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。

基于AES的文件加密系统设计与实现

摘要： 随着人工智能技术的快速发展，图像分类作为其中一个研究方向受到越来越多的关注。在本文中，我们设计和实现了一个基于神经网络的图像分类系统。该系统使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征，并使用softmax分类器来分类图像。我们还使用了Python语言和Tensorflow框架来实现整个系统。最后，我们通过对标准数据集的测试，证明了我们系统的有效性和可行性。 关键词：图像分类；神经网络；卷积神经网络；softmax分类器；Tensorflow 第一章：绪论 1.1 研究背景和意义 随着社会的不断进步和科技的不断发展，图像应用已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。例如，在医学领域，医生需要使用X光片来进行疾病检测；在交通领域，交通部门需要使用监控摄像头来监控道路和车辆；在娱乐领域，人们需要使用相机和手机来记录和分享美好瞬间。 然而，随着图像数据的不断增加，人们需要更高效和准确地对这些数据进行分类和处理。因此，图像分类技术作为机器学习和人工智能的一个重要研究方向，受到了越来越多的关注。 1.2 研究内容和目的 本文主要研究基于神经网络的图像分类系统。我们旨在设计

使用python的pygame模块实现的拥有boss战和补给品的飞机大战, 依赖模块: pygame

主要为大家详细介绍了python+pygame实现坦克大战，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

应用于函数寻优问题

FIR滤波器设计文献集-基于Matlab的FIR滤波器在DSP中的实现.pdf 本帖最后由 zyzhang 于 2012-4-24 18:52 编辑 载自各大数据库希望能帮到大家 基于Matlab的FIR带通滤波器的设计与仿真.pdf 基于Matlab的FIR带通滤波器的设计与仿真 基于MATLAB的FIR滤波器的设计与仿真.pdf 基于MATLAB的FIR滤波器的设计与仿真 基于Matlab的FIR滤波器在DSP中的实现.pdf 基于Matlab的FIR滤波器在DSP中的实现 基于MATLAB的FIR数字高通滤波器分析和设计.pdf 基于MATLAB的FIR数字高通滤波器分析和设计 基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计.pdf 基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计 基于MATLAB的频率采样法设计FIR滤波器.pdf 基于MATLAB的频率采样法设计FIR滤波器 基于频率采样法FIR数字滤波器的设计.pdf 基于频率采样法FIR数字滤波器的设计 关于信号处理课程设计的源代码详见：数字信号处理课程设计（滤波器 卷积码）

社会发展日新月异，用计算机应用实现数据管理功能已经算是很完善的了，但是随着移动互联网的到来，处理信息不再受制于地理位置的限制，处理信息及时高效，备受人们的喜爱。所以各大互联网厂商都瞄准移动互联网这个潮流进行各大布局，经过多年的大浪淘沙，各种移动操作系统的不断面世，而目前市场占有率最高的就是微信小程序，本次开发一套在线厨艺平台的设计与实现微信小程序，有管理员和用户。管理员功能有个人中心，用户管理，菜谱分类管理，食材分类管理，菜谱信息管理，食材展示管理，系统管理等。用户可以注册登录，搜索和查看食谱信息，并且可以进行收藏操作。在线厨艺平台的设计与实现微信小程序服务端用Java开发的网站后台，接收并且处理微信小程序端传入的json数据，数据库用到了MySQL数据库作为数据的存储。这样就让用户用着方便快捷，都通过同一个后台进行业务处理，而后台又可以根据并发量做好部署，用硬件和软件进行协作，满足于数据的交互式处理，让用户的数据存储更安全，得到数据更方便。 关键字：在线厨艺平台的设计与实现微信小程序；微信小程序；Java；MySQL

BP算法项目代码与实验报告-MFC实现 人工智能其他基础算法，见我博客

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