python爬虫项目（五十三）：爬取各大网络课程平台课程数据，分析学习趋势

斌擎人工智能官方账号

于 2024-10-03 22:06:46 发布

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文章标签： python 爬虫学习开发语言网络爬虫信息可视化

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_68036862/article/details/142696960

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一、引言

随着数字化时代的到来，网络课程的普及程度显著提高，成为越来越多学习者获取知识和技能的重要途径。根据相关统计，全球在线教育市场正在快速增长，预计到2025年将达到3750亿美元。在这一背景下，分析各大网络课程平台的课程数据，可以为教育工作者、学生和企业提供重要的市场洞察与趋势预测。

本文将通过爬虫技术，从多个知名网络课程平台（如Coursera、Udemy、edX等）获取课程数据，并对学习趋势进行分析，以期揭示在线学习领域的变化与发展方向。

二、项目准备

2.1 目标

本项目的主要目标是爬取各大网络课程平台的课程数据，并通过数据分析揭示学习趋势。具体目标包括：

识别热门课程及其主题
分析课程的评分、学习人数和开设时间
研究不同学科的学习趋势
提供对未来学习方向的预测

2.2 工具与技术栈

为了实现上述目标，我们将使用以下工具和技术：

Python：作为主要编程语言。
Requests：用于发送HTTP请求，获取网页数据

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本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的家具识别检测系统，旨在实现高效、准确的家具目标检测。系统采用YOLOv12算法，结合自定义的YOLO格式家具数据集（包含椅子、沙发和桌子三类目标）。系统配备了用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验结果表明，该系统在测试集上达到了较高的检测精度，mAP（平均精度）达到98.7%，验证了YOLOv12在家具检测任务中的有效性。本文提供了完整的Python项目源码、预训练模型及数据集，为后续研究与应用提供了可复现的解决方案。

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基于深度学习YOLOv12的手语识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）

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本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的手语识别检测系统，旨在实现高效、准确的手语字母（A-Z）实时检测。系统采用改进的YOLOv12算法，结合自定义YOLO格式数据集（包含训练集504张、验证集144张和测试集72张图像），通过目标检测技术定位并分类手语动作。此外，系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验结果表明，该系统在手语字母识别任务中表现出较高的检测精度和鲁棒性，为手语翻译和人机交互应用提供了可行的解决方案。