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网络爬虫之提取Beautiful Soup库入门Beautiful Soup库的安装同样在shell或者cmd中使用pip install beautifulsoup4就可以完成它的安装，正如其名，这个库的作用是把各种各样的格式的文本像煲汤一样处理好。beautiful soup库的测试import requests
from bs4 import BeautifulSoup
r = reques
众所周知，机器学习可以大体分为三大类：监督学习、非监督学习和半监督学习。监督学习可以认为是我们有非常多的labeled标注数据来train一个模型，期待这个模型能学习到数据的分布，以期对未来没有见到的样本做预测。那这个性能的源头--训练数据，就显得非常感觉。你必须有足够的训练数据，以覆盖真正现实数据中的样本分布才可以，这样学习到的模型才有意义。那非监督学习就是没有任何的l
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2023-08-03 17:24:58
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标签传播算法应用于非重叠社区LPA应用于非重叠社区，也是最基础的标签传播算法。本文只考虑非重叠社区。SLPA算法通过Speaker-listener互动的动态过程揭示社交网络中的重叠社区。我们提出了一个有效的算法使用底层网络结构来识别单个重叠节点和整个重叠社区。本文提出的算法是标签传播算法（LPA）的扩展。解决重叠的一种方法是允许每个节点拥有多个标签。 本算法基于说话者-听者的信息传播过程（SLP
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2023-09-21 07:09:50
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喜大普奔，安全、高效、便捷的文件管理工具—— 【360文件】2.0版本重磅上线！（支持Win7及以上系统） 【360文件】是一款单窗口多标签的资源管理器，提高了使用各类文件夹操作效率。 单窗口多标签像浏览器一样用多标签管理每个文件夹，以便更加快速高效的切换文件夹，告别凌乱的窗口，加快办公效率  
上一篇博客中我们已经总结了文本分类中常用的深度学习模型，因为知乎的本次竞赛是多标签的文本分类任务，这也是我第一次接触多标签分类，所以想单独写一篇博客来记录这方面的相关知识。 在这里首先列出几篇参考的文章：基于神经网络的多标签分类可以追溯到周志华在2006年发表的文章： Multi-Label Neural Networks with Applications to Functional
一、检测并输出重复单词需求：重复的单词: 此处认为单词之间以空格为分隔符， 并且不包含，和.>；
1. 用户输入一句英文句子；
2. 打印出每个单词及其重复的次数;
输入："hello java hello python"
输出： hello 2
java 1
python 1代码实现：User_w = input('输入：')
#对单词
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2023-11-29 13:37:21
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Python使用sklearn实现的各种回归算法示例本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：使用sklearn做各种回归基本回归：线性、决策树、SVM、KNN集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees1. 数据准备为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5np.sin(x1
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2023-05-19 19:28:10
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python之sklearnSklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上.在 Sklearn 里面有六大任务模块：分别是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理.1.Sklearn通用学习模式Sklearn中包含众多机器学习方法，但各种学习方法大致相同。首先引入需要训
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2023-10-08 06:57:21
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通过Python学习机器学习，首先应该了解Python中的sklearn库，它提供了很多方便的机器学习方法，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数机器学习任务。机器学习任务通常包括分类(Classification)和回归(Regression)，常用的分类器包括SVM、KNN、贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、xg
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2023-11-07 09:35:18
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1 SciKit-Learn介绍2 Sklearn 安装3 选择学习方法4 通用学习模式4.1 导入模块4.2 创建数据4.3 建立模型－训练－预测5 sklearn 强大数据库5.1 导入模块5.2 导入数据－训练模型5.3 创建虚拟数据－可视化6 sklearn 常用属性与功能6.1 导入包和模型6.2 训练和预测6.3 参数和分数 本文为 SciKit-Learn 入门基础篇，主要介绍了一
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2024-01-16 17:11:53
59阅读
需要用到两个库#coding:utf-8
import random
import sysrandom 作为抽卡概率，sys 提供退出我们先设定主角的初始值#初始值
ti = 100 #体力
fa = 30 #法力
time = 1 #天数
tao = 0 #逃脱创建一个 主页面函数，将ti（体力值）和fa（法力值）global全局变量def zhu():
global ti
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2023-11-26 14:16:27
282阅读
步骤：1.找到手机模拟器的句柄2.设置模拟器窗口位置和大小3.鼠标模拟点击抽卡位置4.对模拟器进行截图5.识别截图中蓝卡 紫卡 金卡数量因为是自己写着用，变量名很随意首先是找到模拟器的句柄，有了句柄才能操作这个窗口位置大小。这里我用的spy++这个软件 把这个标移动到模拟器上获取他的句柄 使用win32gui中FindWindow这个函数，分别把spy++得到的类名
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2023-12-13 11:23:25
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我们都知道sklearn有一个datasets的子库，里面有许多可以直接调取的小型数据集。我们可以通过PyTorch来在这些数据集上做训练和预测。只是无聊。测试速度。如果你是一个刚刚上手pytorch的新手玩家，你也可以通过这个来刷刷题，练练手。
看看从数据集的调用，网络的建立到训练评估你要花多长时间。
本文并没有什么技术含量，只是单纯为了熟悉。你完全可以端着一杯咖啡边喝边利用
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2023-10-25 13:58:51
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单纯的调库，没有原理和数学推导。。。数据降维1、特征选择
2、主成分分析特征选择特征选择的原因：冗余：部分特征的相关度高，容易消耗计算性能噪声：部分特征对预测结果有负影响特征选择是什么？特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小，毕竟我们只选择了其中的一部分特征。主要方法（三大武器）：Filter
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2023-12-15 18:58:16
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聊到深度学习, 大家第一感觉就是很高大上。
就像我们曾经说到机器学习，很多人也是感觉很高大上，但是慢慢接触之后，发现其无非是数学+编程实现，所以从线性回归开始，不断学习，把各种机器学习方法都学习了一遍，并能够通过Python的sklearn库编程实现。
有很多朋友和我聊到学习深度学习这个事情，我会推荐他们去看一些相关理论算法，从CNN、RNN到LSTM，从各种传统的深度学习网络结构
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2023-10-20 08:57:24
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sklearn依赖于scipy，而scipy依赖于numpy+mkl。所以想要安装sklearn包，顺序应该为 1.安装numpy+mkl 2.安装scipy 3.安装sklearn 直接使用pip安装这些包有时会出现问题，解决方法是到 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载相应的包的.whl文件，再用pi
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2023-07-11 10:54:40
287阅读
目录1、首先conda安装ffmpeg2、使用ffmpeg从视频中截取图像帧ffmpeg每隔5秒切分视频为图片使用ffmpeg提取视频中的图像(根据帧间隔、时间间隔)使用ffmpeg从视频中截取图像帧（最简单实用的视频抽帧，一句命令）3、ffmpeg图片压缩3.1、使用ffmpeg进行webp图片压缩，ffmpeg的帮助信息查看方法4、补充4.1、使用 PyAV 保存关键帧4.
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2024-05-22 22:41:41
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目录【OpenCV+pyqt5】视频抽帧相关操作pyqt5搭建界面界面功能简介功能测试OpenCV功能详解读取视频并显示视频信息时间转换函数根据获得的视频进行抽帧视频裁剪图片转视频暂存问题【OpenCV+pyqt5】视频抽帧相关操作本文利用OpenCV对视频进行读取，并进行抽帧，可指定时间段和抽帧间隔对视频进行裁剪，裁剪设定时间段内的视频对指定文件夹下的图像进行视频转换pyqt5搭建界面界面功能简
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2023-08-26 20:38:28
533阅读
1、skleran中包的命名规律 API帮助中每个大标题对应skleran源码文件夹下的一个文件夹（如preprocessing） 再下一级的是类（如Imputer），定义在文件夹中的py文件里，一般每个py文件中会定义多个类 2、sklearn中的主要对象（类） 估算器（estimator）：能够 ...
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2021-07-29 09:22:00
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