本文实例讲述了Python利用Scrapy框架爬取豆瓣电影。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、概念 Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 通过Python包管理工具可以很便捷地对scrapy进行安装，如果在安装中报错提示缺少依赖的包，那就通过pip安装所缺的包 pip install scrapy scrapy的组成结构如下图所示 引擎Scrapy Engine，用于中转调度其他部分的信号和数据传递 调度器Scheduler，一个存储Request的队列，引擎将请求的连接发送给Schedu

Node.js可以用很少代码简单地实现一个Web服务，并且它有一个非常活跃的社区，通过Node出色的包管理机制（NPM）可以非常容易获得各种扩展支持。 对简单的应用场景Node.js实现REST是一个非常合适的选择。 本文介绍如何用Node.js实现REST服务。

源码示例前台套用easyui，利用ajax调用sql数据库对学生信息表进行增删改查 兼容ie，火狐和谷歌，删除在 a href=# class=easyui-linkbutton id=id_cancel iconcls=icon-cancel plain=true onclick=delete_dg();删除/a调用一下删除的方法即可

项目分为数据库和项目源代码，本人已运行，并实测，如果下载后出现问题，可以联系我WX：csj13103101099，我会给予帮助。

处理多普勒数据和绘制结果的示例脚本数据是使用固定频率雷达传感器收集的10.525 GHz。 一只手放在传感器前面约 30 厘米处并移动朝向传感器。 用手重复实验3次以“慢”、“中”和“快”速度移动。

cookie和session示例，详情请看：https://blog.csdn.net/yuzhiqiang_1993/article/details/81232914

春天引导graalvm 这个示例项目展示了如何使用GraalVM本机映像将基于Webflux的Spring Boot应用程序编译成本机应用程序 该项目在这里展示了当前可行的技术演示- 有望获得对Spring Boot的稳定GraalVM Native Image支持，Spring Boot 2.4将基于该版本。 可在Heroku上进行实时部署： : 该项目在某些文章中用作示例： 目录 Spring Boot是GraalVM的新手吗？ Spring Graal支持的当前状态： 注意： 是许多项目的保护伞-如果我们想加快启动速度并减少Spring Boot项目的占用空间，则需要关注。 Graal Native Image和SpringBoot 有一些很好的入门资源-例如正在 。 一个人可以告诉Native Image初始化Java类 # at build time: native image --initialize-at-build-time=your.package.YourClass # or at runtime native image --initialize

本文实例讲述了python简单实现矩阵的乘，加，转置和逆运算。分享给大家供大家参考，具体如下： 使用python完成矩阵的乘，加，转置和逆： # -*- coding:utf-8 -*- #矩阵的乘，加，转置和逆 #numpy库提供矩阵运算的功能 from numpy import *; import numpy as np; #矩阵的创建(随机) data=mat(random.randint(10,size=(3,3))) data=mat([ [3,4,4], [4,9,7], [2,3,3] ]) #矩阵的乘： data_1=mat([[1],[2],[3]]

这是一组 MATLAB 示例，演示如何调用共享库函数以从 PicoScope:registered: 5203 和 5204 示波器采集数据。 可以使用信号处理工具箱等工具箱中的函数在 MATLAB:registered: 中处理数据。 这些示例以 MATLAB 脚本和实时脚本的形式提供，并演示了如何使用以下采集模式采集数据： - 堵塞- 快速块- 流媒体 支持的型号 这些示例适用于以下 PicoScope 模型： * PicoScope 5203 和 5204 请注意，这些示例与 PicoScope 5000 系列灵活分辨率示波器不兼容 - PicoScope 5000 系列支持这些 - MATLAB 通用仪器驱动程序： https://uk.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/42820-picoscope-5000-series-matlab-generic-instr

目 录【仅供交流参考，严禁抄袭！！！】 1 利用共轭梯度法求解大规模稀疏方程组 1.1 算法原理 1.2 程序框图及使用说明 1.3 具体算例及计算结果 1.4 最速下降法原理及程序框图 1.5 结果分析与比较 2 最小二乘拟合问题的求解 2.1 算法原理 2.1.1线性最小二乘法 2.1.2最小二乘法拟合函数方法 2.2 最小二乘法程序框图及使用说明 2.3 具体算例及计算结果分析 3 利用迭代法求解非线性方程及方程组 3.1 求解非线性方程的迭代法 3.1.1 二分法 3.1.2 简单迭代法 3.1.3 牛顿法 3.1.4 弦割法 3.1.5具体算例及计算结果（包括程序说明） 3.2 求解非线性方程组的迭代法 3.2.1 牛顿法 3.2.2 弦割法 3.2.3 布洛依登法 3.2.4 具体算例及计算结果（包括程序说明） 4 工程领域实际问题的计算求解 4.1题目要求 4.2实际应用问题 4.3问题分析及解决方法 4.4算法原理 4.5计算结果及分析（包括程序使用说明） 附录1 共轭梯度法求解大规模稀疏方程组程序 附录2 三对角矩阵A、右端项b生成程序