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原创 小白爬虫速成:静态网站+动态网站实战
本文是一份全面的网络爬虫入门教程,涵盖静态和动态网站的爬取方法。首先介绍了爬虫的基本概念和工作原理,然后通过实际案例详细讲解了静态网站的爬取技巧,包括使用Requests和BeautifulSoup库、数据解析与存储。针对动态网站,介绍了Selenium的使用方法,包括无头浏览器模式和页面滚动加载处理。进阶部分讲解了爬虫优化技巧如请求头设置、重试机制和随机延时。最后通过一个实战项目演示了技术新闻爬虫的实现,并强调了爬虫的法律合规性和注意事项。教程提供了清晰的学习路径,适合从零开始学习网络爬虫的开发者。
2025-11-03 13:14:39
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原创 Linux 核心命令与系统管理实战指南:从基础操作到进阶配置
本文系统介绍了Linux基础命令与系统管理知识,主要涵盖以下内容:1. 命令分类与帮助查询:区分内置/外部命令,掌握help/man/--help三种帮助方式;2. 文件操作核心命令:包括目录切换、文件创建/复制/删除,以及cat/less/head等查看工具;3. 系统管理要点:监控硬件资源(df/free)、进程管理(ps/kill)、运行级别概念;4. 用户权限控制:用户创建/切换、文件权限修改(chmod数字/符号法)。文章通过具体命令示例和场景说明,帮助读者建立Linux基础操作的完整框架,理解命
2025-09-29 20:40:30
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原创 AI机器学习实战:MLP多层感知器实现非线性二分类
本文详细介绍了如何利用多层感知机(MLP)实现非线性二分类任务。首先分析了线性模型的局限性,阐述了MLP通过隐藏层堆叠和非线性激活函数解决非线性问题的原理。接着通过Python实例演示了完整实现流程,包括数据预处理、模型构建、训练优化和结果可视化。针对常见问题提供了优化技巧:防止过拟合(Dropout层、L2正则化)、加速收敛(学习率调整、数据标准化)和激活函数选择建议。实验表明,经过6000次迭代后模型准确率达到100%,验证了MLP处理非线性分类问题的有效性。文章为读者提供了从理论到实践的系统指导,适合
2025-09-04 16:52:41
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原创 12小时速通数据结构:数组、链表、图、树、哈希表、DFS&BFS|原理+快速编程实战干货满满!
本文摘要: 文章系统介绍了常见数据结构与算法,包括数组操作(查找、插入、删除)、链表实现(单链表、双向链表)及其基本操作(头插/尾插、节点删除查找)、图论基础(有向/无向图、连通性等)、红黑树与哈希表的对比分析,以及二叉树遍历和DFS/BFS算法应用。重点讲解了数据结构的具体实现代码(C++)和核心原理,如红黑树的平衡机制、哈希表的冲突处理,并通过示例代码展示了DFS中vector和unordered_map的典型用法。文章内容全面,涵盖从基础数据结构到高级算法实现,适合编程学习者系统掌握数据结构与算法知识
2025-09-02 14:36:41
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原创 AI机器学习实战之:模型优化|异常检测、数据预处理、PCA分析
本文系统介绍了模型优化的全流程方法,核心围绕数据质量提升和模型调优展开。数据清洗是基础,通过异常检测、标准化和属性筛选确保数据质量;PCA降维可有效减少冗余特征;参数调优和正则化则能显著提升模型性能。文章强调"数据决定上限,模型决定下限"的理念,并提供可视化案例和代码示例,帮助读者理解异常检测、标准化和PCA等关键技术的实际应用。优化流程遵循"数据清洗→特征工程→模型调优"的标准化路径,适用于各类机器学习任务。通过系统化
2025-09-02 11:45:02
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原创 AI机器学习之:决策树(原理+代码实战)
决策树是一种模仿人类思维过程的分类模型,通过多层条件判断将复杂问题拆解为简单问题。其核心是信息熵(衡量数据混乱度)和信息增益(选择最优划分属性),主流算法包括ID3、C4.5(改进信息增益偏好)和CART(支持回归)。决策树优势在于可解释性强,能自动从数据中学习分类规则(如判断动物是否为猫),广泛应用于分类和回归问题。实际应用中需注意过拟合问题,可通过剪枝等方法优化模型性能。
2025-09-01 19:41:48
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原创 聚类分析之KMeans/Mean-shift/KNN
本文系统介绍了三种主流聚类算法:KMeans、Mean-shift和DBSCAN。KMeans适用于已知簇数的球形数据分布,Mean-shift能自动发现非规则形状簇,DBSCAN擅长处理含噪声的复杂数据。文章通过Python代码演示了算法实现,并指出KMeans与KNN的本质区别:前者是无监督聚类,后者是监督分类。最后提出算法选择建议:根据数据规模、形状和噪声情况选择合适方法,强调实际应用中需结合业务需求进行参数调优,才能获得理想聚类效果。
2025-09-01 19:21:40
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空空如也
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