 +Firefox 45.2  (具体配置参考 http://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/selenium.html) FF45.2 官方下载地址: http://ftp.mozilla.org/pub/firefox/releases/45.2.0esr/win64/en-US/ 痛点:爸爸的一个朋友最近简书上面更新了20多篇文章,让我添加目录.每次手动查找链接再添加标

Scrapy+selenium爬取简书全站 环境 Ubuntu 18.04 Python 3.8 Scrapy 2.1 爬取内容 文字标题 作者 作者头像 发布日期 内容 文章连接 文章ID 思路 分析简书文章的url规则 使用selenium请求页面 使用xpath获取需要的数据 异步存储数据到MySQL(提高存储效率) 实现 前戏: 创建scrapy项目 建立crawlsipder爬虫文件 打开pipelines和middleware 第一步:分析简书文章的url 可以看到url规则为jia

算是休息了这么长时间吧!准备学习下python文本处理了,哪位大大有好书推荐的说下!

更详细地址https://zsisme.gitbooks.io/ios-/content/chapter15/offscreen-rendering.html(包含了核心动画) GPU渲染机制: CPU 计算好显示内容提交到 GPU,GPU 渲染完成后将渲染结果放入帧缓冲区,随后视频控制器会按照 VSync 信号逐行读取帧缓冲区的数据,经过可能的数模转换传递给显示器显示. GPU屏幕渲染有以下两种方式: On-Screen Rendering意为当前屏幕渲染,指的是GPU的渲染操作是在当前用于显