Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&机器学习等.zip Python 笔记源码——内含python后端&

深度学习建模预测全流程(Python)实战分析.docx

│ Python3爬虫课程资料代码 │ ├─章节1： 环境配置 │ 课时01：Python3+Pip环境配置.mp4 │ 课时02：MongoDB环境配置.mp4 │ 课时03：Redis环境配置.mp4 │ 课时04：MySQL的安装.mp4 │ 课时05：Python多版本共存配置.mp4 │ 课时06：Python爬虫常用库的安装.mp4 │ ├─章节2： 基础篇 │ 课时07：爬虫基本原理讲解.mp4 │ 课时08：Urllib库基本使用.mp4 │ 课时09：Requests库基本使用.mp4 │ 课时10：正则表达式基础.mp4 │ 课时11：BeautifulSoup库详解.mp4 │ 课时12：PyQuery详解.mp4 │ 课时13：Selenium详解.mp4 │ ├─章节3： 实战篇 │ 课时14：Requests+正则表达式爬取猫眼电影.mp4 │ 课时15：分析Ajax请求并抓取今日头条街拍美图 .mp4 │ 课时16：使用Selenium模拟浏览器抓取淘宝商品美食信息.mp4 │ 课时17：使用Redis+Flask维护动态代理池.mp4 │ 课时18：使用代理处理反爬抓取微信文章.mp4 │ 课时19：使用Redis+Flask维护动态Cookies池.mp4 │ ├─章节4： 框架篇 │ 课时20：PySpider框架基本使用及抓取TripAdvisor实战.mp4 │ 课时21：PySpider架构概述及用法详解.mp4 │ 课时22：Scrapy框架安装.mp4 │ 课时23：Scrapy框架基本使用.mp4 │ 课时24：Scrapy命令行详解.mp4 │ 课时25：Scrapy中选择器用法.mp4 │ 课时26：Scrapy中Spiders用法.mp4 │ 课时27：Scrapy中Item Pipeline的用法.mp4 │ 课时28：Scrapy中Download Middleware的用法.mp4 │ 课时29：Scrapy爬取知乎用户信息实战.mp4 │ 课时30：Scrapy+Cookies池抓取新浪微博.mp4 │ 课时31：Scrapy+Tushare爬取微博股票数据.mp4 │ └─章节5： 分布式篇 课时32：Scrapy分布式原理及Scrapy-Redis源码解析.mp4 课时33：Scrapy分布式架构搭建抓取知乎.mp4 课时34：Scrapy分布式的部署详解.mp4

手把手教你用Python开发抖音表白神器

知识点：1. 网页分析--数据包抓取 2.页面分析进阶教学+基础逻辑模式 3. python基础+爬虫知识点 4.工具：pycharm+python

由于与作者用的版本不同的问题，这本书里面很多代码方式对模块的新版本不适用了，以下作一些记录与修改。 有关书中4-1用拉格朗日法进行插补，会有几处warning和报错, 网上大部分小伙伴都在解决过滤异常值的告警问题，其实真正有问题的是这里： 仅针对课本里出现的问题，正常的索引都是从0开始，但是当n<k的时候，索引就为负的了。老版本时会自动未申明的索引值赋值为none，但是新版本时不好使了，会直接报错。具体可查阅报错信息后的官网链接： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#deprecate-lo

Python实战一：抓取onenet数据,并通过EXCEL和动态折线图展示

信用卡数字的识别 项目逻辑： 我认为一个合格的项目组织者或者执行者需要从项目的整体架构掌握本身，首先对该项目的逻辑做一个整体的介绍： 一、项目需求： 1、信用卡数字的模板，用于匹配其他信用卡（并且已知） 2、各种信用卡，用于测试算法的准确性 二、项目流程 ① 1）读入图像、灰度化、二值化进行数据预处理 2）画出处理的轮廓 3）对各个轮廓进行按照left-right排序 4）排序好之后进行保存 ② 5）待处理的图像数据，灰度化 6）数据预处理：a)首先对轮廓进行顶帽操作，过滤掉不必要的噪声 b)完成形态学的闭操作，使得轮廓粘合在一起，方便找出需要的轮

主要讲如何在公司利用Python 搞API自动化。 1.分层设计思路 dataPool :数据池层，里面有我们需要的各种数据，包括一些公共数据等 config :基础配置 tools : 工具层 common： 公共方法层 runCase :需要运行的测试用例 noRunCase :不需要运行的测试用例 testReport :这里存放生成的测试报告 2.编写common： 公共方法层 2.1 getTimestamp.py 我们在common文件夹下新建一个getTimestamp.py。 因为业务中需要用到时间戳，我们这里把时间戳转换成str类型 # -*- coding:utf-8

主要为大家详细介绍了机器学习python实战之手写数字识别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下