导读 大家好，在之前的办公自动化系列文章中我们已经详细介绍了?如何使用Python批量处理PDF文件，包括合并、拆分、水印、加密等操作。 今天我们再次回到PDF，详细讲解如何使用Python从PDF提
作者 Taskiller 提醒：以下内容仅供安全测试及教学参考，禁止任何非法用途 Google的FeedFetcher爬虫会将spreadsheet的=image(“link”)中的任意链接缓存。 例如： 如果我们将=image(“http://example.com/image.jpg”)输入到任意一个Google spreadsheet中，Google就会“派出”FeedFetcher爬虫去抓取这个图片并保存到缓存中以将其显示出来。 但是，我们可以为文件名附加上随机参数，使FeedFetcher多次抓取
下图总结了主要程序包，希望读者在日常练习和工作中遇到不同格式的文件时，能够瞬间反应出读取该格式所需的包及对应的函数。（限于篇幅，本文未包含图中“平面文档格式”这部分的内容，如果你有兴趣，可以继续关注大数据后续文章。）
从上面的菜单栏中我们可以看到整个网站资源的总体分类情况。刚刚好我们可以利用到它的这个分类，将每一个分类地址作为爬虫的起点。
想要毫不费力的批量提取URL资源吗？URL Extractor 4 for Mac是Mac平台一款链接批量抓取工具，通过一个网址或是通过搜索引擎搜索一个关键字，就能为我们抓取大量相关的网址链接和emAIl信息。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 此项目可监控近千家中国企业的官方网站的新闻动态，如有更新，系统能在最短2分钟之内通过邮件发送更新的标题和链接。更新的信息流也可通过浏览器查看。监控的公司和站点可以添加删除。 原理：定期抓取网站html, 使用difflib比对新旧页面源码，发现增加的部分，提取url和text，过滤筛选，保存MySQL数据库。定期把更新的url和text，通过邮件发送给订阅者。 全部代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然
本文首发于知乎 Headless Testing是什么 Headless是指没有界面的浏览器运行环境。那么Headless Testing也就不难理解，是基于无界面化提供的命令行工具和api进行的前端
HTML文档是互联网上的主要文档类型，但还存在如TXT、WORD、Excel、PDF、csv等多种类型的文档。网络爬虫不仅需要能够抓取HTML中的敏感信息，也需要有抓取其他类型文档的能力。下面简要记录一些个人已知的基于python3的抓取方法，以备查阅。
请分析作业页面，爬取已提交作业信息，并生成已提交作业名单，保存为英文逗号分隔的csv文件。文件名为：hwlist.csv 。
不知大家在工作中有没有过提取pdf表格数据的经历，按照普通人的思维，提取pdf的表格数据的方法可能会选择复制粘贴，但这是一个相当繁杂且重复的工作。而今天我们会讲解如何用python和excel来提取pdf的表格数据，看二者哪个更为方便！
作者：Peter R. Florence、Lucas Manuelli、Russ Tedrake
王小新 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 最近，Google的一组科研人员完成了一篇新论文：基于几何感知表征的抓取交互学习（Learning Grasping Interaction with Geometry-aware Representations），论文提出了一种几何感知编码器-解码器网络，利用几何感知表征来学习实现抓取交互。 这篇论文的作者包括：密歇根大学的前谷歌大脑实习生Xinchen Yan，谷歌大脑的Jasmine Hsu、James Davidson，Googl
这里再分享下如何快速导出你的所有微博数据，然后用Python分析某个微博账号的数据，比如高赞，转发，评论微博，微博词云，微博发布时间轴，以及使用的手机。
论文名称：3D Gated Recurrent Fusion for Semantic Scene Completion
TableBank 开源地址：https://github.com/doc-analysis/TableBank
【新智元导读】DeepMind 研究人员改进深度确定策略梯度算法，在虚拟环境中训练机械臂叠协同完成堆叠积木的任务，每架机械臂的结果都被用于改进核心算法，10个小时训练好 16 台机器人。研究人员表示，他们的方法可以很快就能用于训练真实世界机器人完成精确堆叠的任务。 让机器人相互学习一个最简单的方法就是将所有关于成功和失败的经验都汇总到一起。去年，谷歌大脑展示了他们的协作机械臂研究项目——合作式增强学习让机器人掌握通用技能：一台机械臂学会的东西，可以在所有机械臂之间共享，这样所有的机械臂都能以更快的速度学习、
上一讲讲了R语言与Pyhton中的异常捕获与错误处理基本知识，今天以一个小案例来进行实战演练，让你的程序遇水搭桥，畅通无阻。 本案例目标网址，今日头条的头条指数行业报告，全都是pdf格式的，需要先抓包获取PDF文件地址，之后我会随机抽取其中5个地址（因为PDF下载要看网速的，特别慢），然后将其中两个地址设置为不存在地址。 这种错误非常常见，当然实际应用中错误类型多种多样，需要你仔细甄别，但解决的基本思路都是这样的。当遇到一个错误地址导致程序遇阻时，使用异常函数先捕获错误异常，然后使用next命令进行绕过即可
在第一步抓取页面的过程中，我们就需要模拟浏览器向服务器发出请求，所以需要用到一些 Python 库来实现 HTTP 请求操作，在本书中我们用到的第三方库有 Requests、Selenium、Aiotttp 等。
看了大量文献后，你的硬盘上想必存下不少PDF文件。能否充分利用它们，挖掘出你独特的领域知识地图呢？本文为你提供一种简便易行的办法。
论文收录结果出炉后，有人欢喜有人愁：一方面，各位落选者先后抒发了自己的遗憾；而另一方面，各位论文被收录的实力派也纷纷晒出了自己收到的论文收录通知。针对大家在 IJCAI 2019 论文收录方面的更多疑问，后续 AI 科技评论会在 IJCAI 2019 程序委员会主席（Sarit Kraus）的专访中为大家带来答案。而在此之前，我们不妨先来温习一下 IJCAI 近 20 年以来摘得「杰出论文奖」（Distinguished Paper Award）的二十九篇论文，并从这些最佳论文中一窥 AI 这些年来的发展轨迹。
在前面一节我们了解了 Urllib 的基本用法，但是其中确实有不方便的地方。比如处理网页验证、处理 Cookies 等等，需要写 Opener、Handler 来进行处理。为了更加方便地实现这些操作，在这里就有了更为强大的库 Requests，有了它，Cookies、登录验证、代理设置等等的操作都不是事儿。
本文主要针对具有一定 JavaScript 经验的程序员。如果你对 Web 抓取有深刻的了解，但对 JavaScript 并不熟悉，那么本文仍然能够对你有所帮助。
论文名称：Rethinkingthe Route Towards Weakly SupervisedObject Localization
网上有很多Python爬虫的帖子，不排除很多培训班借着AI的概念教Python，然后爬网页自然是其中的一个大章节，毕竟做算法分析没有大量的数据怎么成。 C#相比Python可能笨重了些，但实现简单爬虫也很便捷。网上有不少爬虫工具，通过配置即可实现对某站点内容的抓取，出于定制化的需求以及程序员重复造轮子的习性，我也做了几个标准公开网站的爬虫。 在学习的过程中，爬网页的难度越来越大，但随着问题的一一攻克，学习到的东西也越来越多，从最初简单的GET，到POST，再到模拟浏览器填写表单、提交表单，数据解析也从最初的
在生成式 AI 时代，扩散模型已经成为图像、视频、3D、音频和文本生成等生成式 AI 应用的流行工具。然而将扩散模型拓展到高分辨率领域仍然面临巨大挑战，这是因为模型必须在每个步骤重新编码所有的高分辨率输入。解决这些挑战需要使用带有注意力块的深层架构，这使得优化更困难，消耗的算力和内存也更多。
与物体进行交互的操作是机器人技术中最大的开放问题之一：在开放的世界环境中智能地与以前没有见过的物体进行交互需要可以泛化的感知、基于视觉的闭环控制和灵巧的操作。强化学习为解决这一问题提供了一个很有前景的途径，目前强化学习方向上的工作能够掌握如击球 [1]，开门 [2，3]，或投掷 [4] 这样的单个技能。为了满足现实世界中对操作的泛化需求，我们将重点关注离策略算法的可扩展学习，并在具体抓取问题的背景下研究这个问题。虽然抓取限制了操作问题的范围，但它仍然保留了该问题中许多最大的挑战：一个抓取系统应该能够使用真实的感知技术可靠、有效地抓取之前没有见过的物体。因此，它是一个更大的机器人操作问题的缩影，为对泛化和多样化的物体进行交互提供了一个具有挑战性和实际可用的模型。
利用 Urllib 的 robotparser 模块我们可以实现网站 Robots 协议的分析，本节我们来简单了解一下它的用法。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：社媒派SMP 题目：OneEE：一个针对重叠和嵌套事件抽取的One-stage框架 OneEE: A One-Stage Framework for Fast Overlapping and Nested Event Extraction 作者：曹虎（武汉大学），李京烨（武汉大学），苏方方（武汉大学），李霏（武汉大学），费豪（新加坡国立大学），吴胜琼（新加坡国立大学），李波波（武汉大学），赵亮（圣保罗大学），姬东鸿（武汉大学） 会议：COLING 2022 论文
老是有同学问，学了 Python 基础后不知道可以做点什么来提高。今天就再用个小例子，给大家讲讲，通过 Python 和爬虫，可以完成怎样的小工具。
我们在刷朋友圈刷微博的时候，总会强调一个『刷』字，因为看动态的时候，当把内容拉到屏幕末尾的时候，APP 就会自动加载下一页的数据，从体验上来看，数据会源源不断的加载出来，永远没有尽头。
这一篇涉及到如何在网页请求环节使用多进程任务处理功能，因为网页请求涉及到两个重要问题：一是多进程的并发操作会面临更大的反爬风险，所以面临更严峻的反爬风险，二是抓取网页数据需要获取返回值，而且这些返回值需要汇集成一个关系表（数据框）（区别于上一篇中的二进制文件下载，文件下载仅仅执行语句块命令即可，无需收集返回值）。 R语言使用RCurl+XML,Python使用urllib+lxml。 方案1——自建显式循环： 📷 📷 整个过程耗时11.03秒。 方案2——使用向量化函数： 📷 整个过程耗时9.07m。 方案
ICLR 2019 将于明年 5 月 6 日-9 日在美国新奥尔良举行，今年 9 月 27 日下午 18 时，大会论文提交截止。据统计，ICLR 2019 共收到 1591 篇论文投稿，相比去年的 996 篇增长了 60%。之后，这些论文经过了漫长的评审，近日评审结果终于出炉。在 11 月 5 日到 11 月 21 日期间，论文作者可以对评审人的评论进行回复，修改论文。
Zotero作为一款协助科研工作者收集、管理以及引用研究资源的免费软件，如今已被广泛使用。此篇使用说明主要分享引用研究资源功能，其中研究资源可以包括期刊、书籍等各类文献和网页、图片等。欢迎所有共同学习使用的朋友提供批评意见或补充使用经验。
从人脸图片生成艺术肖像画的 AI 应用不在少数，但效果惊艳的不多。上面这张图片中的输入 - 输出结果，来源于一个 GitHub 热门项目 U^2-Net (U square net)，开源至今已经获得了 1.7K 的 star 量。
之前写了很多网络数据数据抓取的案例，无论是关于R语言还是Python的，里面大量使用xml\html\css\ajax\json等这些概念，可是一直没有对这些概念做详细的梳理，导致很多小伙伴儿看的摸不着头脑。 近期基础的网抓教程告一段落，从今天起，给大家梳理一些常用的web概念（当然是一个外行小白的视角来进行讲解，如有不当之处，还请见谅）。概念的梳理对于整体网抓思路的开拓至关重要。 几天主要围绕三个核心概念来进行介绍： xml html json xml的官方解释是可扩展标记语言，主要用于数据传输，而HTM
通过设置系统变量SSLKEYLOGFILE来达到解密https的效果，tls握手结束后，会将session key存放到SSLKEYLOGFILE定义的keylog中，wireshark通过加载keylog文件，将https解密成明文。
来自卡耐基梅隆大学 (CMU) 的四个科学家，在一篇论文里说，他们带着一群机器人去住Airbnb了。
本文简要介绍了PhantomJS的相关基础知识点，主要包括PhantomJS的介绍、下载与安装、HelloWorld程序、核心模块介绍等。由于鄙人才疏学浅，难免有疏漏之处，欢迎指正交流。
论文 1：Learning from Web Data with Memory Module
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今天要介绍的这个R包，有些特别！ 它即不能做可视化，也不能用来抓数据！ 它的核心功能是抓拍，对，你没听错，就是抓取，和狗仔差不多！ 而且专门抓拍网页，有点儿类似于我们常说的网页快照。 底层仍然是通过plantomjs无头浏览器提供渲染支持，所以它可以解析带有js动态脚本的异步加载网页。 它抓拍功能强大的什么地步，基本是原生的浏览器界面清晰度（除了格式是静态图片之外，基本不会损失什么像素）。 抓拍输出的图片像素与长宽比支持自定义、支持zoom缩放，支持png、jpeg、pdf三种主流图片格式，支持定义窗口内元
经常有小伙伴儿跟我咨询，在使用R语言做网络数据抓取时，遇到空值和缺失值或者不存在的值，应该怎么办。 因为我们大多数场合从网络抓取的数据都是关系型的，需要字段和记录一一对应，但是html文档的结构千差万别，代码纷繁复杂，很难保证提取出来的数据开始就是严格的关系型，需要做大量的缺失值、不存在内容的判断。 如果原始数据是关系型的，但是你抓取来的是乱序的字段，记录无法一一对应，那么这些数据通常价值不大，今天我以一个小案例（跟昨天案例相同）来演示，如何在网页遍历、循环嵌套中设置逻辑判断，适时的给缺失值、不存在值填充预
由于《地球物理学报》每一篇文章都有一个专门的链接，官网可以点击下载按钮免费下载，所以网页解析下载地址和可以实现自动下载。以最新一期（2020年4月第63卷 第4期）为例，利用网页信息读取自动下载当期文献，方便阅读与检索。
有很多时候你会想用Python从PDF中提取数据，然后将其导出成其他格式。不幸的是，并没有多少Python包可以很好的执行这部分工作。在这篇贴子中，我们将探讨多个不同的Python包，并学习如何从PDF中提取某些图片。尽管在Python中没有一个完整的解决方案，你还是应该能够运用这里的技能开始上手。提取出想要的数据之后，我们还将研究如何将数据导出成其他格式。
训练自定义模型的方法已经过时，基于最近大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的技术进展，通过 prompt 工程使用 ChatGPT 或 GPT-4 等通用模型才是时下热门的方法。
手Q每个版本上线以后研发同学都会收到各种问题反馈。在跟进手Q内部用户反馈的问题时，发现多例问题，其表象和原因如下：
一、问题背景 手Q每个版本上线以后研发同学都会收到各种问题反馈。在跟进手Q内部用户反馈的问题时，发现多例问题，其表象和原因如下： 1、问题表象：“未读不消失”、“图片不展示”、“菊花一直在转” 。。。 2、问题原因：死锁导致的功能不可用。 这类由死锁造成的功能不可用的问题，具有表象简单但影响非常严重的特点。一般用户在遇到这类问题后，除了采取杀掉进程重启的策略，没有其他办法继续使用应用。由此可见，死锁问题对产品的影响是巨大的，那么有没有有效的方法能够监控Android应用的死锁呢？ 首先想到的是使用代码规范来
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程，探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列强大的工具和功能。
引言 从网页中提取信息的需求日益剧增，其重要性也越来越明显。每隔几周，我自己就想要到网页上提取一些信息。比如上周我们考虑建立一个有关各种数据科学在线课程的欢迎程度和意见的索引。我们不仅需要找出新的课程，还要抓取对课程的评论，对它们进行总结后建立一些衡量指标。这是一个问题或产品，其功效更多地取决于网页抓取和信息提取（数据集）的技术，而非以往我们使用的数据汇总技术。 网页信息提取的方式 从网页中提取信息有一些方法。使用API可能被认为是从网站提取信息的最佳方法。几乎所有的大型网站，像Twitter、Facebo
这篇文章介绍了几个非常实用的开源项目，它们可以帮助用户将网页转换为图像或 PDF 文件，并提供了丰富而灵活的配置选项来满足不同需求。无论您是需要生成网页快照还是抓取数据时获取相关信息，这些工具都能派上用场。它们基于先进的底层技术（如 Puppeteer 和 Chrome Headless），操作简单方便，并且在多个平台上均有良好兼容性。如果您对此类工具感兴趣，请务必查看一下这篇文章！
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