homework05

1.下载音乐
代码:

import json
import multiprocessing
import requests
def text (path):
    list1 = []
    list2 = []
    with open(path,mode='r') as f:
        res = f.readlines()[0].strip('\n').split('}')
        for json_ in res[:-1]:
            _json = json_ + '}'
            _json = json.loads(_json)
            song_play_url = _json['song_play_url']
            if song_play_url is not None:
                list1.append(song_play_url)
                song_name = _json['song_name']
                list2.append(song_name)
        return list1 , list2
song_url,song_name = text('E:\\VScode\\top_500.txt')

def A(song_url,song_name):
    i = -1
    for path in song_url:
        i += 1
        response = requests.get(path)
        mp3_ = response.content
        with open('E:\\music\\'+song_name[i]+'.mp3',mode='wb') as f:
            f.write(mp3_)
if __name__ == "__main__":
    x = int(len(song_url)/2)
    # 创建进程
    p1 = multiprocessing.Process(target = A,args=(song_url[0:x],song_name[0:x]))
    p2 = multiprocessing.Process(target = A,args=(song_url[x:],song_name[x:]))
    # 启动进程
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

运行结果:
在这里插入图片描述

2.2.想办法把 https://www.17k.com/list/3015690.html 页面中章节详情的内容URL给拿到
2.1 做进程划分,爬取章节页面详情存储到本地,一个章节一个html文件.
2.2 html = response.text
2.3 如果你的请求返回出来的是乱码,设置response.encoding=‘utf-8’/‘gbk’…
2.4 你把文章的内容给拿出来存到本地.
代码:

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值