爬虫100大球星

#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import urllib
import urllib2
import re
import os
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

class BDTB:
    def __init__(self):
        self.url = "http://tieba.baidu.com/p/2884111109?see_lz=1&pn="
        self.pageIndex = 1
        self.headers = {"User-Agent":"Mozzila/4.0(compatible;MSIE 5.5;Windows NT)"}


    def getPage(self):
        while self.pageIndex <= 4:
            try:
                url = self.url + str(self.pageIndex)
                #print url
                req = urllib2.Request(url,headers = self.headers)
                resp = urllib2.urlopen(req)
                content = resp.read().encode('utf-8')
                #print content
                patterns = re.compile("(1*dd*、)(w*s?w*)")#正则表达式匹配
                #print 'hello'
                #print patterns
                items = re.findall(patterns,content)
                #print items
                for item in items:
                    print (str(item[0])+str(item[1])).encode('cp936')
            except urllib2.URLError,e:
                if hasattr(e,'code'):
                    print e.code
                if hasattr(e,'reason'):
                    print e.reason
            finally:
                self.pageIndex += 1
        return True


bdtb = BDTB()
bdtb.getPage()

Categories: Python, 爬虫

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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