Python进阶之路

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叶庭云

爬取全网资源 you-get大法使用详解

官方文档传送门:https://github.com/soimort/you-get/wiki/%E4%B8%AD%E6%96%87%E8%AF%B4%E6%9...

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叶庭云

使用 Vue.js 和 Semantic-UI 做一个简单的愿望清单

周末用 Vue.js 和 Semantic-UI 做了一个简单的愿望清单,记录以后想和喜欢的人一起做的事,疲惫的生活里总要有些温柔的梦想吧。

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叶庭云

机器学习 KNN算法预测城市空气质量

KNN(K-Nearest Neighbor)最邻近分类算法是数据挖掘分类(classification)技术中常用算法之一,其指导思想是"近朱者赤,近墨者黑"...

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叶庭云

处理点选验证码 手把手教你用selenium模拟登录B站

验证码多种多样,有图形文字的、有模拟点选的、有拖动滑动的,但其实归根结底都需要人来对某种情形做一些判断,然后把结果返回并提交。如果此时提交的验证码结果是正确的,...

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叶庭云

实用小技巧 利用Python一秒将全部中文名转为拼音

启用多音字模式时,竟然发现 ‘叶’ 也是多音字,查询了资料发现确实是这样,涨知识啦!

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叶庭云

pyecharts数据可视化实战 分析CSDN周排top100博主

URL:https://blog.csdn.net/rank/writing_rank

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叶庭云

Python爬虫自动化 帮小姐姐解放双手

经过分析发现,网页结构简单,可以通过构造URL来请求,获取网页源码,然后从中提取出我们想要的数据即可

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叶庭云

selenium自动化 带你一键爬取LOL英雄皮肤壁纸

检查可以发现一个 .js 文件,里面保存了所有英雄的有关信息,可以将里面的内容复制下来保存到本地,转为json。

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叶庭云

机器学习 线性回归分析和预测棒球比赛数据

从散点图容易看出,有一个最小值82,但大部分散点在 85 以上,所以一支球队要在常规赛中获胜 85 场以上,进入季后赛的概率很大。

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叶庭云

Python爬虫 带你一键爬取王者荣耀英雄皮肤壁纸

王者荣耀这款手游,想必大家都玩过或听过,游戏里英雄有各式各样的皮肤,制作得很精美,有些拿来做电脑壁纸它不香吗。本文带你利用Python爬虫一键下载王者荣耀英雄皮...

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叶庭云

python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

人脸检测的常见步骤如下,如果想要将人脸准确地检测出来,需要通过建立人脸模型,获取准确区分人脸的分类器,这里我们使用网上公开的扩展包或已经训练好的分类器。

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叶庭云

python opencv+pytesseract 验证码识别

识别验证码,需要先对图像进行预处理,去除会影响识别准确度的线条或噪点,提高识别准确度。

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叶庭云

Python 爬虫+tkinter界面 实现历史天气查询

该网站提供了全国34个省、市所属的2290个地区的历史天气预报查询,数据来源于城市当天的天气信息,可以查询到历史天气气温,历史风向,历史风力等历史天气状况。

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叶庭云

python pyecharts地理数据可视化 绘制地理图表

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数...

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叶庭云

51单片机学习(1) LED点亮、闪烁以及流水灯实现

1. 打开keil软件,在工具栏点击Project选项选择new uVision Project创建新的工程并保存,步骤如下图所示:

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叶庭云

数字信号处理——绪论总结

随着信息学科的快速发展,以及大规模集成电路、超大规模集成电路和软件开发引起的计算机学科的飞速发展,自1965年快速傅里叶变换算法提出后,数字信号处理( digi...

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叶庭云

Python数据分析实战(1) 成都土地市场分析

土地市场数据一般会公示在当地的公共资源交易中心,但经常会出现只公示当周或当月数据的情况,因此,我们得去找专业的土地网站获取交易数据。比如土流网:https://...

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叶庭云

python 中文情感分析 Snownlp库的使用

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于...

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叶庭云

Python数据可视化 热力图

Matplotlib是Python著名的2D绘图库,该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数,用于绘图和绘表,是强大的数据可视化工具和做图库,且绘制出的图...

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叶庭云

python 办公自动化系列 (1) 从22053条数据中统计断网次数并计算平均断网时间

需求:找到通网后的第一个日志和断网前的最后一个日志,然后提取 date 列的时间做减法,获得本次断网时间,之后用同样的方法统计每次的断网时间,最后计算总的断网次...

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