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RSS订阅原创 从 0 到 1 掌握医学图像分割 的完整实战指南
医学图像分割的核心，不是追求复杂的模型结构，而是理解 “医学需求” 与 “技术实现” 的结合点。比如医生需要的是 “能准确分割微小结节” 的模型，而不是 “在测试集上 IoU 最高” 的模型；临床场景需要的是 “实时、轻量化” 的模型，而不是 “需要 GPU 才能运行” 的模型。通过本文的实战指南，你不仅能掌握医学图像分割的技术流程，更能理解每个步骤背后的 “为什么”—— 为什么选择这个损失函数？为什么这样设计数据增强？只有理解了这些，才能在面对不同的医学任务时，灵活调整方案，开发出真正有价值的模型。
2025-11-03 18:08:48
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原创 一文吃透 YOLOv5
YOLOv5 的成功不是偶然，而是模块化设计、精准检测逻辑和高效训练策略三者结合的结果。理解它的网络组件如何协同工作、检测结果如何从特征中解码、训练过程如何优化，不仅能帮助你更好地使用 YOLOv5 解决实际问题，更能为你理解其他目标检测算法奠定基础。如果你是目标检测的新手，建议从 YOLOv5s 模型入手，先用公开数据集（如 COCO、VOC）熟悉训练流程，再尝试适配自定义数据集；如果你是有经验的开发者，可以尝试修改网络结构（如替换 Neck 模块、增加注意力机制）或优化训练策略，进一步提升模型性能。
2025-11-03 17:58:33
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原创 U-Net 家族全解析
面对 U-Net、U-Net++、U-Net+++，很多人会纠结 “该用哪个”。算法版本核心优势适用场景缺点U-Net简单、快速、易实现新手入门、快速验证想法、实时性要求高的场景特征融合不充分，精度中等U-Net++精度高、训练稳定、支持剪枝工业界落地、医学分割、需要平衡精度与速度的场景计算量比 U-Net 大U-Net+++多尺度特征整合好、精度最高高精度要求场景（如精细医学分割、遥感）计算量大、速度慢、实现复杂。
2025-10-31 13:42:02
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原创 一文吃透图像分割
简单来说，图像分割是对图像像素的 “细粒度分类”—— 它会遍历图像中的每一个像素，将其划分到对应的类别中，最终生成一幅 “像素级标签图”（也叫掩膜，Mask），清晰勾勒出目标的轮廓。举个直观的例子：在一张包含 “行人 + 汽车 + 天空” 的图片中，图像分割会把 “行人” 的所有像素标为类别 A，“汽车” 的像素标为类别 B，“天空” 的像素标为类别 C，让每个目标的边界都精确到像素。理解基础：掌握 “语义 / 实例 / 全景分割” 的区别，熟悉 VOC/COCO 数据集；学习指标。
2025-10-30 13:58:58
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原创 一文读懂 YOLOv4
在目标检测领域，YOLO 系列一直是 “速度与精度” 平衡的代名词，而 YOLOv4 更是将这一优势推向新高度。它不仅延续了系列 “快准狠” 的核心特质，还凭借 “单 GPU 可训练” 的亲民设计，让普通开发者也能触及目标检测的技术天花板。今天，我们就拆解 YOLOv4 的核心黑科技，看它如何用两大核心策略、N 种优化技巧，成为当年 CV 界的 “劳模级” 模型。
2025-10-20 13:39:32
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原创 一文读懂 YOLOv3
在目标检测领域，YOLO 系列一直是绕不开的经典框架，而 YOLOv3 更是凭借对小目标检测的优化，成为众多开发者的首选模型。本文将从性能对比、核心改进、技术细节三个维度，带您全面拆解 YOLOv3 的创新之处，看懂它为何能在当年掀起目标检测热潮。
2025-10-17 11:23:54
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原创 从 YOLOv1 到 YOLOv2
从 “单网格单类别” 到 “Anchor Box 多框预测”，解决了重叠目标和小目标检测问题；从 “固定分辨率” 到 “多尺度训练”，让模型适配更多场景；从 “简单 CNN” 到 “DarkNet+BN”，在保证速度的同时提升精度。正是这种 “务实” 的进化思路，让 YOLO 系列一直占据实时目标检测的核心地位，也为后续 v3、v4、v8 等版本的迭代奠定了基础。
2025-10-16 14:03:51
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原创 用 PyTorch 实现手写数字识别
超参数会影响模型的训练过程和性能，这里我们定义了批次大小、学习率和训练轮数。首先设置学习率和动量（用于 SGD 优化器），然后根据是否有可用的 GPU 来确定模型运行的设备，实例化我们的网络模型，并将其移到相应设备上。接着定义交叉熵损失函数（适合多分类任务）和 SGD 优化器。通过本次实践，我们完整地走通了使用 PyTorch 实现手写数字识别的流程，包括数据准备、模型构建、模型训练和结果可视化等环节。
2025-10-16 13:39:38
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原创 一文吃透目标检测
训练模型时，我们需要告诉模型 “正确答案”—— 这就是Ground Truth（真值标注），核心包含 “物体类别” 和 “边界框坐标”。目标检测是一个 “理论 + 实践” 结合紧密的领域，只有动手训练模型，才能真正理解算法的细节。希望本文能帮你建立清晰的知识框架，后续可以深入研究具体算法的源码，开启你的目标检测之旅！
2025-10-15 14:20:55
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原创 PyTorch 实现多模型集成与 VGG 在 CIFAR-10 上的应用
这是一个自定义的卷积神经网络，包含两层卷积层、两层池化层和两层全连接层。卷积层用于提取图像特征，池化层用于减小特征图尺寸，全连接层用于最终的分类。通过多模型集成，我们可以结合多个模型的优势，通常能获得比单个模型更好的分类性能。而 VGG 网络由于其深层的卷积结构和有效的特征提取能力，在 CIFAR - 10 数据集上也能取得不错的结果。当然，实际的结果会受到多种因素的影响，比如训练轮数、学习率、数据增强方式等。大家可以根据自己的需求调整这些参数，进一步优化模型的性能。
2025-10-14 17:24:59
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原创 PyTorch 实战：CIFAR-10 图像分类与网络优化
CIFAR-10 数据集有 60000 张 32×32 彩色图像，分为 10 类，每类 6000 张。其中 50000 张用于训练，10000 张用于测试。本文从 CIFAR-10 数据集的加载与预处理开始，构建了基础的 CNN 模型进行图像分类，然后通过引入全局平均池化层对网络进行优化，减少了模型参数数量。
2025-09-27 14:55:33
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原创 一文吃透图像分类
简单来说，图像分类就是将不同的图像划分到不同的类别标签，核心目标是实现最小的分类误差。比如在日常生活中，我们想让计算机自动区分照片里的猫和狗，这就是一个典型的图像分类任务。图像分类作为深度学习的重要应用领域，从基础的多类别分类到复杂的实例级分类，难度层层递进。要构建一个优秀的图像分类模型，不仅需要深入理解混淆矩阵、精确率、召回率等评估指标，合理设计模型的深度与宽度，还需要解决样本量过少等实际问题。迁移学习和数据增强为样本量不足提供了有效的解决方案，助力我们在有限的数据条件下构建性能优越的图像分类模型。
2025-09-25 13:42:13
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原创 PyTorch 数据处理与可视化全攻略
Dataset是抽象类，用于定义数据集的数据来源与索引映射规则。__init__：初始化数据（如加载文件路径、读取标签）：根据索引返回单个样本（必须实现，支持按[index]取值）__len__：返回数据集总样本数数据加载：用Dataset定义自定义数据，DataLoader实现批量加载，多进程加速读取。图像处理transforms构建预处理流水线，处理多目录图像，减少重复代码。可视化跟踪损失值、查看模型结构、分析特征图，帮你快速调优模型。实战建议训练时开启和，提升数据多样性与加载速度。
2025-09-24 17:54:57
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原创 PyTorch 神经网络工具箱完全指南
在深度学习领域，PyTorch 凭借其灵活的动态计算图和简洁的 API 设计，成为了科研人员和工程师的首选框架之一。无论是构建简单的全连接网络，还是复现复杂的深度学习模型，掌握 PyTorch 的核心工具和建模方法都至关重要。本文将从神经网络的核心组件出发，详细讲解 PyTorch 中构建模型的多种方式，并通过实战案例带你实现经典的 ResNet18 网络，帮助你快速上手 PyTorch 建模与训练。
2025-09-22 15:10:02
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原创 卷积神经网络核心原理与经典架构详解
更好地提取图像特征和更高效地训练深层网络。核心逻辑：通过卷积层提取局部特征（从边缘、色块到语义特征），池化层降维抗过拟合，全连接层完成分类，再配合填充、步幅、ReLU、Dropout 等技术，实现端到端的图像识别。发展趋势：从 “大卷积核” 到 “小卷积核”，从 “单块结构” 到 “重复模块”，从 “人工设计特征” 到 “自动学习特征”，CNN 不断向 “更深、更高效、更轻量化” 演进（后续的 ResNet、MobileNet 等架构都是这一趋势的延续）。
2025-09-19 11:37:40
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原创 从感知机到多层感知机：深度学习入门的核心逻辑与实践
多层感知机作为最简单的深度神经网络，是深度学习入门的关键知识点。它通过引入隐藏层和激活函数，突破了感知机的线性限制，能够处理复杂的非线性问题。结构：由输入层、隐藏层和输出层组成，隐藏层数量和隐藏层大小是超参数；激活函数：为模型引入非线性能力，常用的激活函数有 ReLU、Sigmoid、Tanh，其中 ReLU 函数因缓解梯度消失、计算简单等优点应用最广泛；训练过程：包括前向传播（计算预测结果）、反向传播（计算梯度）和参数更新（调整权重和偏差），核心是梯度下降法。
2025-09-18 12:58:53
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原创 从线性回归到 Softmax 回归：深度学习入门核心知识全解析
线性回归是预测连续值的基础模型，其数学表达式为y=wTx+b（多变量），可看作最简单的神经网络。Softmax回归是解决多分类问题的重要模型，通过Softmax运算将模型输出转换为概率分布，结合交叉熵损失进行训练。损失函数是衡量模型误差的标准，常见的有平方损失、L1损失、Huber损失、交叉熵损失等，需根据具体问题选择。优化算法是寻找最优参数的关键，梯度法是基础，随机梯度下降和小批量随机梯度下降是常用的优化方法。
2025-09-17 16:05:26
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原创 从入门到实战：深度学习完整知识图谱，附岗位需求与成功案例
深度学习并非 “黑科技”，而是建立在数学、编程、数据基础上的 “工程科学”。从岗位需求来看，扎实的基础能力（数学、编程、框架）是入行关键；从技术发展来看，AIGC、多模态、脑机接口等方向将是未来的热门赛道；从应用落地来看，深度学习正从 “技术探索” 走向 “产业赋能”，为各行各业带来革新。如果你想进入深度学习领域，建议遵循 “基础先行→实战突破→领域深耕夯实数学（线性代数、概率论、微积分）与编程（Python）基础；用 PyTorch 实现经典模型（如 CNN、RNN），积累实战经验；
2025-09-17 11:32:50
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原创 一文吃透支持向量机（SVM）核心逻辑
泛化能力强：基于 Margin 最大化，抗干扰能力强，不易过拟合（尤其是小样本场景）；只依赖支持向量：计算量与样本数量无关，只与支持向量数量有关，适合高维小样本数据；可处理非线性问题：通过核函数轻松应对低维不可分场景；理论严谨：基于凸优化理论，能找到全局最优解（不会陷入局部最优）。支持向量机是机器学习领域的 “常青树”，它的核心思想（Margin 最大化、核函数）不仅影响了后续的算法设计，也为我们理解 “如何构建鲁棒的分类模型” 提供了重要思路。
2025-08-26 15:57:21
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原创 朴素贝叶斯！从原理到实战
使用 Sklearn 的函数加载数据集：每个样本是一张 8×8 的灰度图像，共 64 个像素点（即 64 个特征，每个特征值为 0~16 的灰度值，属于连续特征数据集包含 1797 个样本，标签为 0-9 的数字（共 10 个类别）。速度快：训练和预测过程均基于概率计算，无需迭代优化，适合大数据量场景；鲁棒性强：对缺失数据不敏感，且对异常值的容忍度较高；可解释性好：基于概率输出，能清晰知道样本属于某类别的置信度；参数少：核心参数仅平滑系数、先验概率等，调参成本低。
2025-08-25 18:03:38
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原创 一文吃透朴素贝叶斯
计算简单：基于概率公式，不需要复杂的迭代训练；速度快：特征独立假设大幅简化计算，适合大规模数据；数据需求少：少量样本就能训练，尤其适合小数据集；可解释性强：每个特征的贡献清晰可见（通过似然概率）。
2025-08-25 17:56:59
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原创 线性回归：从原理到实战的完整指南
scikit-learn 中线性回归的核心类是，其主要参数包括：是否有截据，如果没有则直线过原点，默认为Ture。normalize是否将数据归一化,默认为False。线性回归作为最基础的机器学习模型，不仅是入门机器学习的绝佳起点，也是许多复杂模型的基石。相信通过本文，你已经掌握了线性回归的核心原理（最小二乘法）、评估指标（SSE、MSE、R²）和实战方法。
2025-08-22 15:06:34
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原创 集成学习：从原理到实战，一文掌握 Bagging、Boosting 与 Stacking
Bagging（随机森林）：适用于高维数据、需要并行计算、关注特征重要性的场景，抗过拟合能力强。：适用于需要提升弱学习器性能、样本存在难易区分的场景，收敛速度快。Stacking：适用于需要融合多种模型优势、追求更高预测精度的场景，灵活性高但实现相对复杂。集成学习通过 "三个臭皮匠顶个诸葛亮" 的思想，让机器学习模型在复杂任务中表现更出色。希望本文能帮助你理解集成学习的核心原理，并在实际应用中选择合适的算法解决问题！
2025-08-21 16:55:13
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原创 K-Means 聚类算法详解与实战指南
K-Means 作为经典的聚类算法，以其简单高效的特点在数据分析、图像分割、用户分群等领域广泛应用。但在实际使用中需注意：提前通过可视化或评估指标确定合适的 k 值可尝试多次初始化以避免局部最优解对于高维数据，可先通过 PCA 降维再聚类希望本文能帮助你快速掌握 K-Means 算法的核心知识。
2025-08-21 16:28:08
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原创 机器学习数据预处理全攻略：从缺失值处理到特征工程实战
标准化是将特征数据转换为具有标准正态分布（均值为 0，方差为 1）的过程，也称为无量纲化处理。消除不同特征之间的量纲影响使模型能够公平地对待每个特征加速模型的收敛速度数据预处理是机器学习 pipeline 中不可或缺的环节，良好的预处理能够：提高数据质量，减少噪声干扰增强特征表达能力，突出数据模式使模型更易训练，提高预测性能本文介绍的缺失值处理、标准化、特征编码和二值化是预处理的核心技术，在实际应用中需要根据数据特点灵活选择。
2025-08-20 17:52:48
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原创 决策树算法
决策树是机器学习中的 “万金油” 算法，无论是分类（如幸存者预测）还是回归（如房价预测）都能胜任。记住这些关键技巧：小数据集用 ID3/C4.5，大数据集优先 CART（效率高）预剪枝控制树的深度和叶子数，是防过拟合的 “第一防线”连续特征务必先排序找最优分界点，避免随机划分通过本文的原理解析和代码示例，你已经具备构建高性能决策树的能力。下次面对分类问题时，不妨先用决策树试试 —— 它或许会给你带来惊喜！
2025-08-19 17:04:59
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原创 深入浅出决策树
在机器学习的广阔领域中，决策树是一种既直观又强大的模型。它就像我们日常生活中的决策过程，通过一步步的判断，最终得出结论。无论是分类任务还是回归任务，决策树都能胜任。今天，我们就来深入探讨决策树的奥秘，从基本概念到实际构建，带你全面掌握这一经典模型。
2025-08-18 14:13:49
503
原创 从理论到实战：KNN 算法与鸢尾花分类全解析
KNN 算法以其简单易懂、实现容易、无需训练过程的特点，成为机器学习入门的绝佳选择。但 KNN 的能力远不止于此：在回归任务中，KNN 可通过计算近邻均值实现预测在异常检测中，可通过判断样本与近邻的距离识别异常点在推荐系统中，可基于用户的近邻兴趣实现个性化推荐随着你对机器学习理解的深入，会发现 KNN 虽然简单，却蕴含着 "局部近似" 的深刻思想，这种思想在许多高级算法中都有体现。希望本文能成为你机器学习之旅的良好开端，接下来不妨尝试用 KNN 解决自己感兴趣的问题，相信你会有更多收获！
2025-08-15 17:41:48
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原创 双十一美妆数据分析：洞察消费趋势与行业秘密
在电商蓬勃发展的时代，双十一购物狂欢节已成为消费者的购物盛宴，也是商家和从业者洞察市场趋势的关键窗口。今天，我们将跟随，深入剖析双十一淘宝美妆数据，挖掘其中隐藏的消费趋势与行业秘密。
2025-08-12 15:45:45
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原创 从网页到图表：Python 爬虫 + 数据分析实战之中国大学排名可视化全流程
通过本次实战，我们掌握了：基础爬虫框架：请求→解析→存储的完整流程数据清洗技巧：4 种缺失值处理方法的适用场景可视化方法：柱形图与饼图的选择与绘制从网页数据到直观图表，Python 让数据分析变得简单高效。
2025-08-11 15:52:54
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原创 数据可视化神器 Seaborn 入门指南
Seaborn 是建立在 Matplotlib 基础之上的高级数据可视化库，专为统计数据可视化设计。简化流程：用极少的代码实现复杂统计图形美观默认：自带优雅的主题风格，无需手动调参统计集成：原生支持 Pandas 数据结构，完美适配数据分析工作流如果你厌倦了 Matplotlib 繁琐的参数配置，想要快速生成专业级图表，Seaborn 绝对是你的不二之选Seaborn 凭借其简洁的 API 和优雅的默认样式，极大降低了统计可视化的门槛。
2025-08-08 17:51:30
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原创 Python 数据可视化神器：Matplotlib 全攻略
在数据科学的世界里，可视化是洞察数据的重要窗口。而 Matplotlib 作为 Python 最经典的绘图库，几乎是所有数据从业者的必备技能。本文将带你全面掌握 Matplotlib 的核心功能，从基础绘图到高级应用，让你的数据故事更具说服力。
2025-08-07 15:42:25
628
原创 Pandas数据分析完全指南：从入门到实战应用
为 DataFrame 设置有意义的索引（如科目名、日期等）后，可以通过索引名直接查询：本文从 Pandas 的基本介绍、安装导入开始，详细讲解了 Series 和 DataFrame 两种核心数据结构的创建与操作，以及数据查询、读取和缺失值处理等关键技能。Pandas 的功能远不止于此，它还有数据分组（groupby）、合并（merge）、透视表（）等高级功能等着你去探索。掌握 Pandas，能让你在数据分析的道路上事半功倍，快去动手实践吧！
2025-08-05 18:20:43
685
原创 NumPy字符串与数学函数全解析：从基础到实战应用
NumPy的字符串和数学函数为数据科学计算提供了强大的基础工具。通过本文的学习，你应该已经掌握了：NumPy中各种字符串处理函数的用法基础数学运算和统计函数的应用如何在实际问题中综合运用这些函数这些知识将为你在数据清洗、特征工程、统计分析等数据科学任务中打下坚实基础。建议读者通过实际项目多加练习，将这些函数真正内化为自己的技能。
2025-08-05 17:55:31
1094
原创 NumPy 数组操作全解析
在数据科学与数值计算的领域中，NumPy 凭借其高效的数组操作能力占据着核心地位。本文将聚焦 NumPy 中数组操作的关键技术，从数组的连接、分割，再到元素的添加、删除与去重，通过丰富的实例代码和清晰的原理讲解，带您全面掌握 NumPy 数组操作的精髓。
2025-08-04 14:02:03
586
原创 NumPy 数组操作全解析：从基础到实战的进阶指南
在数据科学与计算的领域中，NumPy 犹如基石般重要，它为数组操作提供了强大的支持。本文将围绕 NumPy 数组操作展开，从广播机制的巧妙运用，到迭代器的灵活遍历，再到数组形状修改、翻转、连接、分割以及元素添加与删除等核心操作，全方位带您深入掌握 NumPy 数组操作的精髓。
2025-08-01 13:13:44
987
原创 从零入门 NumPy：数据科学计算的 “瑞士军刀“
在数据爆炸的时代，高效处理数据的能力变得越来越重要。NumPy 作为数据科学的基石，不仅能大幅提升你的代码效率，还能让你的编程思路从 "循环思维" 转变为 "向量思维"—— 这正是数据科学家的核心竞争力之一。无论是机器学习中的矩阵运算，还是数据分析中的统计计算，NumPy 都是你不可或缺的工具。
2025-07-31 15:14:18
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原创 从 0 到 1 掌握 BeautifulSoup：爬虫数据解析神器实战指南
BeautifulSoup 凭借简洁的 API 和强大的解析能力，成为 Python 爬虫的必备工具。掌握它的核心在于理解 HTML 结构和各类选择器的适用场景：简单结构用节点选择器（直接访问）复杂筛选用方法选择器（find_all）熟悉 CSS 用select 选择器（复制即用）
2025-07-30 17:24:41
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原创 从 0 到 1 掌握 PyMySQL：爬虫数据存储实战指南
事务处理：PyMySQL 默认开启事务，增删改操作必须通过commit()提交，失败时用rollback()回滚参数化查询：始终使用%s占位符传递参数，避免 SQL 注入资源释放：操作完成后务必关闭游标和连接，释放资源批量操作：使用进行批量插入 / 更新，效率更高字符集设置：连接时指定，避免中文乱码掌握 PyMySQL 后，你可以轻松将爬虫数据存储到 MySQL 中，为后续的数据分析和应用开发打下基础。快去试试爬取自己感兴趣的网站，用 PyMySQL 存储数据吧！
2025-07-29 18:12:53
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