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原创 Python爬虫仅需一行代码----crawl第三方库
仅需一行代码写爬虫–crawlcrawl仅需一行代码即可达到爬虫效果项目地址(欢迎star):https://github.com/Amiee-well/crawl使用方法pip install crawlfrom crawl import requestrequest.parse( url='https://www.douban.com/group/explore', type_url='text', #login='taobao', Parsing =
2020-05-08 22:40:13
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原创 再也不用担心PyQt5界面难看了-----QcureUi美化包
快速美化PyQt–QcureUiQcureUi快速美化PyQt应用项目地址(欢迎star):https://github.com/Amiee-well/cureUi使用方法pip install QcureUi调用QcureUi.cure.Windows()共有五个参数填写：1.第一个参数为QWidget面板类（必填）2.第二个参数为托盘名字（必填）3.第三个...
2020-04-16 19:09:35
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原创 决策树模型与特征选择
决策树模型与特征选择决策树的形式树形结构规则集合条件概率决策树的学习特征选择信息量信息熵条件熵信息增益信息增益比决策树是一种基本的分类与回归方法，本章将重点介绍分类决策树的原理与应用。分类决策树既可以看作是一个规则集合，又可以看作是给定特征条件下类的条件概率分布。决策树的形式树形结构某银行使用如下决策树模型决定是否同意申请人贷款：每来一个贷款申请人，我们先看他是否有房，然后看他是否有工作，根据这两个特征决定要不要给他贷款。规则集合由上面的决策树可知，从根结点到叶子结点一共有三条路径，分别对应
2021-09-30 22:20:48
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原创 文本分类基础
文本分类基础文本处理字符串的连接与翻转字符串的大小写转换字符串的替换与删除字符串的查找与分割正则表达式去除停用词文本表示单词表示词袋模型本章的项目实战是《基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤》，属于文本分类项目。故这节课我们来学习一些文本分类的基础知识。通常来说，在使用一个算法进行文本分类之前，还需要做一些文本获取、文本处理和特征提取的工作。其中，文本获取的方式有第三方提供的语料库、通过爬虫技术获取等；文本处理主要是分词、去停用词、标准化等，特征提取则是将文本表示成特征向量的形式。文本的获取方法不是本课的重点，
2021-05-16 15:39:31
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原创 使用python实现朴素贝叶斯
使用python实现朴素贝叶斯算法回顾计算先验概率和条件概率计算条件独立的联合概率输出联合概率最大的类别代码分析算法的实现算法的使用算法的对比全部代码这节课我们将使用 python 的一些基本代码来实现朴素贝叶斯分类算法，然后利用我们自己写的算法在鸢尾花(iris)数据集上完成分类任务！有了上一节课的理论分析基础，这一节课的算法实现也就很简单了，下面我们先来梳理和回顾一下上节课所学的算法原理。算法回顾计算先验概率和条件概率lambda=0时为极大似然估计，lambda>0时为贝叶斯估计；这里
2021-05-15 19:07:00
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原创 朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯算法原理联合概率边缘概率全概率公式贝叶斯公式贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯参数估计极大似然估计贝叶斯估计朴素贝叶斯算法流程计算先验概率和条件概率计算条件独立的联合概率输出联合概率最大的类别经过前面几章的学习，我相信你对机器学习算法的认知和理解能力都应该上升一个层次了。本章你将会学习朴素贝叶斯算法和相关的实战内容，下面请和我一起进入正式的课程吧！朴素贝叶斯算法原理联合概率若P(X)表示事件X发生的概率；P(Y|X)表示事件X发生的条件下，事件Y发生的概率（简称条件概率
2021-05-13 14:43:27
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原创 特征工程与CTR预估
特征工程与CTR预估缺失值如何处理缺失值判断缺失值删除缺失值填充连续特征归一化连续特征离散化自定义分箱等距分箱等频分箱离散特征OneHot编码ID特征Embedding特征构造方法理解AUC指标课后练习点击率（Click-Through-Rate，简称CTR）是互联网广告中经常提到一个概念，通过机器学习算法预估广告点击率，然后将预测值较高的广告展现给用户，如果用户点击了这些CTR预估较高的广告，就可以为平台带来巨大的广告收入。LR曾是各大互联网公司在CTR预估上使用的主流模型。它有着可解释性强、易于并行
2021-05-09 10:38:52
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原创 使用 python 实现 Logistic 回归
使用 python 实现 Logistic 回归原理回顾预测函数代价函数参数更新代码分析算法的实现算法的使用算法的对比全部代码这节课我们将使用 numpy 实现逻辑回归算法，然后利用我们自己写的算法在乳腺癌数据集上进行癌症诊断！有了上一章线性回归的代码基础，这一章的算法实现也就非常简单了，下面我们先来回顾一下上节课所学的几个关键公式。原理回顾预测函数在上节课我们推导出了单个样本上逻辑回归的预测函数：由此我们可以写出批量样本上的预测函数表达式：有没有似曾相识的感觉呢？其实就是在第三章线性回归的
2021-04-25 21:11:18
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原创 Logistic 回归算法原理
Logistic 回归算法原理Sigmoid 函数概率决策分布函数函数求导逻辑回归模型概率预测函数对数几率回归条件概率分布极大似然估计似然函数对数似然对数损失梯度上升Logistic 回归，又名逻辑回归，它从线性回归发展而来，是一种广义的线性回归模型；该模型预测输出的是样本类别的条件概率分布，因而可以取概率值最大的类别作为分类结果，实质上是一个分类模型。Sigmoid 函数概率决策首先来看一个实际应用场景下的分类问题：某电商网站有着大量的商品，当用户看到这些商品时，有两个选择，一是点击，二是不点击。
2021-04-20 22:38:15
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原创 模型评估与模型选择
模型评估与模型选择导论模型评估回归任务的评估指标分类任务的评估指标过拟合的现象过拟合的原因过拟合的解决办法模型选择与调参正则化留出法交叉验证网格搜索项目实战阶段这节课我们来学习一下模型评估与选择的相关问题。在进入正式的学习之前，请你思考一下：我们为什么要做模型的评估与选择呢？导论在某个特定的数据场景下，我们事先并不知道什么样的模型可以近似刻画数据的规律。我们的模型选择可以有很多，比如：线性回归（n 元一次函数）、多项式回归（一元 n 次函数）等。即便是使用线性回归模型，在设置不同的超参数（如学习率、迭
2021-04-19 20:30:43
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原创 Python装饰器入门教程
Python装饰器Python一切皆对象闭包装饰器@方法的作用装饰器的优势装饰器内添加参数最近学Spring开发，但是由于我的Java水平巨差，还不了解Java设计模式中的装饰器模式，在这里拿Python去自我讲解一下装饰器到底是啥。Python一切皆对象我们平时总能听说一句话叫做Python一切皆对象，但是这句话到底啥意思？很少有人能真正理解。有些公司的Python面试题会出现一道叫做是否了解过猴子补丁。这其实就是问的就是你对Python对象的认知。我们首先看一段代码：a = absnum
2021-04-15 18:30:59
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原创 使用 python 实现 Logistic 回归
使用 python 实现 Logistic 回归原理回顾预测函数代价函数参数更新代码分析算法的实现算法的使用算法的对比全部代码这节课我们将使用 numpy 实现逻辑回归算法，然后利用我们自己写的算法在乳腺癌数据集上进行癌症诊断！有了上一章线性回归的代码基础，这一章的算法实现也就非常简单了，下面我们先来回顾一下上节课所学的几个关键公式。原理回顾预测函数在上节课中我们推导出了单个样本上逻辑回归的预测函数：由此我们可以写出批量样本上的预测函数表达式：有没有似曾相识的感觉呢？其实就是在第三章线性回归
2021-04-04 18:10:56
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原创 Logistic 回归算法原理
Logistic 回归算法原理Sigmoid 函数概率决策分布函数函数求导逻辑回归模型概率预测函数对数几率回归条件概率分布极大似然估计似然函数对数似然对数损失梯度上升Logistic 回归，又名逻辑回归，它从线性回归发展而来，是一种广义的线性回归模型；该模型预测输出的是样本类别的条件概率分布，因而可以取概率值最大的类别作为分类结果，实质上是一个分类模型。Sigmoid 函数概率决策首先来看一个实际应用场景下的分类问题：某电商网站有着大量的商品，当用户看到这些商品时，有两个选择，一是点击，二是不点击。
2021-04-03 23:29:17
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原创 模型评估与模型选择
@TOP()我们来学习一下模型评估与选择的相关问题。在进入正式的学习之前，请你思考一下：我们为什么要做模型的评估与选择呢？导论在某个特定的数据场景下，我们事先并不知道什么样的模型可以近似刻画数据的规律。我们的模型选择可以有很多，比如：线性回归（n 元一次函数）、多项式回归（一元 n 次函数）等。即便是使用线性回归模型，在设置不同的超参数（如学习率、迭代次数）进行训练时，得到的模型参数也会有差异。（模型参数不同，实际上就是模型本身的不同）既然可供选择的模型有很多，那必然就有好有坏，我们要从中挑选出最能
2021-04-03 23:08:29
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原创 opencv实战 -- 车牌识别
车牌识别车牌提取车牌处理提取各字符模板匹配识别车牌第一个中文识别车牌第二字字母字母或数字将识别结果显示出来车牌倾斜提取直线拟合找斜率字符分割方法字符水平方向的切割目的：去除车牌边框和铆钉的干扰中间较为密集的地方就是车牌有字符的地方,从而很好的去除了牌边框及铆钉字符垂直方向的切割从直方图中可以看到很多波谷,这些就是字符分割区域的黑色点的个数等于0,我们就可以通过这些0点进行分割,过滤掉这些不需要的部分部分车牌提取任务：将车牌中图片中提取出来# 导入所需模块import cv2from matp
2021-03-25 09:48:19
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原创 使用python实现线性回归
使用python实现线性回归原理回顾预测函数经验风险参数更新代码分析算法的实现算法的使用算法的对比全部代码这节课我们会按照上节课所学的原理公式来实现线性回归算法，然后利用我们自己写的算法进行房价预测！下面我们先来回顾一下上节课所学的几个关键公式。原理回顾预测函数这个是矩阵形式的预测函数表达式，既可以预测单个样本，也可以预测多个样本，比较通用。 单个样本的预测即行矩阵 x 乘以列矩阵 w ，也可以看做是行向量 x 和列向量 w 的内积；多个样本（比如整个训练集样本）的预测是m x n的矩阵乘以n x
2021-03-23 19:20:05
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原创 线性回归算法原理
线性回归算法原理预测函数从一元到多元标量、向量、矩阵符号的定义标量展开式标量求和式向量内积式矩阵乘法式损失函数0-1损失绝对损失平方损失经验风险基本公式线性回归的经验风险梯度下降偏导数与梯度梯度下降的理解梯度下降的推导我们来学习线性回归的基本原理。我们之前说到分类与回归的区别是预测的 y 值是否连续。由此可知，线性回归属于监督学习中的回归算法，用来预测连续的 y 值。下面我们先来看一下线性回归的预测函数~预测函数从一元到多元我们在第 1 章学过的 f(x) = kx+b 是最简单的线性回归模型，模
2021-03-14 16:23:32
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原创 基于近邻的协同过滤算法
这节课我们来学习K近邻在推荐系统中的应用，你将完成本课程的第一个实战项目：基于KNN的电影推荐系统！为了使你能够顺利地完成实战内容，我们先了解一下推荐系统中的基础知识。基于近邻用户的协同过滤假定有一个场景：某个周日的下午，你感觉很无聊，然后从电脑上打开了一个视频网站，想看下最近有什么好看的电影。然而你发现网站上的热门电影基本都看过，其他的电影又太多，不知道该看什么。想使用搜索框去查一下，但是又不知道该搜什么关键词，这个时候你的内心很焦灼，总不能挨个去尝试吧，那时间成本也太大了…仔细想想还是有办法的，那
2021-03-12 16:03:35
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原创 基于KNN的电影题材分类
我们主要来实践 KNN 分类算法的案例：基于KNN的电影题材分类代码分析导入工具包import numpy as npimport pandas as pdfrom collections import Counternumpy 和 pandas 是 python 中常见的两个库： numpy 可以用来存储和处理大型矩阵，比 python 自身的嵌套列表结构要高效的多；pandas 是基于 numpy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的；Counter 用来统计序列中不同元素的个
2021-03-12 15:04:51
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原创 K近邻算法原理
K近邻算法原理基本思想欧氏距离算法流程影响因素咱们来一起学习一下K近邻（k-nearest neighbors，简称KNN）算法的基本原理~基本思想首先来看这样一幅图：我们根据涂色样本点和未涂色样本点 X 的距离给涂色样本点编号1-6，即：1号样本点距离X最近，其余次之。那么问题来了：样本点 X 应该属于哪种颜色呢？是蓝色还是绿色？其实，我们可以根据 X 的相邻样本点来判定。例如，和 X 距离最近的三个样本点中绿色占多数，那么 X 就属于为绿色；和 X 距离最近的 5 个样本点中蓝色占多数，那
2021-03-12 14:55:10
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原创 利用线性回归预测波士顿房价
利用线性回归预测波士顿房价原理简介代码分析导入相关的工具包加载数据集模型训练和预测预测结果可视化全部代码我们现在开始学习这门课程的第一个AI程序：利用线性回归预测波士顿房价。原理简介如果你之前没有听说过线性回归这个概念，那么在这节课中，你只需要把它当做是一次线性函数 y = kx+b 就可以了。我们要做的就是利用已有数据，去学习得到这条直线，有了这条直线，则对于横坐标 x 的任意取值，我们都可以找到直线上对应的 y 值，也就是模型的预测值。图中的直线 y = kx+b 是第 1 节课中提到的体重预
2021-03-12 14:40:26
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原创 机器学习的基本概念
监督与无监督的概念机器学习主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。由于我们的课程是面向机器学习入门的同学，所以我主要介绍监督和无监督学习的部分，强化学习的部分不做介绍。首先，什么是监督学习呢？它和无监督学习的区别又是什么呢？监督学习是指从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。相反的，无监督学习是指从无标注数据中学习预测模型的机器学习问题。由此可知：监督学习和无监督学习的区别在于数据是否有标注，那么数据一般长什么样呢？标注指的又是什么呢？样本、特征、标记为了让你对数据有一个直观的印象，我们先来看
2021-03-12 14:24:53
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原创 开启人工智能的大门
人工智能你一定对人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）这个词很熟悉了吧，那么学术上是如何定义人工智能的呢？美国麻省理工学院温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”由此可见，人工智能的发展将会彻底改变人类的生产和生活方式，随之而来的是社会对人才需求的改变，即：就业趋势会逐渐偏向 AI 领域。事实上，人工智能已经在各行各业的发展中扮演着重要的角色，并且它的地位还在不断地提升。例如：人脸识别、自动驾驶、智能客服、短视频推荐、金融风控
2021-03-12 13:49:38
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原创 天下没有难学的知识 --- 从零讲解DCGAN生成动漫头像
DCGAN入门前言DCGAN介绍所需环境代码解刨训练集获取所需参数构造前期准备工作代码编写日志输出训练节点保存训练节点读取生成优化器权重初始化图像数据集读取运行额外参数核心代码生成器G(x)判别器D(x)主函数结果展示学以致用前言根据之前的两片入门级别的GAN文章，相信各位对GAN有一丝丝了解。知道对抗网络究竟是干什么的就能读懂这篇文章了=·=DCGAN介绍DCGAN的英文全名为：Deep Convolution Generative Adversarial Networks顾名思义，DCG
2021-01-08 14:57:44
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原创 生成对抗网络入门到实战（2） --- keras生成带标签MNIST手写体
生成对抗网络运行环境CGAN 概念（普通）ACGAN概念（卷积）简单神经网络构建GeneratorDiscriminator训练思路全部代码效果展示卷积神经网络构建GeneratorDiscriminator实现思路全部代码效果展示运行环境tensorflow-gpu==1.13.1keras==2.1.5CGAN 概念（普通）原始的GAN的生成器只能根据随机噪声进行生成图像，至于这个图像是什么（即标签是什么我们无从得知），判别器也只能接收图像输入进行判别是否图像来使生成器。因此CGAN的
2021-01-03 16:23:42
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原创 生成对抗网络入门到实战（1） --- keras生成MNIST手写体
前言新年新气象，身为程序员也要换个风格。来给大家讲解一期好玩的深度学习知识 — 生成对抗网络GAN这也是我看了好久好久论文解读才明白的一个"新型"人工智能领域我准备分几期讲一下对抗网络入门到实战GAN简介生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相
2021-01-01 21:03:15
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原创 电商场景下的推荐系统实战
电商推荐系统电商推荐系统简介推荐系统业务增长兴趣拓展驱动业务持续增长电商推荐系统架构推荐系统常用指标推荐系统特征工程公开实验数据集展示MovieLens数据集Netflix数据集Amazon product数据集工作真实数据集用户画像数据商品数据交互数据数据预处理技巧数值型分析类别型特征推荐系统特征工程传统特征工程方法基于模型的特征工程召回与排序常用模型YouTube深度学习推荐系统简述基于商品知识图谱的兴趣召回基于维度关系建模的泛化兴趣排序最终总结电商推荐系统简介推荐系统业务增长推荐系统已经成为
2020-12-13 18:29:24
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原创 爬虫登陆实战 --- QQ音乐扫码登陆
爬虫实战教程授人以鱼不如授人以渔开始实战准备工作抓取登陆包进行查看全部代码授人以鱼不如授人以渔爬虫教程千千万，总觉得市面的教程很少教到精髓。这一期做一个本地扫码登陆获取Session的爬虫。开始实战准备工作我们的目标是能够将QQ音乐的扫码登陆在本地执行。也就是保存登陆二维码到本地，弹出二维码，若登陆成功后删除二维码，保留登陆信息。我们首先写出显示二维码函数、删除二维码函数、保存二维码函数。import sysimport os import subprocess'''用于在不同O
2020-12-05 12:09:06
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原创 利用 Tensorflow 从头搭建一个推荐系统
写在前面真实的场景中，可能我们有非常非常多的训练数据，我们不得不面对一些问题，也是大家比较关心的问题。海量的数据无法一次载入内存用于训练。数据是每天不断增加的，我们有没有一些增量训练的方式去不断持续迭代更新模型？什么场景下，我们是不把数据全部载入内存优化，而是一个batch一个batch输入进行update参数的？对，我们用tensorflow来完成一个在批量数据上更新，并且可以增量迭代优化的矩阵分解推荐系统。0.矩阵分解回顾LFM：把用户再item上打分的行为，看作是有内部依据的，认为
2020-11-23 16:16:52
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原创 推荐系统实战 --- 基于音乐播放推荐
写在前面推荐系统每个人都很熟悉这个名词，但是有多少人真正了解过推荐系统的概念。这期博客将以基于网易云音乐的推荐系统进行一个简单的介绍。(读到这里不要喷我，我不是网易公司的人但是每个人都有朋友的对吧)学习此课程需要有一定的 Python基础 和 机器学习基础推荐系统常用库为 Surprise 和 lightfm。我们这节课使用 Surprise 入门。准备数据阶段任何的机器学习算法解决问题，首先要考虑的是数据，数据从何而来？对于酷狗音乐/网易音乐这样的企业而言，用户的收藏和播放数据是
2020-11-19 19:36:09
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原创 机器学习入门 ------ 必会概念
机器学习基本概念机器学习根据已知数据来不断学习积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性，是一门综合性非常强的多领域交叉学科，涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析以及算法复杂度理论等学科。目前机器学习已经有了十分广泛的应用，例如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、信用卡欺诈检测、证券市场分析、语音和手写识别、推荐系统和机器人运用等等。总体来说，机器学习算法和问题可以分为有监督学习和无监督学习两大类。在有监督学习算法中，所有数据带有额外的属性（例如每个样本所属类别
2020-10-24 22:06:49
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原创 强化学习实战 --- 用DQN让Ai玩吃豆子游戏吧
前景介绍上期文章介绍TensorFlow入门基础篇，本意就是给介绍强化学习做一篇前置。本期我们将尝试利用深度强化学习来让神经网络学习自动地玩一款经典的吃豆人小游戏。让我们愉快地开始吧~吃豆人小游戏的介绍与pygame实现方式参见：Pygame吃豆人小游戏制作本文实现的版本与上文中实现的版本略有不同，算是上文中实现版本的改进版。开发工具Python版本3.7.7相关模块：pygame(1.9.6)pytorch(0.4.1)torchvision(0.2.2)opencv-pytho
2020-10-14 22:01:51
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原创 Tensorflow入门并不难,只是你没看到这篇文章
Tensorflow入门一条龙前景提要Tensorflow介绍Tensorflow安装梯度下降处理结构Tensorflow结构Tensor 介绍Tensorflow 编程Session会话控制Variable 定义变量Placeholder 输入值设置激励函数 (Activation Function)激励函数Activation Function添加神经层 -- 激励函数添加图层建立神经网络结果可视化加速神经网络训练Stochastic Gradient Descent (SGD)MomentumAdaG
2020-10-09 23:01:19
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原创 数据分析实战 -- 股票量化交易分析
前景提要大二实习结束过去五个多月了。当时入职数据分析还算是有点基础进入的公司。如今这么久不学数据分析了，似乎都有点生疏了。今天写个数据分析实战，为了弥补一下亏欠粉丝的承诺吧。主要目标使用Python爬取股票数据数据清洗并上传至HDFS使用PyHive对股票数据进行分析Python数据分析-量化交易股票量化交易分析使用Python爬取股票数据我们这次的目标地址是url:网易行情中心 沪深行情在这个网站里面找到行业面板，里面随便点开一个行业信息，我在这里点开通用设备制造。因为
2020-10-03 18:44:01
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原创 爬虫实战 -- QQ空间自动点赞
QQ空间自动点赞前景提要目标确定分析介绍全部代码最后还是希望你们能给我点一波小小的关注。奉上自己诚挚的爱心????前景提要因为我周围的小伙伴们天天跟我说的最多的一句话就是：空间第一条点赞。所以说我还不如直接做一个自动点赞的代码呢，免得天天催我点赞。目标确定分析介绍全部代码import timeimport jsonimport reimport demjsonimport urllibimport requestsfrom lxml import etreeclass
2020-10-01 21:22:32
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原创 爬虫实战 -- QQ音乐爬取全部歌曲
前景介绍最近小伙伴们听歌的兴趣大涨，网抑云综合症已经遍布各地。咱们再来抬高一波QQ音乐的热度吧。土豪充绿钻 和 刷永久绿钻的除外(me????)爬它！目标：歌手列表任务：将A到Z的歌手以及全部页数的歌存到本地和数据库观察网页url结构当我们进入网页时发现此时是一个无参数的html网页加载。寻找我们想要拿到的位置寻找变化，但我们点击A开头的网页跳转时，发现 url 改变了，index 参数应该是首字母，page 参数应该是页数变化。这样的话就减少一个找参数的时间啦。找到
2020-09-27 22:01:37
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原创 深度学习Hello World --- 手写体识别 实战
最近因为学校事情比较多，也开始准备研究出一些深度学习方面的教程，但总被一些大大小小的原因在往后拖进度，这期用Python写一篇从零到一的手写体识别算法实战课来教各位如何入门深度学习。准备数据集首先准备一个 mnist 数据集。这是下载地址四个数据集分别是训练图集、训练结果、测试图集、测试结果。下载后存到一个文件夹中备用。Tensorflow 数据流图框架首先先调用Python第三方库，将数据集全部调用进程序（在这里使用 Tensorflow2.3.0 以及 scipy==1.2.1）
2020-09-24 21:02:37
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原创 爬虫前文----简化搞懂cookie和session
Cookie和Session前言cookie 和 session 的由来CookieCookie 属性Cookie 创建Cookie 分类SessionSession 工作原理创建 Session保存 Session销毁 Session检查Session 是否失效总结 Cookie Session相同点：不同点：工作流程：前言最近总是有一些初学爬虫的小伙伴总是搞不懂 Session 和 Cookie 到底是做什么的，为什么爬虫访问网页的时候都用 Session 去访问，为什么 headers 携带 C
2020-08-26 16:00:01
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原创 爬虫入门 ---- CSDN查看文章全部评论
前景提要最近这段时间的CSDN评论增加很快很快，心思把每一个博客网站的评论都拿下来分析一下，看看自己哪里有不足的地方，看看粉丝们都给我评论了什么，根据粉丝的意愿去继续写博客才是个好的博主啊。网页分析首先启动检查，刷新自己的网页后查看XML中寻找存在评论的XML地址，发现能够找到一共含有的评论页数和当前页面的评论内容。该请求参数除 page 之外均为可固定参数， page 为网页访问页数。大致参数正确，开始写代码！完整代码import urllibimport requestsfro
2020-08-11 15:26:15
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原创 自制腾讯视频去除水印Chrome插件
前景提要前几期写了一篇关于谷歌插件制作的文章，但是因为没有正经的小实战，一直鸽了这么多期文章，这里写一篇比较受关注的腾讯视频的水印去除的文章，方便各位日后爬取腾讯视频的时候总带其水印爬虫。回顾制作插件简单介绍一下 manifest.json 配置文件里面所需要的参数。name 拓展的名字，必须是字符串类型version 字符串类型，是当前插件的版本号description 拓展的介绍信息permissions 是一个String数组，每一个权限都使用String来表示。某些关键权限在安装前
2020-08-10 09:32:39
12145
52
RunCat.zip
2020-04-28
QcureUi-pypi.zip
2020-04-28
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