来源:Python编程 ID:LovePython 大多数APP里面返回的是json格式数据，或者一堆加密过的数据 。这里以超级课程表APP为例，抓取超级课程表里用户发的话题。.../usr/local/bin/python2.7 # -*- coding: utf8 -*- """ 超级课程表话题抓取 """ import urllib2 from
可在朋友眼中，我是无所不能的，只因为我是程序猿…… 一、收入肯定比我们高 毕业刚开始工作的时候，周围的同学和损友总是羡慕，刚进公司的收入就比他们高出很多，我很淡定，小小装X了一把，「今天我请客」。
jenkins是一个开源的持续集成的服务器，Jenkins开源帮助我们自动构建各类项目。Jenkins强大的插件式，使得Jenkins可以集成...
之前通过React 并发原理讲解了React如何实现原理。但是在应用层面涉及的不多，而今天我们就对如何正确的使用并发渲染做进一步的梳理。而提起并发渲染，useT...
是由腾讯安全平台部发起，联合腾讯码客共同举办的一项属于技术人的赛事，旨在为技术爱好者提供一个相互切磋、展示自我的舞台。这将是一项长期的持续性赛事，每期比赛形式有...
SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言，用来访问和操作数据库系统。SQL 语句用于取回和更新数据库中的数据。
Workspace Cleanup 清理失败 2. admin密码更改忘记情况 3、docker权限报错解决 docker inspect -f . python:3.5.1 Got permission...daemon socket at unix:///var/run/docker.sock: Get http://%2Fvar%2Frun%2Fdocker.sock/v1.39/containers/python
昨日文章《震撼！华尔街甘心购买的数据服务！》，非常火爆，Genscape公司动用“直升机、热敏摄像机”等拥有“大片”画面感的设备，采集数据，并能分析出极具价值的...
AI图像放大工具，如ESRGAN，对于提高由Stable Diffusion生成的AI图像质量至关重要。它们被广泛使用，以至于许多Stable Diffusio...
Python能够取得如此成绩，离不开其丰富的使用场景！ 无论你是技术开发人员，还是普通的职场办公人士，都可以使用Python来解决自己工作中的问题。...---- 01 ▊《Python高效开发实战――Django、Tornado、Flask、Twisted（第3版）》 刘长龙 著 畅销书Python Web编程集大成之作，全面升级 作者多年Python...、数据库建模等网络编程基础进行深入浅出的学习；中篇是Python框架，学习当前的Python Web框架，即Django、Tornado、Flask和Twisted，达到对各种Python网络技术融会贯通的目的...第2章主要做一些准备工作，手把手带读者搭建Python环境，包括Python 3.7.6的安装和pip的安装。第3章介绍Python编程基础。...07 ▊《从Excel到Python：用Python轻松处理Excel数据》 曾贤志 著 随书附赠代码，拿来就用 在实战中学，学完即用 掌握Python+Excel，轻松实现办公自动化 本书是写给非
今天的主角是 ViewPump，可以直接介入布局文件中 View 的创建过程。上能修改 TextView 文字，字体，下能移花接木，替换各种 View。发挥你的...
这里的Encoder沿用了Skip-though的conditional GRU，不熟悉的童鞋可以看这里无所不能的Embedding4 - skip-thought & tf-Seq2Seq源码解析。...不熟悉transformer的同学看这里无所不能的Embedding6 - 跨入Transformer时代～模型详解&代码实现 通用文本框架就说这么多，最后的最后来给两大神器打个广告 Connected
云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的发展，或者说是这些计算科学概念的商业实现。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计...
皇甫琦 葛冬冬 撰稿 金磊 整理自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 本文对DeepMind近期的神经网络求解MIP（混合整数规划）的论文进行了一...
20世纪50年代末，工业机器人最早开始投入使用。自此，在工业生产领域，很多繁重、重复或者毫无意义的流程性作业可以由工业机器人来代替人类完成。到了20世纪90年代...
Java 是一门流行的编程语言，拥有丰富的集合类库，其中之一是 ArrayList。ArrayList 是 Java 集合框架中的一个重要类，它允许我们以动态数...
logits = sim_score) losses = tf.reduce_mean(losses) return losses 欢迎留言吐槽以及评论哟～ 无所不能的...https://github.com/DSXiangLi/Embedding 无所不能的Embedding1 - Word2vec模型详解&代码实现 无所不能的Embedding2 - FastText...词向量&文本分类 无所不能的Embedding3 - word2vec->Doc2vec[PV-DM/PV-DBOW] 无所不能的Embedding4 - Doc2vec第二弹[skip-thought
word2vec是google 2013年提出的，从大规模语料中训练词向量的模型，在许多场景中都有应用，信息提取相似度计算等等。也是从word2vec开始，em...
上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN—LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法，这一章看看抛开CNN...
Skip-Thought顾名思义是沿用了skip-gram的路子,不熟悉的童鞋看这里 无所不能的Embedding1 - Word2vec模型详解&代码实现 skip-gram是用中间词来预测周围单词，
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