<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[shadowtalon的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; shadowtalon]]></copyright><item><title><![CDATA[基于CNN的猫狗图像分类系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/147819801</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/147819801</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Fri, 09 May 2025 13:51:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了如何使用PyTorch框架构建一个卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集中的猫和狗图像进行二分类。文章详细展示了数据加载与预处理、模型构建、训练、评估以及结果可视化的完整流程，并提供了相关源代码、数据集和系统实现。通过这一具体任务，读者可以深入了解图像分类的基本步骤和PyTorch的应用方法。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[案例5：基于社交媒体数据的网络舆情情感分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/146494441</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/146494441</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Tue, 25 Mar 2025 09:37:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过上述步骤，我们完成了从社交媒体数据的读取、清洗、特征提取到使用随机森林分类器和 LSTM 模型进行情感分析的整个流程。同时，还可以结合更多的特征，如文本长度、标点符号使用等，来丰富模型的输入信息。在当今数字化时代，社交媒体产生了海量的文本数据，这些数据反映了用户的各种情感和观点。等库，对社交媒体数据进行清洗、特征提取，并分别使用随机森林分类器和 LSTM 模型进行情感分析。函数对文本进行清洗，包括转换为小写、移除 URL、@用户和非字母字符，并将清洗后的文本存储在新列。的字体和负号显示，同时下载了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[案例4：鸢尾花分类（pytorch）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/146476428</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/146476428</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Mon, 24 Mar 2025 14:56:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用交叉熵损失函数作为模型的损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。使用 Adam 优化器来更新模型的参数，学习率设置为 0.01。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[案例3：基于K近邻算法的MNIST手写数字识别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/146411606</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/146411606</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Fri, 21 Mar 2025 08:47:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习实战训练营正在持续更新中，提供源代码+数据集+1v1答疑+完整文章讲解。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[案例2：逻辑回归预测糖尿病]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/146394360</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/146394360</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Thu, 20 Mar 2025 13:21:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习实战百例训练营正在持续更新中！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[案例1：线性回归预测房价]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/146389737</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/146389737</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Thu, 20 Mar 2025 10:35:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过对加州房价数据集的线性回归分析，我们建立了一个能够预测房价的模型，并对模型进行了全面的评估和分析。通过残差分析和特征重要性分析，我们可以进一步了解模型的优缺点，并为后续的模型改进提供方向。在实际应用中，线性回归模型可以作为一种简单有效的房价预测工具，但还需要结合更多的领域知识和数据进行优化。决定系数 R² 表示模型对数据的拟合优度，取值范围在 0 到 1 之间，越接近 1 表示模型的拟合效果越好。本文将利用加州房价数据集，通过线性回归模型来分析房价的影响因素，并评估模型的性能。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库之Numpy的简介、安装、使用方法详细攻略]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/142201166</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/142201166</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Fri, 13 Sep 2024 09:18:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一种简单的过阿里系验证码的方式（仅做学习使用）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/142199174</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/142199174</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Fri, 13 Sep 2024 09:01:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天介绍一种简单的过某宝水果验证码的方式（仅做学习使用）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库之pandas的高级用法深度解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139467319</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139467319</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Wed, 05 Jun 2024 11:17:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[pandas 的高级用法为数据分析提供了强大的工具和方法。从复杂的数据选择与过滤、数据分组与聚合、时间序列分析、数据透视表、缺失数据处理、数据转换、文件读写、性能优化到类别数据优化，pandas 的高级功能可以帮助数据科学家和分析师处理各种复杂的数据分析任务。掌握这些高级用法，可以显著提高数据处理的效率和质量。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库之pandas的简介、安装、使用方法详细攻略]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139467195</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139467195</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Wed, 05 Jun 2024 11:14:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[pandas 是 Python 数据分析领域的核心库之一，它提供了丰富的功能来处理和分析数据。通过本文的介绍，你应该已经了解了如何安装 pandas，以及如何使用它进行数据读取、查看、选择、清洗、转换、合并、时间序列处理、数据分组、数据透视表创建和文件输出等操作。pandas 的强大功能使得它成为数据科学家和分析师不可或缺的工具之一。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库之pyautogui的高级用法深度解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139438243</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139438243</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Tue, 04 Jun 2024 11:37:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[pyautogui是一个功能强大的自动化库，它的高级用法可以满足复杂的自动化需求。通过屏幕图像搜索、多屏幕支持、滚动和拖动、监听键盘和鼠标事件、定时任务、异常处理以及性能优化等高级功能，pyautogui可以帮助开发者创建更加强大和灵活的自动化脚本。在使用这些高级功能时，需要注意异常处理和性能优化，以确保脚本的稳定性和效率。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库之PyAutoGUI的简介、安装、使用方法详细攻略]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139438160</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139438160</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Tue, 04 Jun 2024 11:34:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[PyAutoGUI 是一个功能强大的自动化库，它提供了丰富的方法来控制鼠标和键盘。通过本文的介绍，你应该已经了解了如何安装和使用 PyAutoGUI 来实现基本的自动化操作。在实际应用中，你可以根据自己的需求来编写更复杂的自动化脚本。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库之Scrapy-Redis的高级用法深度解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139352737</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139352737</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Fri, 31 May 2024 14:54:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[Scrapy-Redis使用来过滤重复的请求。你可以通过继承类来自定义过滤逻辑。# 自定义请求指纹生成逻辑然后在Scrapy-Redis允许你自定义调度器，以适应不同的爬取策略。设置自定义调度器创建一个继承自的类，并实现所需的方法。在中指定自定义调度器Scrapy-Redis的高级用法为爬虫开发提供了极大的灵活性和扩展性。通过自定义DupeFilter、调度器、动态控制爬取、利用Redis数据结构、负载均衡以及监控与日志，你可以构建高效、稳定且易于维护的分布式爬虫系统。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库之Scrapy-Redis简介、安装、使用方法详细攻略]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139352626</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139352626</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Fri, 31 May 2024 14:51:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[Scrapy-Redis是Scrapy框架的一个强大扩展，它利用Redis的高性能和分布式特性，使得Scrapy爬虫能够轻松实现分布式处理。通过简单的配置和代码修改，就可以将一个普通的Scrapy爬虫转变为一个高效的分布式爬虫。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库之Playwright高级用法深度解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139318169</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139318169</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Thu, 30 May 2024 10:55:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[Playwright是一个功能丰富、灵活的自动化库，它的高级用法可以帮助开发者解决复杂的自动化测试问题。本文介绍了Playwright的一些高级用法，包括浏览器上下文、选择器引擎、网络监听、模拟网络条件等。通过这些高级用法，您可以更有效地利用Playwright进行Web自动化测试。请注意，本文中的示例代码使用了Playwright的同步API，适合简单的脚本和学习目的。对于生产环境，推荐使用异步API以提高性能和效率。此外，Playwright的文档和社区资源非常丰富，是学习和解决问题的宝贵资料。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库之Playwright简介、安装、使用方法详细攻略]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139311778</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139311778</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Thu, 30 May 2024 09:29:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[跨浏览器测试：支持Chrome、Firefox和Safari。跨平台测试：支持Windows、Linux、macOS。网络交互：支持拦截、修改网络请求。文件上传下载：支持文件的上传和下载操作。屏幕截图和PDF：可以捕获页面截图或生成PDF。视频录制：可以录制浏览器会话。Playwright是一个功能强大且易于使用的自动化库，它为自动化测试提供了丰富的API。通过上述的安装和使用方法，您可以快速上手Playwright，为您的自动化测试项目增添动力。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库之retrying的高级用法深度解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139298865</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139298865</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Wed, 29 May 2024 16:16:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过参数，你可以指定只在特定类型的异常发生时才进行重试。# 只有当发生IOError时才会重试pass。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库之retrying的简介、安装、使用方法详细攻略]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139294679</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139294679</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Wed, 29 May 2024 14:17:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[默认情况下，retry装饰器会在任何异常时触发重试。但你可以通过stop和wait参数来自定义重试的条件和等待时间。"""重试条件装饰器"""try:raise# 这里可以是任何可能失败的操作# 函数将在遇到异常时等待2秒后重试，最多重试3次。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库之PyQuery的高级用法深度解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139253245</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139253245</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Tue, 28 May 2024 08:55:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[PyQuery是一个强大的Python库，它提供了类似于jQuery的语法来解析和操作HTML和XML文档。虽然PyQuery的基本用法已经相当直观，但本文将深入探讨一些高级用法，帮助开发者更高效地处理复杂的HTML文档。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库之PyQuery的简介、安装、使用方法详细攻略]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139253186</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shadowtalon/article/details/139253186</guid><author>shadowtalon</author><pubDate>Tue, 28 May 2024 08:52:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[PyQuery是一个强大的库，它提供了一种简单的方式来处理HTML文档。它使得Python中的HTML操作变得直观和易于理解，特别是对于那些熟悉jQuery的开发者来说。通过上述的使用方法，你可以开始使用PyQuery来解析和操作HTML文档了。]]></description><category></category></item></channel></rss>