8、网页数据提取与探索:Nokogiri的使用指南

网页数据提取与探索:Nokogiri的使用指南

在网页数据处理中,我们经常需要从HTML文档中提取特定信息,Nokogiri是一个强大的工具,它能帮助我们完成元素选择、信息提取和文档导航等任务。下面将详细介绍Nokogiri的使用方法和相关技巧。

1. 处理元素

当我们使用XPath或CSS选择器选定了适合当前任务的元素后,通常只完成了一半的工作,接下来需要对匹配到的元素进行实际操作,主要包括以下两类任务:
- 提取信息 :提取元素的文本内容、属性值或元素名称。
- 文档导航 :从当前位置在文档中进行上下或横向导航。

2. 从元素中提取信息

一般来说,从元素中提取的信息主要有三种:元素自身的文本内容、属性内容和元素名称。Nokogiri节点提供了三种有用的方法来提取这三种类型的信息。
- 读取元素的文本 :使用 text 方法提取元素的文本。例如,提取文档中所有二级标题的文本:

require "nokogiri"
doc = Nokogiri::HTML(<<-DOC)
<html>
<body>
<h2>This is a heading</h2>
<p>This is a paragraph</p>
<h2>This is also a heading</h2>
<p>This is 
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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