本资源是基于 UDP 协议与 OpenCV 库实现网络视频传输的实现代码，使用 Python 语言实现，分为服务器端和客户端两个文件，启动前需要修改 host IP 地址为实际的 IP 地址，同时需注意先运行服务器端代码，再运行客户端代码。想停止视频传输时，需在客户端按 ESC 键退出。

简明Python教程，A Byte of Python中文版

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。

由于最近学习tensorflow的需要，tensorflow是在Linux环境下，使用的是Python。为了方便程序的调试，尝试在Windows下的Pycharm远程连接到虚拟机中Centos下的Python环境。（这里我采用的是ssh的远程连接） 1、准备工作： 固定centos的IP，这里我的固定IP为 192.168.254.128 。 centos中安装ssh。（这里我采用的是ssh的远程连接） centos中Python环境已安装。 2、打开Pycharm，File—>Settings—>Project—>Project Interpreter 选择Add Remote，如下图

数据集包含了从-20dB 到+18dB 总共 20 个信噪比（步长为 2）下的 11 种调制信号， 包括 AM-DSB、 AM-SSB 和 WBFM 三种模拟调制信号，以及 BPSK、 QPSK、 8PSK、 CPFSK、 GFSK、 PAM4、 QAM16 和 QAM64 八种数字调制信号。其中信号的中心频率为 200KHz，采样频率为 1Msamp/s，且每个信噪比下每种调制信号包含 1000 个信号。其中每个信号包含 IQ 两路数据，且每一路数据都包含有 128 个采样点。

主要介绍了python基于WordCloud制作词云图,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

本代码对应着我发布的文章。 代码语言：python 开发环境：pycharm 实验数据：船舶AIS数据

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数据集包括原始数据和处理过后的数据，原始数据从政府统计年鉴摘取，包含人城乡人口、政府支出、金融发展水平、产业占比、人均gdp、人均收入、外贸发展水平等等变量，数字普惠金融指数来自北大的数字金融研究中心。处理过后的数据包含以泰尔系数为指标衡量的城乡收入差距以及金融普惠指数之一核心解释变量，还包括人均gdp、金融发展水平、政府支出水平、第一产业占比、城镇化率、外贸水平这6个控制变量，总样本数为310，,31个省份11-20年的数据。 代码部分包含数据处理部分和固定效应模型部分。数据处理主要用原始数据来计算相关指标，模型部分包含分析相关性、Mann-Whitney U 检验、 PanelOLS模型部分