《哪吒2》再夺4月票房冠军 已连续4个月夺冠

快科技5月1日消息,据灯塔专业版数据,截至4月30日21时,2025年4月票房11.94亿,《哪吒之魔童闹海》成为4月票房冠军,同时连续4个月获得月度票房冠军。

具体数据来看,《哪吒2》4月票房2.32亿,位居第一。

《向阳·花》2.28亿,排名第二,《我的世界大电影》1.87亿,排名第三。《不说话的爱》1.39亿,排名第四。

《哪吒2》再夺4月票房冠军 已连续4个月夺冠

同样春节档上映的《唐探1900》4月票房4230万,排名第六。

根据灯塔专业版,4月30日电影《水饺皇后》正式上映第一天获得票房日冠!截至5月1日0时0分,票房突破3000万。 

《哪吒2》再夺4月票房冠军 已连续4个月夺冠

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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
### 电影《哪吒2票房数据爬取方法 为了实现对电影《哪吒2》从上映至今的票房数据爬取,可以通过以下方式完成: #### 数据源的选择 通常情况下,电影票房数据可以从公开网站上获取,例如猫眼电影、淘票票或豆瓣等平台。这些网站提供了详细的票房统计信息,包括每日票房、累计票房以及分地区票房等。 #### 使用Python进行网页爬虫开发 以下是基于Python的一个基本流程来爬取目标数据[^1]: 1. **发送HTTP请求** 需要向目标网站发起GET请求并模拟浏览器行为以避免被反爬机制阻止。这一步骤中需设置合适的User-Agent和其他必要的头部字段。 ```python import requests headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } url = "https://www.maoyan.com/films?showType=3" response = requests.get(url, headers=headers) ``` 2. **解析HTML页面** 利用`BeautifulSoup`库或者正则表达式提取所需的信息。这里假设我们已经定位到了具体的影片链接地址,并进一步访问其详情页抓取票房相关内容。 ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movie_links = [] for link in soup.find_all('a', href=True): if "/films/" in link['href']: full_url = f"https://www.maoyan.com{link['href']}" movie_links.append(full_url) ``` 3. **处理动态加载的内容** 如果遇到JavaScript渲染后的数据,则可能需要用到Selenium或其他自动化测试框架驱动真实浏览器运行脚本后再读取DOM树中的节点值[^2]。 4. **存储结构化数据** 将收集来的原始资料转化为易于操作的形式存入数据库表单里供后续分析调用。 ```python import pandas as pd dataframe = pd.DataFrame({ 'date': dates, 'box_office': box_offices }) dataframe.to_csv('./nezzar_boxoffice.csv', index=False, encoding='utf_8_sig') ``` 以上就是关于如何利用编程手段自动采集网络资源的一般思路概述[^2]。
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