.NET2.0抓取网页全部链接

本文介绍了一个使用C#编写的简单网页链接抓取器。该抓取器通过输入目标网址,能够从网页中提取所有链接地址,并显示在界面上。采用正则表达式匹配链接,同时利用集合来去除重复项。

using System;
using System.Data;
using System.Configuration;
using System.Web;
using System.Web.Security;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using System.Web.UI.WebControls.WebParts;
using System.Web.UI.HtmlControls;
using System.Text.RegularExpressions;
using System.Net;
using System.IO;
using System.Collections;

public partial class _Default : System.Web.UI.Page
{
    protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
    {
        if (!IsPostBack)
        {
           
        }
       
    }


    protected void Button1_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        TextBox2.Text = "";
        string web_url = this.TextBox1.Text;//"http://blog.youkuaiyun.com/21aspnet/"
        string all_code = "";
        HttpWebRequest all_codeRequest = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(web_url);
        WebResponse all_codeResponse = all_codeRequest.GetResponse();
        StreamReader the_Reader = new StreamReader(all_codeResponse.GetResponseStream());
        all_code = the_Reader.ReadToEnd();
        the_Reader.Close();
        ArrayList my_list = new ArrayList();
        string p = @"http://([/w-]+/.)+[/w-]+(/[/w- ./?%&=]*)?";
        Regex re = new Regex(p, RegexOptions.IgnoreCase);
        MatchCollection mc = re.Matches(all_code);

        for (int i = 0; i <= mc.Count - 1; i++)
        {
            bool _foo = false;
            string name = mc[i].ToString();
            foreach (string list in my_list)
            {
                if (name == list)
                {
                    _foo = true;
                    break;
                }
            }//过滤

            if (!_foo)
            {
                TextBox2.Text += name + "/n";
            }
        }
    }
}


前台
<%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true"  CodeFile="Default.aspx.cs" Inherits="_Default" %>

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" >
<head runat="server">
    <title>抓取网页所有链接</title>
   
</head>
<body >
    <form id="form1" runat="server">
    <div>
        <asp:TextBox ID="TextBox1" runat="server" Width="481px"></asp:TextBox>
        <asp:Button ID="Button1" runat="server" OnClick="Button1_Click" Text="提取" />
        <br />
        <asp:TextBox ID="TextBox2" runat="server" Height="304px" TextMode="MultiLine" Width="524px"></asp:TextBox></div>
    </form>
</body>
</html>

 

 

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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