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Python实战：使用API获取维基百科数据
Python是一门非常强大的编程语言，可以通过各种API来获取各种有趣的数据。本篇文章中我们将使用Python和维基百科API获取有关于某个主题的详细信息。
首先，我们需要安装requests库和beautifulsoup4库。requests库用于获取网址内容，beautifulsoup4库用于从网页中提取信息。
!pip install requests
!pip install beautifulsoup4
接下来，我们定义一个函数来获取维基百科中关于特定主题的所有信息。函数的输入参数为主题名称，输出参数为包含所有信息的字典。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def wikipedia(topic):
url 快速获取维基百科信息：使用Langchain和API代理的实用指南
通过Langchain和API代理服务，你可以轻松地从维基百科提取有用的信息。Langchain官方文档维基百科API文档。
通过Python获取维基百科中概念词条的维基信息
关于通过Python获取维基百科当中的概念词条的维基信息 维基百科作为全球网络上最大且最受欢迎的参考工具书目前已被许多自然语言处理方面的研究人员所青睐，并将其视为优质的语言资料来源。大多数情况下，我们获取维基百科信息是通过其提供的数据库（http://dumps.wikimedia.org）来实现，但是其数据量巨大让我们难以转存至自己的电脑数据库当中（英文的基本上10G以上，电脑没有16G内存基本...
关于在python中TagMe包的使用说明以及测试
关于在python中TagMe包的使用说明以及测试 最近一段时间，忙着解决wikipedia-miner这个折磨人的自然语言处理工具，工具很强大，可以获取概念在维基百科当中的许多信息，还可以解决概念的歧义和标注问题。但是唯一的缺点就是安装很麻烦（是一个类似于SSM的javaweb项目），因为维基百科数据库很大，因此在数据的预处理阶段需要使用大数据的Hadoop等技术。从去年一直到今年都没解决这个安...
[快速掌握如何使用Wikipedia API加载和处理维基百科页面]
通过本文，我们了解了如何安装和使用Wikipedia API加载维基百科页面的方法。Document loader概念指南Document loader使用指南。
知识图谱实战：如何用Python快速抓取并结构化维基百科数据
本文提供了一套实用的Python实战方案，指导开发者如何从维基百科快速抓取并结构化数据，以构建知识图谱。文章详细介绍了从信息框和正文链接中抽取实体与关系的核心策略，并演示了整合数据、构建三元组以及实现可控递归爬取的完整流程，为自下而上构建知识图谱提供了清晰的路径。
使用Python显示维基百科数据
维基百科页面通常包含一个简短的摘要，我们可以使用leadprint('摘要:', summary)
基于Python的维基百科数据抓取实战
本文将深入探讨如何使用Python最新技术抓取维基百科数据，包括requests-html、aiohttp异步爬虫、BeautifulSoup解析、API调用等多种方法。文章将详细介绍每种技术的实现原理、代码示例及性能对比，并提供完整的项目代码和异常处理方案，帮助读者构建高效、稳定的维基百科数据采集系统。关键词：Python爬虫、维基百科API、异步爬虫、数据抓取、BeautifulSoup。
2.1 量子精密测量：SERF原子陀螺仪中的核自旋-电子自旋强耦合机制
本文深入解析了SERF原子陀螺仪中核自旋-电子自旋强耦合机制的核心原理与应用。通过量子精密测量技术，SERF陀螺仪实现了超高精度的惯性导航，其独特的磁场自补偿和拉莫尔进动特性使其在弱磁场环境下表现出色。文章还探讨了关键技术突破和前沿进展，展示了量子精密测量在惯性导航领域的巨大潜力。
Comsol 管道导波裂纹检测：从建模到求解的完整流程解析
本文详细解析了使用Comsol Multiphysics进行管道导波裂纹检测的完整仿真流程。从几何建模、材料定义、物理场设置到网格划分与求解后处理，系统阐述了如何构建高保真虚拟模型以模拟导波与裂纹的相互作用。重点分享了激励信号设置、频散效应处理及参数化扫描等实战技巧，旨在帮助工程师与研究人员高效优化无损检测方案，降低实验成本。
村田电感模型选型指南：.s2p和SPICE netlist在ADS中的表现差异
本文深度解析了村田电感在ADS仿真中.s2p与SPICE netlist两种模型的表现差异。通过对比模型本质、仿真设置及高低频段精度，揭示了.s2p文件基于实测插值而SPICE netlist基于等效电路外推的特性。文章提供了明确的选型策略，帮助工程师根据项目频段、仿真类型和精度需求，在射频与微波电路设计中做出最优模型选择。
百度文心大模型ERNIE全面解析
文章摘要：本文汇总了多个Python自然语言处理(NLP)工具库的应用实例，涵盖百度文心大模型ERNIE、Hugging Face Transformers、StanfordNLP、SymSpell等主流框架。内容涉及文本预处理、情感分析、命名实体识别、机器翻译、文本纠错等典型NLP任务，并包含ERNIE-Lite、BART、T5等模型的调用示例。各工具库的特色功能包括：ERNIE的知识增强技术、Transformers的多任务统一接口、SymSpell的高效拼写纠正等。文章还提供了知识图谱构建、Rasa对
HAL库：中断处理函数 及 weak弱声明中断回调函数 详解
HAL库中断处理函数 及 weak弱声明中断回调函数
电机FOC控制实战：STM32 CubeMX配置六路互补PWM与死区优化
本文详细介绍了如何使用STM32 CubeMX配置六路互补PWM与死区优化，实现电机FOC控制。通过实战经验分享，包括时钟配置、定时器设置、死区时间计算及优化技巧，帮助开发者避免常见问题，提升电机控制性能。特别适用于STM32G4系列的无刷电机驱动应用。
第二十届全国大学生智能汽车竞赛极速光电组：MicroPython与恩智浦RT1021的硬件编程实战指南
本文为参加第二十届全国大学生智能汽车竞赛极速光电组的同学提供了一份详尽的MicroPython与恩智浦RT1021硬件编程实战指南。文章深入剖析了选择MicroPython与RT1021这对组合的优势，详细讲解了从开发环境搭建、基础硬件控制（如GPIO、PWM、编码器、CCD）到系统集成（平衡控制、循迹算法）与多任务调试的全过程，旨在帮助参赛者降低嵌入式开发门槛，高效备赛。
使用Simulink对基于GaN器件的高频电源进行建模与仿真，重点在于优化其效率
本文介绍了基于Simulink的GaN器件高频电源仿真建模方法。通过7个步骤详细讲解系统构建过程：从创建模型、设置电源、配置GaN开关网络，到添加磁性元件、负载和控制器设计，最后进行仿真分析。重点探讨了效率优化策略，包括开关频率选择、磁性元件优化、散热设计改进及控制策略调整。该教程为GaN器件在电力电子系统中的应用提供了完整的仿真流程指导，有助于设计人员验证方案并优化性能。
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
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