《趣丸网络》专题

1. Scrapy框架介绍与安装 2. Scrapy框架的使用 3. Selector选择器 4. Spider的使用 5. Downloader Middleware的使用 6. Spider Middleware的使用 7. ItemPipeline的使用 8. Scrapy实战案例 本周作业

任务：Ajax爬取今日头条的街拍美图 爬取url地址：https://www.toutiao.com/search_content/ 分析： 分析url地址：https://www.toutiao.com/search_content/？ 每页20条数据，Ajax加载数据 需要提交参数： params = { 'offset': offset, #页码数据

在网络爬虫运行时出现异常，若不处理则会因报错而终止运行，导致爬取数据中断，所以异常处理还是十分重要的。 urllib.error可以接收有urllib.request产生的异常。urllib.error有两个类，URLError和HTTPError。 URLError内有一个属性：reason 返回错误的原因 # 测试URLError的异常处理 from urllib import request

首先我们来看看CNN的基本结构。一个常见的CNN例子如下图： 图中是一个图形识别的CNN模型。可以看出最左边的船的图像就是我们的输入层，计算机理解为输入若干个矩阵，这点和DNN基本相同。 接着是卷积层（Convolution Layer）,这个是CNN特有的，我们后面专门来讲。卷积层的激活函数使用的是ReLU。我们在DNN中介绍过ReLU的激活函数，它其实很简单，就是$$ReLU(x) = max

　　　　想到正则化，我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L2正则化。 　　　　而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵W,而不针对偏倚系数b。利用我们之前的机器学习的知识，我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数。 　　　　假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数为：$$J(W,b) = f

默认情况下，A300 上有八项运动内容。在 Flow 网络服务上，您可以将新运动内容添加到运动列表中，并可对新添加的运动内容和已有的运动内容进行编辑。您的 A300 最多可储存 20 项运动内容。如果您在 Flow 网络服务上有 20 多项运动内容，则同步时列表中前 20 项运动会传输到您的 A300 上。 您可以通过拖放操作改变您的运动内容顺序。选择您要移动的运动项目，将它拖到您想要将其放置在列

人工神经网络 人工神经网络是借鉴了生物神经网络的工作原理形成的一种数学模型，有关人工神经网络的原理、公式推导以及训练过程请见我的文章《机器学习教程 十二-神经网络模型的原理》 神奇用法之一 我们这样来设计我们的神经网络：由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果，这样训练出的隐藏层可以得到意想不到的信息。 比如，在信息检索领域，我们需要通过模型训练来得出合理的排序模型，那么输入的特征可能有：文

通过在RequestDispatcher接口中定义的include方法，可以在一个Servlet类中包含另外一个网络资源（包括HTML、JSP、Servlet等）。在Servlet类中可以使用如下的代码获得RequestDispatcher对象： RequestDispatcher rd = getServletContext().getRequestDispatcher("/servlet/I

Calico 原意为”有斑点的“，如果说一只猫为 calico cat 的话，就是说这是只花猫，也叫三色猫，所以 calico 的 logo 是只三色猫。 概念 Calico创建和管理一个扁平的三层网络（不需要overlay），每个容器会分配一个可路由的IP。由于通信时不需要解包和封包，网络性能损耗小，易于排查，且易于水平扩展。 小规模部署时可以通过BGP client直接互联，大规模下可通过指定

我们当初使用kubernetes-vagrant-centos-cluster安装了拥有三个节点的kubernetes集群，节点的状态如下所述。 [root@node1 ~]# kubectl get nodes -o wide NAME STATUS ROLES AGE VERSION EXTERNAL-IP OS-IMAGE

本节将使用Gluon来更简洁地实现基于循环神经网络的语言模型。首先，我们读取周杰伦专辑歌词数据集。 import d2lzh as d2l import math from mxnet import autograd, gluon, init, nd from mxnet.gluon import loss as gloss, nn, rnn import time (corpus_

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导语 在前面的几节内容中讲解了Qt网络编程的一些基本内容，这一节来看一下在Qt中进程和线程的基本应用。 环境：Windows Xp + Qt 4.8.5+Qt Creator2.8.0 目录 一、进程 二、线程 正文 一、进程 在设计一个应用程序时，有时不希望将一个不太相关的功能集成到程序中，或者是因为该功能与当前设计的应用程序联系不大，或者是因为该功能已经可以使用现成的程序很好的实现了，这时就可

前言 加密货币都是去中心化的应用，去中心化的基础就是P2P网络，其作用和地位不言而喻，无可替代。当然，对于一个不开源的所谓私链（私有区块链），是否必要，尚无定论。 事实上，P2P网络不是什么新技术。但是，使用Node.js开发的P2P网络，确实值得围观。这一篇，我们就来看看Ebookcoin的点对点网络是如何实现的。 源码 主要源码地址： peer.js: https://github.com/E

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