在家靠python爬虫兼职月入3w+:成年人的世界,钱是底气!

学1个月爬虫就月赚6000?别被骗了,老师傅告诉你爬虫的真实情况 爬虫的四个水平,你在哪一个层次?巅峰爬虫是什么样子? 阅读详情

在2023年新一轮疫情期间,“有啥方法,可在家快速赚钱?”冲上了热门话题。

“好想挣钱啊...…”单位难开工,生意不开张,咱们才惊醒:“领死工资的生活,真的好脆弱。”

平时总说副业赚钱,但也就说说而已。副业在哪?钱在哪?都没影!

现实是

副业=低端兼职、赔本买卖

赚钱=连零花钱都不够

白白浪费时间精力

大家好,我是顾诚,今天,只想说点最实在的:具体做一件什么事,能够实现在家兼职赚到一笔还算不错的收入

最靠谱的答案,python:爬虫技术

先说个冷知识,现在业界对Python爬虫技术服务的需求量正在暴涨,当下早已供不应求,且有愈演愈烈的趋势。极不平衡的供需关系,使爬虫服务的价格变得极高。几乎所有的Python圈内人,都在利用爬虫技术接私活赚钱。

近期爬虫私活接单记录,大家随意感受一下👇


爬虫技术为什么如此受欢迎?

爬虫之所以会大受欢迎,是因为在这个万物互联的时代,人们在网络世界中的行为产生了大量数据,这些数据有着极大的商业价值!而爬虫作为最好的数据采集技术,自然会受到广泛关注。

虽说爬虫私活的订单多、需求大、报酬也很丰厚,但这钱也不是轻轻松松就能赚到的,接爬虫私活需要有足够充沛的技术储备。技术不够,就接不到单。

本月,公众号后台收到近千条粉丝留言,大部分是对爬虫技术的提问与咨询。包括JS逆向调试、逆向登录、数据逆向、请求参数逆向、多重加密解析、JS二次加密、对称加密(AES)算法、非对称加密(RSA)算法、JS混淆、二进制压缩在内的爬虫相关技术,不断地被无数人反复问及。

看来,大家都很迫切地想要掌握变现级的高阶爬虫技术啊!

Python经验分享

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

Python学习路线

这里把Python常用的技术点做了整理,有各个领域的知识点汇总,可以按照上面的知识点找对应的学习资源。
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学习软件

Python常用的开发软件,会给大家节省很多时间。
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学习视频

编程学习一定要多多看视频,书籍和视频结合起来学习才能事半功倍。
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100道练习题

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实战案例

光学理论是没用的,学习编程切忌纸上谈兵,一定要动手实操,将自己学到的知识运用到实际当中。
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最后祝大家天天进步!!

上面这份完整版的Python全套学习资料已经上传至优快云官方,朋友如果需要可以直接微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】。

Python爬虫,私活接单记录,假日到手5500,美滋滋 前言 每年的元旦节前后,都会是Python兼职接单的小高潮,这段时间各个行业对爬虫类的需求会暴增,圈子里很多朋友在元旦假期都没闲着,两天赚上万的不在少数。 所以近来问我技术变现+兼职接单问题的朋友也特别多,我把问题总结下来,发现大部分人都有着相同的困惑。 技术0基础,想用Python赚钱,不知道要学哪些技术? 不熟悉主流技术,实战经验较少,想接私活,担心搞不定项目 从来没接过私活,没经验担心踩坑 怎样接Python私活? 当初刚学Python,就有朋友来介绍我去接单做私活,我还记得是为一家公司爬数据 阅读详情

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贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

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壹只小小码农
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