爬虫 比赛结果nba机器
实验七：Spark机器学习库Mtlib编程实践
1、数据导入 导入相关的jar包： import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
机器视觉 - YoloV8 命令行安装
创建python 环境 下载并安装 miniconda 安装包, 注意miniconda和 python 版本对应关系, 不要选择python最新的版本, 以免yolo或pytorch不能兼容最新版python. 这里到安装到 C:\miniconda3 配置 conda 环境, 修改conda配置 ......
Python逆向爬虫入门教程: 酷狗音乐加密参数signature逆向解析
数据来源分析💥 网站链接: aHR0cHM6Ly93d3cua3Vnb3UuY29tLw== 歌曲下载 signature 💥 正常抓包分析找到音频链接地址 通过链接搜索找到对应的数据包位置 分析 signature 参数加密位置 通过 s 列表 合并成字符串, 传入d函数中进行加密, 返回32 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
【GUI软件】抖音搜索结果批量采集，支持多个关键词、排序方式、发布时间筛选等！
目录一、背景介绍1.1 爬取目标1.2 演示视频1.3 软件说明二、代码讲解2.1 爬虫采集模块2.2 软件界面模块2.3 日志模块三、获取源码及软件 一、背景介绍 1.1 爬取目标 您好！我是@马哥python说，一名10年程序猿。 我用python开发了一个爬虫采集软件，可自动按关键词抓取抖音视 ......
简易机器学习笔记（十一）opencv 简易使用-人脸识别、分类任务
前言 前段时间摸了下机器学习，然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的，现在也正在写一篇有关yolo的博客，不过感觉理论偏多，所以在学yolo之前先摸一下opencv，简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了，下载在haarcascades 这里 ......
【转载】淘宝爬虫sign、token详解
【转载】淘宝爬虫sign、token详解 淘宝对于h5的访问采用了和客户端不同的方式，由于在h5的js代码中保存appsercret具有较高的风险，mtop采用了随机分配令牌的方式，为每个访问端分配一个token，保存在用户的cookie中，通过cookie带回服务端分配的token, 客户端利用分 ......
爬虫常见的反爬手段
反爬 1. User-Agent 2. IP代理 快代理 3. 验证码访问 1.输入验证码 Pytesseract 百度OCR接口 深度学习 超级鹰等平台 2.滑块 Opencv解决问题： 读取图片 高斯模糊处理 canny边缘检测 轮廓检测 获取位置 Links:https://zhuanlan. ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres ......
【机器学习】多元线性回归
目录多元线性回归模型（multiple regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）批量梯度下降算法（batch gradient descent algorithm）特征工程（feature engineerin ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
高并发扣款，如何保证结果一致性
https://www.cnblogs.com/waldron/p/17956708 转载至我的博客 ，公众号：架构成长指南 在金融系统中，我们会跟钱打交道，而保证在高并发下场景下，对账户余额操作的一致性，是非常重要的，如果代码写的时候没考虑并发一致性，就会导致资损，本人在金融行业干了 8 年多，对 ......
在算法比赛中的常用数学库函数
导言 在算法竞赛中，数学库函数是解决问题的重要工具之一。本文将介绍一些常用的数学库函数，并给出在实际比赛中的应用示例。 1. 绝对值函数 在C++中，我们有两种不同类型的绝对值函数：abs（整数）和 fabs（浮点数）。这两者的应用场景和返回值的类型有所不同，需要根据具体情况选择使用。 //abs( ......
机器学习如何改变缺陷检测的格局？
机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势： 自动化检测：机器学习技术可以自动化处理大量的数据，通过学习和识别缺陷的模式和特征，实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干 ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
写出一个程序，接受一个十六进制的数，输出该数值的十进制表示。 数据范围：保证结果在 1 \le n \le 2^{31}-1 \1≤n≤2 31 −1
描述 写出一个程序，接受一个十六进制的数，输出该数值的十进制表示。 数据范围：保证结果在 1 \le n \le 2^{31}-1 \1≤n≤2 31 −1 输入描述： 输入一个十六进制的数值字符串。 输出描述： 输出该数值的十进制字符串。不同组的测试用例用\n隔开。 点击查看代码 #include ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
爬虫之短信验证码
处理短信验证码的思路就是手机端有一个可以转发短信到我们可以读取的地方。目前我的处理方式是将短信转发到邮箱，再读取邮箱中的邮件拿取验证码。 首先就需要下载转发工具：https://github.com/pppscn/SmsForwarder/releases/tag/v3.2.0 具体使用参考 ......
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高并发扣款，如何保证结果一致性
转载至我的博客 ，公众号：架构成长指南 在金融系统中，我们会跟钱打交道，而保证在高并发下场景下，对账户余额操作的一致性，是非常重要的，如果代码写的时候没考虑并发一致性，就会导致资损，本人在金融行业干了 8 年多，对这块稍微有点经验，所以这篇聊一下，如何在并发场景下，保证账户余额的一致性 1. 扣款流 ......
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分布式机器学习的故事：Docker改变世界
分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......
sqlserver 查询结果赋值到Excel会出现换行
SELECT REPLACE(MaterialCode, CHAR(13) + CHAR(10), ''),REPLACE(MaterialCode, CHAR(13), ''),REPLACE(MaterialCode, CHAR(10), '')FROM #MeetingPlan2023 whe ......