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。
2024-04-12 19:18:34 755KB 爬虫 python 数据收集
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基于StyleGAN2的新版人脸生成器 Read English Introduction:   这儿是一批基于StyleGAN2制作的新版人脸生成器,既包含基于旧版重制的,,,和生成器,也新增了两款更具美学意义的和生成器,并附赠有通配的人脸属性编辑器。做了这么多款生成器已经足够用,我将不再尝试做人脸生成器相关的新内容,而是去探索更实用、更能满足用户需求的生成技术,以更好地服务人民(譬如可以了解一下)。   生成器的作用是可提供我们各种样式的人脸素材,供我们在多种场景下应用并有助于节省寻找真人(人脸)的成本,值得注意的是,每张人脸都是不存在于这个世界上的AI虚拟人物,他们独特且永不重复。 新版的提升与价值何在?   基于StyleGAN2制作的版本消除了图片中水滴斑点和扭曲/损坏现象的出现,使生成的成功率接近100%(可参见下方随机生成的数据集),能被应用于大批量生成任务之中;另外图片的质
2024-04-12 17:27:14 21.8MB Python
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该版本由官网https://www.python.org/downloads/windows/下载,方便大家安装使用
2024-04-12 14:50:40 24.78MB python3.7 windows64
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基于python实现微信接入ChatGpt进行自动回复
2024-04-12 14:08:29 1.2MB 微信 python 人工智能
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基于python的药店药品管理系统 - 毕业设计 - 课程设计.zip
2024-04-12 13:42:26 20.6MB
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CICIDS2017数据集包含良性和最新的常见攻击,与真实的现实世界数据(PCAPs)相类似。它还包括使用CICFlowMeter进行网络流量分析的结果,并根据时间戳、源和目的IP、源和目的端口、协议和攻击来标记流量(CSV文件)。此外,还提供了提取的特征定义。 生成真实的背景流量是我们建立这个数据集的首要任务。我们使用了我们提出的B-Profile系统(Sharafaldin, et al. 2016)来描述人类互动的抽象行为并生成自然的良性背景流量。对于这个数据集,我们建立了基于HTTP、HTTPS、FTP、SSH和电子邮件协议的25个用户的抽象行为。Friday-WorkingHours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 73.55MB Wednesday-workingHours.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 214.74MB Friday-WorkingHours-Afternoon-PortScan.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 73.34MB Friday-WorkingHours-Mo
2024-04-12 12:10:51 210.28MB 机器学习 python 数据集
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yolov8### 内容概要 本文详细介绍了如何使用YOLOv5进行目标检测,包括环境配置、数据准备、模型训练、模型评估、模型优化和模型部署。YOLOv5是一个非常流行的目标检测模型,以其速度和准确性而闻名。本文旨在帮助初学者快速上手YOLOv5,并在自己的项目中实现目标检测。 ### 适用人群 本文主要面向初学者,尤其是那些对目标检测感兴趣但没有相关经验的读者。通过通俗易懂的语言和详细的步骤,初学者可以轻松理解并实践YOLOv5的使用方法。 ### 使用场景及目标 YOLOv5适用于多种场景,如安全监控、自动驾驶、图像识别等。通过学习如何使用YOLOv5进行目标检测,读者可以为自己的项目或研究添加强大的目标检测功能,提高项目的实用性和准确性。 ### 其他说明 本文假设读者已经具备一定的Python基础和计算机视觉知识。此外,由于YOLOv5是一个不断更新的项目,建议读者关注其官方仓库以获取最新信息和更新。
2024-04-12 11:12:03 206KB 目标检测 自动驾驶 python 计算机视觉
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使用Python网络编程实现DHCP服务器,在理解 DHCP 协议的基础上,编写一个 DHCP 服务器,为网络中的主机动态分配 IP 地址等信息。 2. 设计语言:Python、C/C++。 3. 原理:根据 DHCP 工作过程,即 DHCP 正常工作的所需的几种 DHCP报文,在收到的客户的 DHCP 报文之后,服务器正确构造相应的 DHCP 响应报文并发送给 DHCP 客户。 4. 技术难点:分析收到 DHCP 客户发送的报文并正确发送响应 DHCP 报文。最终效果:计算机能从运行的 DHCP 服务器程序获取 IP 地址等信息。
2024-04-12 11:04:06 3KB 网络 网络 python 编程语言
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python矩形检测.zip
2024-04-12 10:50:22 54KB
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2024-04-12 03:13:21 472.4MB pytorch 人工智能 python 深度学习
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