学习python

看着我周边的大佬们爬教务,用python写程序抢课,我也产生了学习python的想法,然而,菜就是菜,很多东西我都一点都不了解,糊里糊涂弄出来这么个东西,里面还有许多坑要填

下面列一下我想的东西,首先,我认为我们浏览网页就是从本地给他发送一个请求,然后接受服务器端的数据展现在浏览器中,所以我们可以通过requests模块来构建post,get请求,模拟访问。

首先是模拟登陆,用fiddler发现我们发送的请求里面学号没有变,但是密码变成了一串奇怪的字符串,查询得知这是md5加密(只知道这个名字具体啥也不会),利用hashlib对密码进行加密,注意首先要将密码转化为Bytes格式
 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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