爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

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资源名称：Cocos2d-x学习笔记——完全掌握JS API与游戏项目开发资源截图： 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

内容概要: 本文首先以气象数据分析为例,介绍了数据加载、统计计算和绘图可视化的过程,给出了绘制温湿度变化折线图的代码。然后以温度时间序列分析为例,讲解了绘制时间序列图、进行季节性分解、以及使用时间序列工具进行预测的流程,同时提供了完整的示例代码。每部分都以示例代码展示了Matlab进行数据分析和可视化的技术思路。 适合人群: 需要利用Matlab进行数据挖掘和分析的专业人员,以及相关领域的学生。示例代码可以帮助理解数据分析方法的实现。 能学到什么: 通过学习可以掌握Matlab中的数据可视化方法,以及时间序列分析的技能,包括分解、预测等,以及将这些技术应用到解决实际问题的思路。 阅读建议: 可以关注感兴趣的示例内容,针对提供的代码进行逐行学习,需要自己编写代码实践测试。也可以搜索Matlab时间序列分析的更多用法进行扩展学习。总体而言,本文内容翔实,是Matlab数据分析学习的好参考资料

对文章《A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO: FROM YOLOV1 AND BEYOND》进行了翻译和注释，方便做论文、或者研究YOLO技术参考用。实时物体检测已经成为众多邻域应用的关键组成部分，这些领域包括：自动驾驶车辆、机器人、视频监控和增强现实等。在众多物体检测算法中，近年来，YOLO（You Only Look Once）框架以其卓越的速度和准确性脱颖而出，实际证明能够快速可靠地识别图像中的物体。自诞生以来，YOLO经过了多次迭代，每个版本都在前一版本的基础上进行改进，不断在提高性能，截至本文发稿，YOLO框架从V1已经更新到了v8。作为机器视觉技术应用的我们，有必要对YOLO的技术演进进行系统了解，熟悉YOLO每个版本之间的关键创新、差异和改进（如网络设计、损失函数修改、锚框适应和输入分辨率缩放等）。从而更好地把握YOLO的技术发展主脉搏，更好地选择应用相关的视觉识别技术。

学习笔记：层次分析法（AHP）

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斯坦福大学机器学习教程中文以及深度学习笔记;方便要深入学习原理的童鞋打印下载