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深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。
摘要的主要思想是找到包含整个集合的“信息”的数据子集。这种技术在今天的工业中被广泛使用。搜索引擎就是一个例子;其他的例子包括文档、图像集合和视频的汇总。文档摘要试图通过寻找信息最丰富的句子，对整个文档进行有代表性的总结或抽象，而在图像摘要中，系统会找到最具代表性和最重要的(或最显著的)图像来做代表。对于监控视频，则会从平平无奇的环境中提取出重要的事件。
Beautiful Soup是Python的一个网页解析库，处理快捷; 支持多种解析器，功能强大。教程细致讲解Beautiful Soup的深入使用、节点选择器、CSS选择器、Beautiful Soup4的方法选择器等重要知识点，是学好爬虫的基础课程。
文章目录 1. python爬虫之BeautifulSoup 1.1. 简介 1.2. 安装 1.3. 创建BeautifulSoup对象 1.4. Tag 1.4.1. 注意： 1.4.2. get 1.4.3. string 1.4.4. get_text() 1.5. 搜索文档树 1.5.1. find_all( name , attrs , recursive , text , **kwargs ) 1.5.2. find( name , attrs , recursive , text , *
我们在python3 爬虫学习：爬取豆瓣读书Top250（二）中已经爬到我们需要的几个数据，但是代码略显杂乱，输出的结果也并没有跟书本一一对应，所以这节课就要把这些问题统统解决掉。
最近在做一个项目，里面实现一个功能，就是点击按钮后，将一段文本输出为txt附件，供用户保持。 整个功能在普通http方式访问是能够正常下载，而采用安全的https方式访问时，却无法正常下载保持。 在网上搜索了一遍，才发现，原来这是IE的一个bug来的，它不允许采用no-cache方式进行下载，必须采用public方式下载才能够正常，鉴于网络上很多文章所说的都是南辕北辙，下面我将参考代码贴出来供大家参考。 //这两句话表示将文本输出为txt附件格式 response.setContentType("application/text"); response.setHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=export.txt;"); //这两句话是关键，这样设置，在https下才能正常下载附件 response.setHeader("cache-control","public"); response.setHeader("Pragma","public"); PrintWriter out = null; try { //获得输出对象 out = response.getWriter(); //这句话用来将文本的内容输出到附件上 out.print("导出附件的内容"); out.flush(); out.close(); } catch (IOException e) { } finally { if (out != null) { out.close(); } }
RMardkown的代码在渲染时可以得到更加精细的控制，诸如代码是否运行、是否显示、如何显示、文本是否输出、如何输出、图片是否显示、如何显示等等。
目前围绕 LangChain 框架核心模块主要有六个，包括模型输入输出（Model I/O）、数据连接（Data Connection）、链（Chains）、记忆（Memory）、代理（Agents）和回调（Callbacks）。
钢铁知识库，一个学习python爬虫、数据分析的知识库。人生苦短，快用python。
前面我们介绍了正则表达式的相关用法，但是一旦正则写的有问题，可能得到的就不是我们想要的结果了，而且对于一个网页来说，都有一定的特殊的结构和层级关系，而且很多节点都有id或class来对作区分，所以我们借助于它们的结构和属性来提取不也是可以的吗？
崔庆才，Python技术控，爬虫博文访问量已过百万。喜欢钻研，热爱生活，乐于分享。个人博客：静觅 | http://cuiqingcai.com/
前面介绍了正则表达式的相关用法，但是一旦正则表达式写的有问题，得到的可能就不是我们想要的结果了。而且对于一个网页来说，都有一定的特殊结构和层级关系，而且很多节点都有 id 或 class 来作区分，所以借助它们的结构和属性来提取不也可以吗？
在实际的开发过程中，我们经常会遇到这样的情况，在进行调试分析问题的时候，经常需要记录日志信息，这时可以采用输出到控制台。
我们学习了正则表达式的相关用法，但是一旦正则写的有问题，可能得到的就不是我们想要的结果了，而且对于一个网页来说，都有一定的特殊的结构和层级关系，而且很多标签都有id或class来对作区分，所以我们借助于它们的结构和属性来提取不也是可以的吗？
和 lxml 一样，Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器，主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。
关于RMarkdown使用时，小编日常会使用的一些有用技巧，当然我也是通过学习谢大大的Rmarkdown-cookbook[1]以及日常使用需求上网搜的解决方案，在此分享给大家。如果大家还有其他什么需求，可以在留言板留言。或者有其他实用技巧也欢迎分享！
cat 命令是 linux 下的一个文本输出命令，通常是用于观看某个文件的内容的； cat 主要有三大功能： 1.一次显示整个文件。 如 cat filename 2.从键盘创建一个文件。 如 cat > filename 只能创建新文件,不能编辑已有文件. 3.将几个文件合并为一个文件(点击查看实用例子)。 如 cat file1 file2 > file3 cat 具体命令格式为 : cat [-AbeEnstTuv] [--help] [--version] fileName 说明：
从HTML文件中提取数据，除了使用XPath，另一种比较常用的解析数据模块。Beautiful Soup模块中查找提取功能非常强大、方便，且提供一些简单的函数来导航、搜索、修改分析树等功能。Beautiful Soup模块是Python的一个HTML解析库，借助网页的结构和属性来解析网页（比正则表达式简单、有效）。Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。
系列爬虫专栏 崇尚的学习思维是：输入，输出平衡，且平衡点不断攀升。 曾经有大神告诫说：没事别瞎写文章；所以，很认真的写的是能力范围内的，看客要是看不懂，不是你的问题，问题在我，得持续输入，
本文中主要介绍的BeautifulSoup4，从简介、安装、解析器使用、语法介绍、遍历文档树、搜索文档树等进行了介绍，能够快速地入门。
在大模型时代，视觉语言模型（VLM）的参数已经扩展到了数百甚至数千亿，使得性能持续增加。与此同时，更小规模的模型仍然很重要，它们更易于训练和服务，更加环境友好，并为模型设计提供更快的研究周期。
$(selector).append(content,function(index,html))
而在解析数据时使用的是 Beautiful Soup 这个库，直译过来就是“靓汤”，这是广东人最喜欢的库。
上篇文章只是简单讲述正则表达式如何读懂以及 re 常见的函数的用法。我们可能读懂别人的正则表达式，但是要自己写起正则表达式的话，可能会陷入如何写的困境。正则表达式写起来费劲又出错率高，那么有没有替代方案呢？俗话说得好，条条道路通罗马。目前还两种代替其的办法，一种是使用 Xpath 神器，另一种就是本文要讲的 BeautifulSoup。
BeautifulSoup本身最强大的功能是文档树的搜索； 但也可以修改文档树。 1 修改tag的名称和属性 soup = BeautifulSoup('Extremely bold', 'html.parser') tag = soup.b print(f"修改前：{tag}") tag.name = "blockquote" tag['class'] = 'verybold' tag['id'] = 1 print(f"修改后：{tag}") del tag
在前面的文章中已经讲过了正则表达式的使用方法了，但是如果正则表达式出现问题，那么得到的结果就不是我们想要的内容。熟悉前端的朋友肯定知道，对于一个网页来说，都有一定的特殊结构和层级关系，而且很多节点都用id和class来区分。所以可以借助网页的结构和属性来提取数据。
Scala和Kotlin作为运行在JVM上的编程语言，解决了Java的很多痛点。今天我们来聊聊如何将Scala和Kotlin作为脚本语言使用（Java不支持以脚本形式运行哦）。
上节我们讲到requests只是获取了网页数据，我们需要进一步，获取我们需要的并且能看懂的数据，这里需要用到新的库BeautifulSoup，他是一个HTML/XML的解析器，主要的功能是如何解析和提取 HTML/XML 数据。
每个人的生命都是通向自我的征途，是对一条道路的尝试，是一条小径的悄然召唤。人们从来都无法以绝对的自我之相存在，每一个人都在努力变成绝对自我，有人迟钝，有人更洞明，但无一不是自己的方式。人人都背负着诞生之时的残余，背负着来自原初世界的黏液和蛋壳，直到生命的终点。
Spring Batch输出数据通过 ItemWriter接口的实现类来完成，包括 FlatFileItemWriter文本数据输出、 StaxEventItemWriter XML文件数据输出、 JsonItemWriter JSON文件数据输出、 JdbcBatchItemWriter数据库数据插入等实现，更多可用的实现可以参考： https://docs.spring.io/spring-batch/docs/4.2.x/reference/html/appendix.html#itemWritersAppendix，本文只介绍这四种比较常用的输出数据方式。
解析库的使用--Beautiful Soup: BeautifulSoup是Python的一个HTML或XML解析库，最主要的功能就是从网页爬取我们需要的数据。 BeautifulSoup将html解
在使用Win32编程时，我们常常需要输出文本到窗口上，Windows所有的文本字符或者图形输出都是通过图形设备接口（GDI）进行的，Windows的三大组件之一的GDI32.dll封装了所有的文本和图像输出函数。你也许会说直接用printf不就可以了吗？不错，这个确实是可以输出文本，但是这个智能用于console下的文本输出，而不能用于直接在窗口上面。要在窗口上输出文本，以下的函数都可以实现： DrawText、DrawTextExt、ExtTextOut以及TextOut，这些函数基本都有相似的参数，
BeautifulSoup4是爬虫里面需要掌握的一个必备库，通过这个库，将使我们通过requests请求的页面解析变得简单无比，再也不用通过绞尽脑汁的去想如何正则该如何匹配内容了。（一入正则深似海虽然它使用起来效率很高效哈）
《权力的游戏》第八季崩盘，在一片“烂尾结局”的评价声中落下了帷幕。采访身边很多剧迷的观后感，一位同事给的评价只有一句话：“书是一本好书”。
例1: print(type(p.contents)) #list print(p.contents) #可通过索引获取它的某一个元素。
最近在做一个TStringGrid的自绘处理，在画文字处理上遇到了高度的计算问题。后来经过一段时间还是找到了一些方法： 1、使用TLabel 这个方法是有点绕路的，方法倒是简单，就是使用AutoSize属于来完成。。 2、使用DrawText DrawText的函数定义： 函数原型 int DrawText( HDC hDC, // 设备描述表句柄 LPCTSTR lpString, // 将要绘制的字符串 int nCount, // 字符串的长度 LPRECT lpRect, // 指
根据结合权威释义，先来简单回顾一下遗传算法（Genetic Algorithm，GA）的基本概念，遗传算法最早是由美国的 John holland在20世纪70年代提出的，该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的，还是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，也是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
在我们的实际开发中，一般应用都部署在Linux上，为了后期方便排查bug或者记录代码执行的流程。对于开发者而言，遇到问题经常需要去看log文件（或者使用Kibana这样的工具），这里介绍几个开发常用而又重要的日志查找技巧。
fmt 是 Go 语言中的一个常用标准库，它用于格式化输入和输出数据。fmt 包提供了一系列函数，可以帮助你将数据以特定的格式打印到标准输出（通常是终端）或将数据格式化为字符串以供后续处理。这个库的名称 "fmt" 来自于 "format"，因为它主要用于格式化数据。
Beautiful Soup就是Python的一个HTML或XML的解析库，可以用它来方便地从网页中提取数据。它有如下三个特点：
bmon 是类 Unix 系统中一个基于文本，简单但非常强大的 网络监视和调试工具，它能抓取网络相关统计信息并把它们以用户友好的格式展现出来。它是一个可靠高效的带宽监视和网速估测工具。
在开发过程中，我们经常会遇到各种各样的错误和异常。其中一个常见的错误是TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding'。这个错误通常在使用Python的解析库时出现，本文将介绍这个问题的原因，并提供解决方法。
import urllib2 url = 'http://www.someserver.com/cgi-bin/register.cgi' values = {} values['name'] = 'Michael Foord' values['location'] = 'Northampton' values['language'] = 'Python'
终于进入到我们的实战内容篇了，因为是第一篇，所以找一个简单的例子给大家介绍爬取的详细过程，这既是对基础篇知识的运用，也是增强大家往后学习的动力。
爬虫程序，主要是运行在网络中进行数据采集的一种计算机程序，正常的一个爬虫采集数据的过程大致如下：
支持应用程序让其不仅会通过 API 调用语言模型，而且还会数据感知（将语言模型连接到其他数据源），Be agentic（允许语言模型与其环境交互），最终让应用程序更强大和更具差异化。
参考连接： https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/# http://c.biancheng.net/python_spider/bs4.html
处理数据，总要面对 HTML 和 XML 文档。BeautifulSoup 是一个可以从 HTML 或 XML 中提取数据的 Python 库，功能强大、使用便捷，诚为朴实有华、人见人爱的数据处理工具。
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