22、实现真实的爬虫即服务

实现真实的爬虫即服务

1. 使用 Elasticsearch 查询特定技能的工作岗位
  • 准备工作 :示例代码默认使用本地 Elastic Cloud 引擎,若需使用本地 Elasticsearch 引擎可自行修改。当前操作在本地运行的单个 Python 脚本中进行,而非容器或 API 之后。
  • 操作步骤
    1. 代码位于 11/03/search_jobs_by_skills.py 文件,以下是具体代码:
from sojobs.scraping import get_job_listing_info
from elasticsearch import Elasticsearch
import json

if __name__ == "__main__":
    es = Elasticsearch()
    job_ids = ["122517", "163854", "138222", "164641"]
    for job_id in job_ids:
        if not es.exists(index='joblistings', doc_type='job-listing', id=job_id):
            listing = get_job_listing_info(job_id)
            es.index(index='joblistings', doc_type='
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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