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RSS： RSS订阅能更快地获取信息，网站提供RSS输出，有利于让用户获取网站内容的最新更新。
使 用 chardet 可以很方便的实现字符串/文件的编码检测。尤其是中文网页，有的页面使用GBK/GB2312，有的使用UTF8，如果你需要去爬一些页面，知道网页编码 很重要的，虽然HTML页面有charset标签，但是有些时候是不对的。那么chardet就能帮我们大忙了。
有些同学喜欢写爬虫抓取网上的博客。他们可能会使用 requests 或者 Scrapy 访问目标博客，然后写 XPath 或者 CSS Selector 来提取博客的内容。
编写代码，部署应用，部署数据库，申请域名，申请SSL证书，域名备案，到最终上线起码要几天时间。
关于处理原始文本部分导入语句： >>> from __future__ import division >>> import nltk,re,pprint 1 从网络和硬盘访问文本（在线获取伤寒杂病论） ---- python网络访问程序： >>> from __future__ import division >>> import nltk,re,pprint >>> from urllib.request import urlopen >>> url=r'http://www.gutenberg
挑战：使用机器学习对 RSS 提要进行分类 最近，我接到一项任务，要求为客户创建一个 RSS 提要分类子系统。目标是读取几十个甚至几百个 RSS 提要，将它们的许多文章自动分类到几十个预定义的主题领域当中。客户网站的内容、导航和搜索功能都将由这个每日自动提要检索和分类结果驱动。 客户建议使用机器学习，或许还会使用 Apache Mahout 和 Hadoop 来实现该任务，因为客户最近阅读了有关这些技术的文章。但是，客户的开发团队和我们的开发团队都更熟悉 Ruby，而不是 Java™ 技术。本文将介绍解决方
Objective-C开发中，网络数据捕获是一项常见而关键的任务，特别是在处理像RSS源这样的实时网络数据流时。MWFeedParser库作为一个优秀的解析工具，提供了简洁而强大的解决方案。本文将深入介绍如何利用MWFeedParser库，以高效、可靠的方式捕获Stack Overflow网站上的数据，并将其存储为CSV文件。我们将探讨实现过程中的关键步骤，包括设置代理服务器、初始化解析器、处理解析结果等，并提供实用的示例代码和技巧。通过本文的指导，读者将能够轻松掌握网络数据捕获的技术，为他们的Objective-C应用增添新的功能和价值
转自:http://blog.csdn.net/dqatsh/article/details/6592989
这篇博客是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯，内容包括朴素贝叶斯分类器，垃圾邮件的分类，解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度.
原文链接：www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html
最近在读<<可爱的Python>>,CDays-1有个习题是:自动判定你自个儿／或是朋友的Blog 是什么编码的? 代码如下: #coding:utf-8 '''cdays-1-exercise-
导读：本文的目标是介绍一些Python库，帮助你从类似于PDF和Word DOCX 这样的二进制文件中提取数据。我们也将了解和学习如何从网络信息源（web feeds）（如RSS）中获取数据，以及利用一个库帮助解析HTML文本并从文档中提取原始文本。
过去一年，来自世界各地的开发者们一直在致力于Python3.8的改进。Python 3.9 beta版本已经存在了一段时间，第一个正式版本于2020年10月5日发布。
过去一年，来自世界各地的开发者们一直在致力于 Python3.8 的改进。Python 3.9 beta 版本已经存在了一段时间，第一个正式版本于 2020年 10 月 5 日发布。
本文旨在介绍如何在Objective-C中使用MWFeedParser库下载豆瓣RSS内容，同时展示如何通过爬虫代理IP技术和多线程提高爬虫的效率和安全性。
说明：pyLoad是一款免费和开源下载管理器，用Python编写，旨在通过Web实现极其轻量级，易于扩展和完全可管理的下载器，不仅可以直接下载直链，而且也可以从很多网站中解析出文件/视频等进行下载，比如115网盘，youtube等，包括很多男同学们很喜欢的某些视频网站，不过还是建议少看点好，得注意身体，这里就发个大概搭建方法。
利用上周的业余时间把这篇规范整理了出来，我会将这篇规范作为我们iOS团队的代码规范，并且还会根据读者的反馈，项目的实践和研究的深入做不定时更新，还希望各位朋友看了多多指正和批评。
花了一个月的时间结合几篇博客和书籍写了这套 iOS 代码规范（具体参考底部的参考文献部分）。这套代码规范除了有仅适用于 iOS 开发的部分，还有其他的比较通用性的规范（控制语句，注释等等）。
前言 朴素贝叶斯是一种使用概率论来分类的算法。其中朴素：各特征条件独立；贝叶斯：根据贝叶斯定理。 根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征x，样本属于类别y的概率是： 在这里，x 是一个特征向量，
关于多进程库的改进，Python 3.9 向 multiprocessing.SimpleQueue 类添加了新方法 close()。 此方法可以显式地关闭队列。这将确保队列关闭并且停留时间不会比预期长。值得注意的是，一旦关闭队列，就不能调用 get()、put() 和 empty() 方法。
我在Github的用户名为zhaoolee，如果我在Github中建立一个名为zhaoolee的仓库，那zhaoolee仓库中READNE.md的内容，便会展现到github主页顶部。更有趣的是，如果给仓库编写一个脚本，就可以利用Github Actions自动更新主页的内容。
二代测序（NGS）已广泛应用于许多实验室的临床试验，并提供广泛的应用，从靶向肿瘤学组合到用于细菌分类的宏基因组测序，再到基于群体的全基因组测序。第三代测序技术可以对长度为数千个碱基对的长读长（LR）进行测序，也可以检测更大的结构变化（例如，易位，倒置，重复）。LR测序的一个优点是能够解析基因组中难以测序的区域，其中存在大量重复序列，这些区域可能难以与参考基因组进行正确比对。直到最近才在临床实验室测试的背景下对SR和LR技术进行大规模全面比较。
机器学习（十四）——朴素贝叶斯实践 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、垃圾邮件分类 垃圾邮件分类，即通过读取邮件的内容，并打上标记其是垃圾邮件或者是正常的邮件，进而判断新的一个邮件是否是垃圾邮件。 1、读取内容和内容简单处理 这里已经有现成的邮件的正文内容，其中25篇正常的邮件，25篇垃圾邮件，存放成txt的格式。因此，首先需要读取文件内容，并且进行字符串的分割、去除标点符号、去除空格，另外英文单词中，小于3个字母的单词，通常是一些介词、量词等，没有实际意义，这类词语也会过滤掉。另外为了保证一致性
awesome系列真是碉堡了~今天把Python的爬虫工具搬过来~ ——————译文分割线—————— 本列表包含Python网页抓取和数据处理相关的库。 网络相关 通用 urllib - 网络库(标准库) requests - 网络库 grab - 网络库(基于pycurl) pycurl - 网络库 (与libcurl绑定) urllib3 - 具有线程安全连接池、文件psot支持、高可用的Python HTTP库 httplib2 - 网络库 RoboBrowser - 一个无需独立浏览器即可访问
Screaming Frog SEO Spider Mac版可以抓取网站的网址，并且能够实时分析结果。通过seo spider mac版分析以后，就可以得到自己需要的数据，同时也可以通过抓取的功能测试网页的功能，分析一切无法响应的网页，分析打开具有病毒提示的网页，无论是检测企业网站还是搜索网络的资源都是非常方便的！
其实所有的插件这些的就等于放到function.php的代码片段。function.php里面的插件集成出来也可以做成一个插件，反过来插件也可以集成到function.php里面，插件的好处就是方便管理，但也添加了静态的资源请求，所以就导致了，插件越多也会导致网站卡顿的情况，扯得有点远了，直接上代码。
试过一些RSS订阅app，有些重要源无法解析，例如FEX周刊、奇舞周刊、国外站点等等。另外，对于没有提供RSS的网页，也没有办法订阅，所以决定自己搓一个：
Grab 是一个用于构建 Web scraper 的 python 框架。 使用 Grab，您可以构建各种复杂性的 Web scraper，从简单的5行脚本到处理数百万个 Web 页面的复杂异步网站爬虫。 Grab 提供用于执行网络请求和处理所接收内容的 API。 与 HTML 文档的 DOM 树交互。
一般我们在选择使用织梦DEDECMS程序的时候，网站的内容文章是比较多的，有的甚至是采集复制过来的。随着文章量的增加，我们也不清楚有些文章是否已经添加进来，很多可能是重复的文章。于是我们是否有一个办法检测这个文章标题是否重复呢？这里老蒋找到一个办法，我们以后有需要可以使用。
Bugs-feed是一个本地托管的门户站点，广大研究人员可以直接在Bugs-feed中搜索最新新闻、视频、CVE和安全漏洞等等。
到此这篇关于ubuntu 安装pyqt5和卸载pyQt5的方法的文章就介绍到这了,更多相关ubuntu 安装pyqt5和卸载pyQt5内容请搜索ZaLou.Cn
深度学习结合SLAM是近年来很热门的研究方向，也因此诞生了很多开源方案。笔者最近在阅读SLAM综述论文“A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine Intelligence”，该综述参考了255篇SLAM领域的顶会顶刊论文，并且涵盖了VO、建图、特征提取、定位、描述子提取、BA优化、回环、数据集等多个方向，非常全面。也因此，笔者一直想整理下文章中出现的开源项目，用于在后续工作中进行对比。
标题： Large-scale genome-wide association study in a Japanese population identifies novel susceptibility loci across different diseases
肝细胞癌是全球第六大常见癌症，也是患者死亡的第三大常见原因。如何有效监测肝癌肝切除患者的肿瘤复发或进展，对于改善患者生存时间至关重要。该研究利用41 个患者的血浆 cfDNA、胚系DNA 以及肝癌组织 DNA 样本研究了循环肿瘤 DNA（ctDNA）在预测肝癌（HCC）患者术后早期肿瘤复发和检测肿瘤负荷方面的价值。研究结果表明，ctDNA 是一种很好的实时监测指标，可以准确反映肿瘤负荷。基线 ctDNA 的中位VAF 是肝癌患者无复发生存期（RFS）的强独立预测因子。在数据分析方面，该研究中癌旁组织和肝癌组织的外显子测序数据使用 Sentieon DNAseq 模块进行比对、质控指标统计、去重复、InDel 重排及 BQSR 等，使用 Sentieon TNseq 模块进行配对样本的体细胞突变检测。
Tkinter———— Python默认的图形界面接口。 Tkinter是一个和Tk接口的Python模块，Tkinter库提供了对 Tk API的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组。Tcl/Tk是由John Ousterhout发展的书写和图形设备。Tcl(工具命令语言)是个宏语言，用于简化shell下复杂程序的开发，Tk工具包是和Tcl一起开发的，目的是为了简化用户接口的设计过程。Tk工具包由许多不同的小部件，如一个按钮、一个滚动条等。通过Tk提供的这些小部件，我们就可快速地进行GUI开发。Perl、Scheme等语言也利用Tk库进行GUI开发。Tkinter是跨平台，在各种平台下都能使用。 Python Imaging Library(PIL)————python提供强大的图形处理的能力，并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。 Pmw(Python megawidgets)Python超级GUI组件集————一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件，每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件，以实现更有用和更复杂的功能。 PyXML———— 用Python解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容： xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。 Expat: 一个快速的，非验证的XML解析器。 还有其他 和他同级别的还有 PyHtml PySGML PyGame———— 用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。 PyOpenGL———— 模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。 NumPy、NumArray和SAGE———— NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的低层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。NumPy是Numarray的后继者，用来代替NumArray。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包，目标是取代 Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。 MySQLdb模块———— 用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块，通过它就可在zope中连接mysql数据库。 PyGTK ———— 用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的那个库。有了它，你完全可以自信的尝试自己制造Photoshop PyQt ———— 用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库，由一系列的模块组成，有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml，包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块，它包含一个QScintilla库。该库是 Scintillar编辑器类的Qt接口。 PyMedia ———— 用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。 Psyco ———— 一个Python代码加速度器，可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。 Python-ldap ———— 提供一组面向对象的API，可方便地在python中访问ldap目录服务，它基于OpenLDAP2.x。 smtplib模块 ———— 发送电子邮件。 ftplib模块 ———— 定义了FTP类和一些方法，用以进行客户端的ftp编程。我们可用python编写一个自己的ftp客户端程序，用于下载文件或镜像站点。如果想了解ftp协议的详细内容，请参考RFC959。 xmpppy模块 ———— Jabber服务器采用开发的XMPP协议，Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说，我们可以通过该模块与Jabber服务器通信，是不是很Cool。 下面这些就不详细介绍，只列出名字和功能 adodb ———— ADO数据库连接组件 bsddb3 ———— BerkeleyDB的连接组件 chardet ———— 编码检测 Cheetah ———— 构建和扩充任何种类的基于文本的内容 cherrypy ———— 一个WEB framework ctypes ——
以前做nlp对长文本切分也略有些经验，通常就是先按段落进行切分，对于过长的段落文本，通常就是按模型（这里通常是embedding模型）能接受的输入长度，按句子的标点符号（如句号，感叹号，问号等）进行切分，切分后的片段要尽可能的长，但是不能超过模型的输入限制。另外，一些可以操作的技巧是，段落内的片段可以做一些重复，例如，段落内的多个片段，前一个片段的最后一句可以和后一个片段的第一句重复。
在本教程中，将通过它们的核心概念（例如语法解析，MIME检测，内容分析法，索引，scoring方法，boosting方法）来解释Apache Lucene和Apache Tika框架，这些示例不仅适用于经验丰富的软件开发人员，还适用于内容分析法和编程的初学者。我们假设您具备Java™编程语言应用知识和大量可供分析的内容。
本研究对局部晚期或转移性儿童及青少年DTC队列的肿瘤样本进行二代测序，并对其临床资料进行回顾分析，初步描绘了中国局部晚期或转移性儿童及青少年DTC的基因突变分布及其相应临床病理学特征，并探索了可能影响摄碘特征的关键基因及分型。
文章主要介绍了如何利用机器学习算法对RSS源进行分类和过滤。首先介绍了RSS源的分类和过滤的必要性，然后详细介绍了基于机器学习算法的RSS源过滤方法，包括特征提取、模型训练和过滤策略等。最后，介绍了一个基于机器学习算法的RSS源过滤系统的设计与实现。
OpenRefine是一款免费开源、清理数据的强大工具，它可以帮助用户在使用数据之前完成清理工作，并通过浏览器运行的界面直观地展现对数据的相关操作，对于编程能力薄弱的用户而言是一个不错选择。
PrecisionFDA 始于 2015 年，旨在支持美国食品药品管理局 （FDA） 在基因组学方面的监管标准制定，此后扩展到支持所有组学领域。precisionFDA挑战框架是该平台最具对外特征的功能之一。该框架在面向公众的环境中举办生物数据挑战，并提供用于测试和验证的可用资源。
网络上关于开始Gzip压缩的方法介绍的文章还是很多的，这里有一篇写得比较详细，也就不再重复别人已经做过的工作了（猛击此处查看）。这里我采用的是直接修改index.php文件的方法达到压缩效果的，下载index.php文件后在文件中加入ob_start(“ob_gzhandler”);保存之后替换掉源文件即可，修改之后的文件如下所示：
我们生活在一个真理不再是非黑即白的世界。在我们生活的世界里，媒体明白，影响人们的最佳方式不是通过逻辑，而是通过情感。他们明白我们人类不是通过有意识的思考和逻辑处理来做决定，而是通过隐藏在我们心灵中的无意识倾向来做决定。对通过媒体赚钱的人来说是好事，对像我们这样消费媒体的人来说是坏事。
PrecisionFDA自2015年起航，初衷是为美国食品和药物管理局（FDA）在基因组学领域的监管标准设立提供支持，随后其服务范畴已广泛覆盖至组学的所有领域。该平台不仅为用户提供按需高性能计算实例、专家交流社区、公开可用的工具库以及定制工具的开发支持，还打造了挑战框架和虚拟共享空间，使得FDA的科学家和审稿人能够与外部合作伙伴携手合作。
背景 当知道要上传的视频资料从20条变成100条时，我就明白，绝对不能再人工处理了。他们总是想当然的认为，录入一条数据需要1分钟，那录入20条数据就是20分钟，录入100条数据，不就是100分钟吗？我
WindowSpy是一个功能强大的Cobalt Strike Beacon对象文件，可以帮助广大研究人员对目标用户的行为进行监控。该工具的主要目标是仅在某些目标上触发监视功能，例如浏览器登录页面、敏感文件、vpn登录等。目的是通过防止检测到重复使用监视功能（如屏幕截图）来提高用户监视期间的隐蔽性。
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