网页提纯

最新推荐文章于 2025-04-10 14:51:08 发布
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分类专栏： 网行天下 文章标签： 编程 设计模式 .net HTML Blog
    有时候发现自己兴趣挺广的，编程，设计，图像处理视频分析，模式识别，文本分析之类，都有点兴趣。看这篇文章 http://blog.youkuaiyun.com/lanphaday/archive/2007/08/13/1741185.aspx， 这个想法确实不错：使用文本和HTML代码的密度来决定一行文件是否应该输出，如果选取的内容是正文，那么其中的HTML标签肯定不高。挺有意思的，有时间可以试试这个想法，做一下网页提纯的实验。
怎么精炼java代码_网页播放器开发（四）代码精炼提纯(示例代码)
weixin_35029653的博客
02-28 115
四、精简提炼我们的播放器基本实现了，但是代码复用不高，所以我们要进行封装，以插件的形式体现。1.插件的基本运行代码如下：;(function(undefined){‘use strict‘;... ...})()上述代码就是基本的插件代码，下面详细记录这段代码所表示的意思。前面的分号，可以解决插件与其它js合并时，别的代码可能会产生的错误问题；“(function(){})()”这个结构表示立即执...
NotebookLM——一款强大的信息提纯工具
qq_64600516的博客
02-09 1001
总之，NotebookLM 通过提供强大的 AI 功能、多样的内容生成选项和灵活的协作方式，帮助用户更有效地处理和理解信息，适用于各种研究、学习和工作场景。，它提供了一个整合的平台，支持信息的输入、理解和输出。它不仅可以作为研究工具，还可以用于创建帮助文档和处理会议记录等多种场景。直接打开谷歌搜索“noteBook LM”即可。NotebookLM 的用途是帮助用户。二、如何使用noteBookLM？
网页详情页通用提取——通用新闻网站正文抽取器
有什么问题回复不及时，可以私聊我。也可以加我的星球：知识爬行者
09-27 1221
页面标题的爬取 以及页面text的爬取 python 新闻网站通用爬虫 GNE(GeneralNewsExtractor)是一个通用新闻网站正文抽取模块，输入一篇新闻网页的 HTML， 输出正文内容、标题、作者、发布时间、正文中的图片地址和正文所在的标签源代码。GNE 在提取今日头条、网易新闻、游民星空、 观察者网、凤凰网、腾讯新闻、ReadHub、新浪新闻等数百个中文新闻网站上效果非常出色，几...
大模型工程化内容-提纯大语言模型知识，探索高质量数据集构建-第二阶段
qq_48969838的博客
02-03 168
第一阶段，我们认为仅仅将思维链放在提示词工程中，效果不佳，即使是有诸多目前来看较好的大模型+匹配的搜索引擎的支持，依然无法满足高质量数据集构建需要。我们不仅仅希望将思维链放入提示词，还希望大模型本身具有思维链能力，我们也希望按照CoT的思想设计整个架构。架构中的prompt_builder.py，本身是参考长思考的原理进行设计的。架构中的api_client.py引入的是长思考的模型，并且实时联网。*****项目和数据均有保密要求，仅记录思想。主要使用了Kimi和deepseek。
Java版爬虫，爬网页，爬小说，完整教程，一看就会
TNDHY_ANNI_MXZL的博客
12-29 4732
昨天小编看到了一部不错的小说，但是没有办法下载，只能一页一页地看，于是想到了爬虫，现在Java也有了爬虫的框架，很简单，就算小白也能轻易入门，话不多说，直接上手。 1.首先引入相关依赖 不会maven的话可以按照右边直接去maven库下载添加jar包，注意不要少包，否则会报找不到类 依赖示例代码： <dependencies> <dependency> <groupId>us.codecraft</g..
python文本例题
wxx20的博客
06-23 383
1.上下文管理关键字with可以自动管理资源，无论何种原因跳出with块，总能保证文件被正确关闭： 读取并显示文本文件的前5个字符： with open('sample.txt',encoding='utf8') as fp: print(fp.read(s)) 读取并显示文本文件的所有行： with open('sample.txt',encoding='utf8') as fp: for line in fp: print(line) 2.pickle模块： 读取写入二进制文件的内容： im
十分钟走进大数据世界
李彬博客专栏
02-16 3287
大数据的概念大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。主要解决：海量数据存储和海量数据的分析计算问题大数据的特点大数据特性，谨记四字箴言：「大、快、杂、疑」1、Volume（大）资料量非常大，以前人们「手动」在表格中记录、累积出数据;现在数据是由机器
用平常语言介绍神经网络
白乔专栏
03-14 1767
http://wenku.baidu.com/link?url=23jM13V3Qe9Zx84FuEMebOMbTSk4i0Oaa5YPAVL1dfbSFC4G20GYDkUbbRvcJILgTGliXHPQgZqx5ToZscEOt0Iwp4eT71mRZhZ64USYk63 用平常语言介绍神经网络 (Neural Networks in Plain English)   因为我们没有能
提问的智慧
渡江客涂鸦板
07-31 1515
原文：How To Ask Questions The Smart Way 　　作者：Eric Steven Raymond, Rick Moen 　　翻译：王刚       　　时间：2010年9月28日 　　如果你想复制、镜像、翻译或引用本文，请参阅我的复制协议。 　　弃权申明 　　许多项目的网站在如何取得帮助的部分链接了本文，这没有关系，也正是我们想要的。但如果你是该项目生成此链
网页蜘蛛爬虫采集 【有提纯文字内容和链接功能】
03-15
网页蜘蛛爬虫采集 【有提纯文字内容和链接功能】，供大家一起共同分享学习。
化工过程流体机械》网页第5章PPT学习教案.pptx
10-02
离心机广泛应用于化工、石油、制药、食品加工等多个领域，如石化产品的精制、润滑燃油提纯、水处理、铀同位素浓缩等。在实际操作中，需要根据物料特性、分离目标（如澄清、浓缩、脱水、分级）以及工艺条件选择合适的...
设计模式简述（九）命令模式
冰糖的博客
04-06 353
命令对象封装了该命令需要的所有逻辑，不需要调用方关注内部细节。命令模式是一种体现高内聚的行为模式。，由这个命令对象完成所需业务调用。将整个请求封装成一个。
Spring其它知识点
最新发布
m0_45253972的博客
04-10 274
Spring默认的Bean作用域是单例，多个线程同时操作同一个Bean实例。若Bean包含可变成员变量，可能引发线程安全问题。
【Java设计模式】第6章 抽象工厂模式讲解
cherry5230的博客
04-08 120
【代码】【Java设计模式】第6章 抽象工厂模式讲解。
设计模式 Day 3：抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）详解
Interview_TC的博客
04-06 787
抽象工厂模式提供一个接口，用于创建一系列相关或相互依赖的对象，而无需指定它们具体的类。关键词：“一系列相关对象” → 产品族。
C++继承完全指南：从语法到设计模式----图解原理+工业级代码示例+陷阱规避
jsjs1346的博客
04-07 697
本文深入探讨了C++继承机制的核心原理与实战应用。首先通过Qt框架的成功案例与某电商系统的失败教训，对比分析了继承的优势与陷阱，指出合理使用继承需满足is-a关系且基类稳定。随后详细解析了单继承与多重继承的内存布局、虚函数机制的性能代价（约27%下降）以及对象切片等常见问题。文章重点介绍了现代C++替代方案，如组合模式、策略模式、类型擦除和CRTP，并通过性能数据对比展示了其优势。针对多重继承，揭示了编译器实现差异及虚继承的高成本（构造耗时增加150%），提出了接口隔离等解决方案。
【设计模式】创建型 -- 单例模式 （c++实现）
ProcedureStone的博客
04-08 936
在C++11 推出以前，局部静态变量的方式实现单例存在线程安全问题，所以部分人提出了一种方案，就是在主线程启动后，其他线程没有启动前，由主线程先初始化单例资源，这样其他线程获取的资源就不涉及重复初始化的情况了。当一个函数中定义一个局部静态变量，那么这个局部静态变量只会初始化一次，就是在这个函数第一次调用的时候，以后无论调用几次这个函数，函数内的局部静态变量都不再初始化。分配到内存后，new 操作会在刚刚分配的内存上调用对象的构造函数，初始化该对象的各个成员。即c++规定各厂商优化编译器，能保证线程安全。
设计模式（23种设计模式简介）
hycccccch的博客
04-09 686
设计模式是解决软件设计中常见问题的可重用解决方案模板，通过总结反复验证的代码设计经验，提升代码的可重用性、可维护性和扩展性。其核心是通过标准化的设计思想，让代码更易理解、协作更高效，并在面向对象编程中协调类与对象的交互关系。
提纯线性表
04-03
### 线性表提纯操作的概念 在线性表的操作中，“提纯”通常指去除重复元素或将特定条件下的数据筛选出来，形成一个新的线性表。这一过程可以视为一种过滤机制，目的是使线性表更加简洁和高效[^1]。 对于线性表的提纯操作，常见的方法包括但不限于去重、按条件筛选以及基于某种规则重新排列。以下是几种典型的实现方式： --- ### 方法一：利用哈希集合去重 如果目标是对线性表中的重复元素进行删除，则可以通过引入辅助的数据结构——哈希集合来完成此任务。这种方法的时间复杂度较低，能够有效减少冗余计算。 #### Python 实现示例 ```python def purify_list_with_set(input_list): seen = set() purified_list = [] for item in input_list: if item not in seen: purified_list.append(item) seen.add(item) return purified_list ``` 上述代码的核心逻辑在于维护一个 `seen` 集合用于存储已经遍历过的元素，从而避免重复项被加入最终的结果列表中。 --- ### 方法二：基于条件筛选 当需要按照某些预定义条件对线性表中的元素进行筛选时，可借助编程语言内置的功能（如列表推导式）。这种方式不仅提高了代码的可读性和健壮性，还简化了开发流程。 #### 条件筛选实例 假设我们希望从线性表中提取所有正整数值： ```python def filter_positive_numbers(input_list): return [item for item in input_list if isinstance(item, int) and item > 0] input_data = [-1, 2, 'a', 3, -4, 5] result = filter_positive_numbers(input_data) print(result) # 输出: [2, 3, 5] ``` 这里采用了列表推导式的语法糖形式，使得整个程序显得更为紧凑且易于理解。 --- ### 方法三：结合快速排序优化性能 考虑到实际应用场景可能涉及大量无序数据的情况，在执行提纯之前先对其进行一次高效的排序处理是非常必要的。正如前面提到的快速排序算法那样，它具备高效率的特点，并能很好地满足此类需求[^2]。 #### 综合应用案例 下面展示了一个完整的解决方案，其中包括了快速排序与去重功能相结合的例子： ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr else: pivot = arr[len(arr) // 2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) def purify_and_sort(input_list): sorted_list = quick_sort(input_list) purified_list = [] prev_item = None for item in sorted_list: if item != prev_item: purified_list.append(item) prev_item = item return purified_list data = [3, 6, 8, 10, 3, 2, 9, 6] output = purify_and_sort(data) print(output) # 输出: [2, 3, 6, 8, 9, 10] ``` 在此基础上进一步扩展的话还可以考虑其他高级特性比如并行化运算等等。 --- ### 总结 通过对不同场景下所需特性的分析可以看出，无论是追求简单易懂还是极致效能的设计理念都可以找到相应的技术手段予以支持。而具体选择哪一种取决于项目本身的具体情况以及开发者个人偏好等因素共同决定。
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