Python教你付费文档免费下载,省出零食钱

python爬虫爬取百度文档 打开爬取到的图片内容为想要的文档,后续可通过图片转文字获取详情文档。1.获取文档内容,百度文库的文档大多是图片形式。这里面就有所需的所有图片内容。浏览器中搜索找到图片的来源。2.导入数据模块请求数据。3.将图片文件爬取下来。 阅读详情

前言

在这里插入图片描述

我们下载资料经常会用到百度文库,但百度文档大部分资料下载是要收费的,总是会遇到想要的资料开会员才能下载,但是为了下一篇资料,开一个会员总会觉得太浪费了,毕竟现在各大会员也有要涨价的趋势了。

需要Python零基础学习资料的伙伴,可以在公众号【码农资料库】中回复【py】自行领取 包括以下学习资料:

① Python所有方向的学习路线图,清楚各个方向要学什么东西

②Python课程视频,涵盖必备基础、爬虫和数据分析

③ Python实战案例,学习不再是只会理论

④ Python电子好书,从入门到高阶应有尽有

⑤ 华为出品独家Python漫画教程,手机也能学习 ⑥ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

你说可以不下载只进行复制复制,但是百度文库就连超出复制字数也要收费,或者是干脆不能复制。

在这里插入图片描述

如何解决这个问题,现在我们就来学学如何利用Python免费下载文档。

在这里插入图片描述

由于百度文库的内容是通过网页展示的,那我们猜他是通过后台加载进来的。可以先通过Ctrl+u查看HTML源码,看源码里面是否有文档数据。很遗憾HTML源码里面并没有文档内容。

确定不是通过HTML加载的之后,我们就可以大胆地猜测他是通过json异步加载。所以通过F12打开开发者管理工具network抓包,查看页面加载过程请求的URL。这里会有大量的请求,但是我们仔细观察会发现有一个0.json的URL返回的数据就是文档的文本数据。

在这里插入图片描述

拿到请求文档数据的URL后需要确定URL参数。通过查看headers确定请求方式为GET请求。请求参数里x-bce-range和token是变动的,其他都是固定不变。

在这里插入图片描述

token这个东西很多时候都会写入到HTML页面里去,用途是防csrf攻击。但是百度文档里面的token有什么用我们不用关心,重要的是这个token那里来。去HTML源代码里查看这两个变量能不能获取到。

在这里插入图片描述

果然,在HTML源码里有一段js代码,其中就包含了所有请求文档的URL。看起来有点像,但还是不一样啊!其实这里是包含了转移符 \ ,还有一个比较奇怪的 \x22 其实是一个双引号。把这段不规范的json数据提取出来替换掉 \ 和 \x22就是一个标准的json格式数据。

提取文档数据URL代码实现

在这里插入图片描述

拿到URL之后继续发送请求获取文档数据,文档数据是分段保存到json里面的,json里面的数据如下图所示。

在这里插入图片描述

字段解释:

 c: 数据
    p: 位置
    r: 暂时不确定作用
    s: 字体样式
    t: 数据格式(word文本,pic图片)
    ps: 样式,_enter:1 表示换行,同一段的文本ps值为空
123456

由于图片加载比较特殊,有时候可能通过一个请求加载两张图片,不好确定图片的位置,所以这里暂且不考虑图片,我们只抓取文本。

在这里插入图片描述

到这里就已经可以把一个百度文档的文本内容完整下载下来。

网上随机选一篇文档来测试效果,纯文本的文档效果贼好。缺点就是不能同时下载图片插入到word里面去。

在这里插入图片描述

小企业AI落地五步法:从业务断点出发的自动化实战指南 AI自动化不是技术炫技,而是中小商家抢回被琐事吞噬的时间与利润。从识别业务流中的真实断点出发,理解AI作为‘稳、快、不知疲倦’执行体的底层原理,其核心价值在于降低人力依赖、压缩错误率、加速客户触点响应。典型应用场景包括客服响应提速、订单发货闭环、预约排班同步等高频重复环节。本文聚焦小企业专属路径——拒绝大厂通用方案,强调无需代码、无需IT、无需额外硬件的‘三无’落地逻辑,并以真实案例验证‘诊断-闭环-选型-灰度-监控’五步螺旋上升模型,直击微信消息漏回、Excel手工对账、跨系统数据割裂等高频痛点。 阅读详情

相关推荐

Claude Managed Agents:AI 代理的运行时操作系统革命

AI 代理(Agent)正从依赖大模型上下文的脆弱对话流,演进为具备状态持久化、可审计、可恢复能力的可靠进程。其核心原理在于解耦 Session(事件日志)、Harness(无状态执行器)与 Sandbox(凭证隔离沙箱)三层抽象,从根本上解决上下文爆炸、调试不可追溯、安全边界模糊等工程顽疾。这一架构范式不仅提升 AI 行为的可预测性与合规性,更支撑起营销分析、销售协同、安全审计等高价值生产场景。Claude Managed Agents 作为典型代表,标志着 AI 运行时正迈向类操作系统级别的工业成熟度。

weixin_34080571的博客 448

Python如何免费获取付费文档的数据, 保存word文档

嗨喽~大家好呀,这里是魔王呐 ❤ ~!

python56123的博客 2702

Python爬取百度文库文档,免费下载所有文档!

通过查找特定的元素,我们可以找到文档的下载链接。然后,我们构造完整的下载链接,并发送下载请求获取文档的内容。在本篇文章中,我们将学习如何使用Python编写一个简单的网络爬虫来下载百度文库中的文档,而无需充值VIP会员。请注意,百度文库可能会对频繁的爬取请求进行限制或阻止。为了避免出现问题,请尊重网站的使用规则,并在进行大量爬取操作时采取适当的措施,例如设置适当的请求间隔或使用代理服务器。首先,我们需要安装所需的库。运行代码后,它将下载并保存指定的文档到本地。替换为你想要下载的文档的URL,将。

HackVibe的博客 1280

免费复制/下载收费文档的方法总结

有些网站需要付费开通VIP才让复制/下载内容,以下方法不用付费即可复制我们所需要的内容,任选其一使用,不适用的时候换一种方法。

m0_64139004的博客 18万+

【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第六十三篇 人机交互之前端交互参数知识库02

每个分支下又细分了四个关键方向,并按照“研究对象/焦点、基本问题、核心理论/概念、研究方法、应用/目标、前沿/发展”的框架进行阐述,严格遵循了六级编码体系。在最终整合时,应建立唯一的学科分类编码表(例如,用两位数字或“ART”、“MED”、“ECO”等字母前缀),并确保所有下级编码(尺度、层次、类别、子类、具体项)的逻辑一致性。此回答中的编码为示例,实际系统需据此调整。控制过程(前馈、同期、反馈)、全面质量管理(TQM)、平衡计分卡(BSC)定量(调查、实验)、定性(访谈、民族志)、混合方法、大数据。

weixin_49199313的博客 675

python文库爬虫源码和应用程序

使用使用python实现的爬虫爬取baidu文库源码+exe可执行程序有简单UI界面 源码包内有程序源码以及单独提出的不同方法爬取源码

Python新手必备:5大编程练习平台深度评测与高效学习路径

编程学习的关键在于实践,而选择合适的练习平台是构建扎实编程能力的基础。对于Python初学者而言,在掌握变量、循环、函数等基础语法后,通过结构化练习来巩固知识、培养算法思维至关重要。有效的练习不仅能加深对核心数据结构(如列表、字典)的理解,更能训练将实际问题转化为代码的抽象能力,这是从理论迈向工程实践的核心环节。针对这一需求,市面上涌现了多种风格的编程练习平台,例如侧重算法与数据结构系统性训练的LeetCode,以及强调游戏化、即时反馈与社区互动的Codewars。这些平台通过精心设计的题目和交互机制,为学

weixin_34348805的博客 356

不用SE63逐个翻译!ABAP函数LXE_OBJ_TEXT_PAIR_WRITE批量处理TCODE描述的3种姿势

本文介绍了三种利用ABAP函数LXE_OBJ_TEXT_PAIR_WRITE批量翻译SAP事务码(TCODE)描述的高效方案,旨在替代SE63逐个翻译的低效操作。内容涵盖从基础循环、Excel导入到全自动程序集成的实现方法,帮助开发者显著提升批量翻译效率,并深入解析了SAP翻译体系的核心原理与实战技巧。

weixin_42593130的博客 659

小程序领域的市场细分与定位

小程序自2017年微信推出以来,已发展成覆盖10亿用户、年交易规模超10万亿的超级生态。但随着竞争加剧,“盲目开发→流量枯竭→用户流失"的恶性循环普遍存在。本文聚焦"如何通过市场细分与定位找到差异化机会”,覆盖微信/支付宝/抖音等主流平台,适用于工具、电商、服务等全类型小程序。本文从"为什么需要细分"入手,通过生活场景类比解释核心概念,拆解5大细分维度,讲解3大定位策略,结合实战案例演示数据驱动的落地方法,最后展望未来趋势。市场细分:把用户按行为/属性/场景等分成不同群体(像分班级)用户定位。

小程序开发 1139

Python爬虫实战:逆向工程与异步处理攻克Pinterest无限滚动瀑布流

我们将从零开始,逐步分析其数据接口,构建一个功能完整的爬虫,并深入探讨反爬虫策略的应对、性能优化以及数据存储等高级主题。: 在实际爬取中,你需要先访问一次Pinterest主页,获取初始的Cookie和CSRF Token,然后再发起API请求。: Python爬虫,Pinterest,无限滚动,瀑布流,异步IO,httpx,逆向工程,API接口,动态内容,反爬虫。你会很快发现一些关键的请求模式。:页面初始加载有限内容,随着用户滚动,新的图片块通过AJAX动态加载,实现“永无止境”的浏览。

2201_76125261的博客 551

【K8S系列】Kubernetes 中 Pod 无法通过 Service 名称访问服务的 DNS 解析失败问题【已解决】

在 Kubernetes 中,Service 提供了一种稳定的方式,通过名称访问一组 Pod。当其他 Pod 无法通过 Service 名称访问服务,并且出现 DNS 解析失败时,通常会导致应用无法正常工作。本文将详细分析此问题的常见原因及其解决方案。

颜淡慕潇 1万+

2025国产大模型实战指南:职场人如何选对AI工具

大型语言模型(LLM)作为人工智能的核心技术,已从实验室走向真实办公场景。其本质是基于海量文本学习语言规律与知识关联的深度神经网络,技术价值在于将模糊需求转化为可执行结果。当前国产大模型在通用能力上趋于均质化,真正差异体现在对中文语境、业务逻辑和多模态输入的理解深度——即‘场景穿透力’。典型应用场景包括政务文档解析、方言语音转写、销售数据分析、小红书文案生成等高频职场任务。本文聚焦GPT类交互范式下的实测经验,不比参数,只看能否三分钟提炼招标文件风险点、能否听懂带口音的客户投诉、能否把Excel数据自动变成

chuanao8829的博客 394

模拟一个基站和一个移动台之间的信号传播

同样使用时间序列和上述参数计算出反射径信号的信号强度。根据时间序列和上述参数,计算出直射径信号的信号强度。该信号被视为一个简单的正弦波信号,其频率是2Hz。:时间序列,从0.1秒开始,每隔0.0001秒采样一次,直到12秒。:设置坐标轴范围,横轴范围为0到12秒,纵轴范围为-0.5到0.5。:移动台移动的速度。:移动台距离基站的初始距离。:基站到反射墙的距离。假设基站到反射墙的距离为15米。:绘制直射径信号、反射径信号和合成信号的波形图。:添加标签,标注每条曲线对应的含义。表示反射径信号的颜色为绿色,

Fanjufei的博客 291

Grok 4:从语言模型到自主推理引擎的技术跃迁

大型语言模型(LLM)正经历关键范式转变——从文本生成工具迈向具备结构化推理与跨领域泛化能力的通用问题求解器。其核心原理在于后训练阶段对思维链、规则内演绎与元认知能力的深度强化,技术价值体现在可复现的高负荷任务完成质量、零样本迁移稳定性及工程级鲁棒性输出。典型应用场景覆盖科研推导、商业系统建模、嵌入式编程等需多步逻辑闭环的复杂领域。Grok 4 作为这一演进路径的标志性成果,以‘婴儿级 AGI’为能力锚点,实证了 LLM 在物理直觉驱动符号操作、题目歧义识别、动态目标分解等高级认知活动上的实质性突破。

weixin_30660027的博客 352

NX二次开发 内部函数鼠标动态位置获取

内部函数鼠标动态位置获取

qq285503851的博客 3336

1-Wire 单总线硬件结构及软件时序分析(实测波形+C代码分析)

1根线就可以通信,是不是很神奇?因为其节省I/O口的优点而被广泛使用!

记得诚 1万+

Python教你如何免费获取付费文档的数据, 保存word文档

嗨喽~大家好呀,这里是小曼呐 ❤ ~!

想学习python欢迎在评论区留言,我看到都会用心回复 1064

petalinux2022.2启动文件编译配置

petalinux2021之前的版本里,导入目录components/yocto/下的“environment-setup-aarch64-xilinx-linux” 和 “layers/core/oe-init-build-env”的环境,能使用Yocto的devtool工具。(加入下面内容,先petalinux-build下载完成后才能有源码)制作 BOOT.BIN 启动文件:petalinux-package --boot --fsbl --fpga --u-boot --force。

wangjie36的博客 1389

当我学会了Python之后,某文库所有文档轻松下载,确定不来薅羊毛吗?

嗨喽~大家好呀,这里是魔王呐 ❤ ~!本账号也发了很多关于python相关的案例教程文章,🧡 关注🧡 评论评论留下你需求, 下一期的文章内容, 由你来定!今天就教大家如何实现 某Bai文库内容获取。

python56123的博客 583

Vue3 - Element Plus 下拉选择器 el-select 覆盖修改 placeholder样式,解决覆盖不生效问题(支持修改文字颜色、文字大小、选择器边框、hover效果、宽高等任意样式

vue3,element-plus,el-select,下拉选择器,下拉选择框,Select选择器,deep覆盖无效怎么办,怎么修改placeholder文字颜色,选择器select修改边框样式,修改文字大小,elementPlus选择器如何覆盖hover效果,使用deep改不了样式,修改边框颜色,select去掉边框,vue3+elementPlus中select选择器如何修改placeholder文字样式,修改el-select样式,select选择器样式覆盖不了咋办,el-select如何覆盖原样式,

🏆 前端领域优质创作者 1万+

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

怎样用python爬虫付费文档_python爬文档

广告关闭腾讯云11.11云上盛惠 ,精选热门产品助力上云,云服务器首年88元起,买的越多返的越多,最高返5000元!最近项目需要将批量链接中的pdf文档爬下来处理,根据以下步骤完成了任务:将批量下载链接copy到text中,每行1个链接; 再读txt文档构造url_list列表,利用readlines返回以行为单位的列表; 利用str的rstrip方法,删除 string 字符串末尾的指定字符(默...

weixin_39529128的博客 2746

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

python下载付费文档教程-python爬文档

广告关闭2017年12月,云+社区对外发布,从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来,我们一起乘风破浪,创造无限可能。最近项目需要将批量链接中的pdf文档爬下来处理,根据以下步骤完成了任务:将批量下载链接copy到text中,每行1个链接; 再读txt文档构造url_list列表,利用readlines返回以行为单位的列表; 利用str的rstrip方法,删除 string 字符串末尾的指定...

weixin_37988176的博客 4777

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

Python爬取某网站文档数据完整教程(附源码)

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。 基本开发环境 Python 3.6 Pycharm 相关模块的使用 import os import requests import time import re import json from docx import Document from docx.shared import Cm 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。 Python爬虫、数.

Python案例分享,B站视频教程:https://space.bilibili.com/523606542 4495
上一篇: 零经验的人都是怎么转行的?
下一篇: 史上最全Python14张思维导图+字节跳动出品《Python背记手册》,高清PDF限时开放!
黑客老许
博客等级 码龄8年 6153粉丝 1028原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值