获取首页元素信息：
目标 test_URL：http://www.xxx.com.cn/
首先检查元素，a 标签下是我们需要爬取得链接，通过获取链接路径，定位出我们需要的信息
soup = Bs4(reaponse.text, "lxml")
urls_li = soup.select("#mainmenu_top > div > div > ul > li")
首页的URL链接获取：
完成首页的URL链接获取，具体代码如下：
'''
遇到不懂的问题？Python学习交流群：821460695满足你的需求，资料都已经上传群文件，可以自行下载！
'''
def get_first_url()
2021-11-24 11:48:50
45KB
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今天小编就为大家分享一篇Python3直接爬取图片URL并保存示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-11-23 22:43:02
64KB
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主要介绍了python3实现往mysql中插入datetime类型的数据，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-11-23 14:34:47
49KB
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windows_python3.7离线安装paramiko2.7.2全文件
2021-11-23 14:30:41
2.87MB
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音频分类使用深度学习
使用深度学习对10种不同的城市声音进行分类。
可以从以下链接下载音频文件： :
重要说明：文件夹应按以下方式排列：
火车标签目录：sounds / labels / train.csv
测试标签的目录：sounds / labels / test.csv
火车声音的目录：sounds / train / train_sound /（。wav格式的音频文件）
火车声音的目录：sounds / test / test_sound /（。wav格式的音频文件）
火车文件夹贴有标签
测试文件夹未标记
我们将一个音频信号分成3个，以将数据实际加载为机器可理解的格式。 为此，我们只需要在每个特定的时间步长之后取值即可。 例如; 在2秒的音频文件中，我们将在半秒内提取值。 这称为音频数据采样，而对其采样的速率称为采样速率。
现在可以将不同的纯信号表示为频域中的三个唯
2021-11-23 10:24:20
1MB
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GANs 2.0：TensorFlow 2.0中的生成对抗网络
项目目标
该项目的主要目的是加快建立基于生成对抗网络的深度学习管道的过程，并简化各种生成器/区分器模型的原型。 该库提供了一些GAN培训器，它们可以用作现成的功能，例如我们：
甘香草
有条件的GAN
循环甘
瓦瑟斯坦·甘
渐进式GAN（WIP）
例子
功能建模
香草GAN（高斯函数）
香草甘（sigmod功能）
影像产生
香草甘（MNIST）
有条件的GAN（MNIST）
香草甘（FASHION_MNIST）
有条件的GAN（FASHION_MNIST）
香草甘（CIFAR10）
有条件的GAN（CIFAR10）
图片翻译
循环GAN（SUMMER2WINTER）
循环GAN（WINTER2SUMMER）
安装
安装有GPU支持
pip install gans2[tensorflow_gpu]
2021-11-22 21:16:47
62.86MB
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pytorch 1.4.0 for python3.7 官方windows64位版本 pip安装
2021-11-22 19:36:24
73.81MB
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由于python2.7 HTMLTestRunner无法兼容python3的报告，本人已经改好了请大家放心使用，欢迎大家下载
2021-11-22 19:13:00
7KB
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