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Python抓取与可视化实战——网易云课堂人工智能与课程实战

本篇内容抓取对象为网易云课堂人工智能与课程信息,使用的工具是urllib+postman,因为直接构建的POST抓取的josn包,所以抓取的代码非常简单,没有繁杂的xpath或者css 从饼图可以很明显的看到,个人发布的课程占整个课程模课程总量的约35%,而机构则占了,搞到65%,还记得我们上次分析Excel课程的时候得到的结论吗,Excel的课程中个人发布的课程量高达 63%,而人工智能则是机构的天下。 通过以上树状图和条形图的呈现,我们可以很清晰的看到,小蚊子团队居然在人工智能和一共发布了51门课程,要知道这个模一共只有791门有效课程,这可是足足占了总课程量的51791=6.5%啊我天 以上我将所有课程作者按照发布课程频做了累计分布呈现,可以看到前50个作者的课程贡献已经累计达到了500门以上,而之后分布曲线已经幅走缓,最后坡度已经接近直线,说明该的课程主要集中在那些少机构手中

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AkShare-股票-行情

作者寄语新增行情的接口,主要可以查询当前的热点,该接口可以查询实时的行情。 更新接口stock_sector_spot # 行情行情接口: stock_sector_spot目标地址: http:finance.sina.com.cnstocksl描述: 获取新浪行业- 行情限量: 单次获取指定的行情实时输入参名称类型必选描述indicatorstrYindicator=新浪行业; choice of {新浪行业, 启明星行业, 概念, 地域, 行业}输出参名称类型默认显示描述 labelstrY-strY-公司家floatY-平均价格floatY-涨跌额floatY-涨跌幅floatY注意单位: %总成交量(手)floatY-总成交额(万元)floatY-股票代码strY label 公司家 平均价格 ...

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    AkShare-股票-详情

    作者寄语新增详情的接口,可以查询该的具体成份信息。 更新接口stock_sector_detail # 详情详情接口: stock_sector_detail目标地址: http:finance.sina.com.cnstocksl#area_1 描述: 获取新浪行业-行情-成份详情限量: 单次获取指定的新浪行业-行情-成份详情输入参名称类型必选描述sectorstrYsector=hangye_ZL01; choice of {新浪行业 as akstock_sector_detail_df = ak.stock_sector_detail(sector=hangye_ZL01)print(stock_sector_detail_df)示例 1.619301e+06 0.646001 sh600551 600551 时代出版 ... 3.616651e+05 3.616651e+05 0.226162 sh600633 600633 浙文化

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    AKShare-股票-概念

    作者寄语新增股票-概念,本次的概念及其成份股主要来自同花顺。 更新接口stock_board_concept_name_ths # 概念名称stock_board_concept_cons_ths # 概念成份股概念同花顺接口: stock_board_concept_cons_ths 目标地址: http:q.10jqka.com.cngndetailcode301558描述: 获取同花顺--概念-成份股限量: 单次返回当前时刻所有成份股输入参名称类型必选描述symbol_codestrYsymbol_code as akstock_board_ths_df = ak.stock_board_concept_cons_ths(symbol_code=人脸识别)print(stock_board_ths_df)示例 . 2.63 1.19亿 6.01亿 108.41亿 38.715 6 300884 狄耐克 39.28 0.23 ... 2.73 0.66亿 0.28亿 11.18亿 31.836 7 997 新

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    AKShare-股票-行业

    作者寄语本次接口主要东方财富的行业分类,可以与同花顺的对照使用。 #industry_board描述: 东方财富-沪深京-行业限量: 单次返回当前时刻所有行业输入参名称类型描述---输出参名称类型描述排名int64-名称object-代码object akstock_board_industry_name_em_df = ak.stock_board_industry_name_em()print(stock_board_industry_name_em_df) 示例 排名 名称 代码 最新价 涨跌额 ... 82 电机 BK1030 1635.07 -24.86 ... 3.57 4 16 江特电机 3.2582 83 煤炭行业 BK0437 8014.74 -126.25 ... 0.80 1 35 ST

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    AKShare-股票-概念

    作者寄语本接口主要用于同花顺概念的指的日频率更新接口stock_board_concept_index_ths # 同花顺-指日频概念同花顺-指接口: stock_board_concept_index_ths 目标地址: http:q.10jqka.com.cngndetailcode301558描述: 获取同花顺--概念-指日频率限量: 单次返回所有日频指输入参名称类型必选描述symbolstrYsymbol =阿里巴巴概念; 可以通过调用 stock_board_concept_name_ths 查看同花顺的所有概念名称输出参名称类型默认显示描述日期datetime64Y-开盘价objectY-最高价objectY akstock_board_concept_index_ths_df = ak.stock_board_concept_index_ths(symbol=丙烯酸)print(stock_board_concept_index_ths_df) 示例

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    7 组成分析师的完整知识结构

    这会帮助分析师更有针对性的控制生产和采集过程,避免由于违反采集规则导致的问题;同时,对采集逻辑的认识增加了分析师对的理解程度,尤其是中的异常变化。 比如:Omniture中的Prop变量长度只有100个字符,在采集部署过程中就不能把含有量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。 另外,这也能很程度上避免“垃圾进导致垃圾出”的问题。2.存储无论存储于云端还是本地,的存储不只是我们看到的库那么简单。 PPT、Excel、Word甚至邮件都是不错的展现工具,任意一个工具用好都很强。形式。图文并茂的基本原则更易于理解,生动、有趣、互动、讲故事都是加分项。原则。 领导层喜欢读图、看趋势、要结论,执行层欢看、读文字、看过程。场景。型会议PPT最合适,汇报说明Word最实用,较多时Excel更方便。

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    7 组成分析师的完整知识结构

    这会帮助分析师更有针对性的控制生产和采集过程,避免由于违反采集规则导致的问题;同时,对采集逻辑的认识增加了分析师对的理解程度,尤其是中的异常变化。 比如:Omniture中的Prop变量长度只有100个字符,在采集部署过程中就不能把含有量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。 另外,这也能很程度上避免“垃圾进导致垃圾出”的问题。2.存储无论存储于云端还是本地,的存储不只是我们看到的库那么简单。 PPT、Excel、Word甚至邮件都是不错的展现工具,任意一个工具用好都很强。形式。图文并茂的基本原则更易于理解,生动、有趣、互动、讲故事都是加分项。原则。 领导层喜欢读图、看趋势、要结论,执行层欢看、读文字、看过程。场景。型会议PPT最合适,汇报说明Word最实用,较多时Excel更方便。

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    AkShare-股票-沪深港通排行

    描述: 获取东方财富网-中心-沪深港通持股-行业排行限量: 单次获取指定 symbol 和 indicator 的所有输入参名称类型必选描述symbolstrYsymbol=北向资金增持行业排行 ; choice of {北向资金增持行业排行, 北向资金增持概念排行, 北向资金增持地域排行}indicatorstrYindicator=今日; choice of {今日, 3日, 5 注意单位: 元北向资金今日持股-占比floatY-北向资金今日持股-占北向资金比floatY-北向资金今日增持估计-股票只floatY-北向资金今日增持估计-市值floatY注意单位: 元北向资金今日增持估计 -市值增幅floatY-北向资金今日增持估计-占比floatY-北向资金今日增持估计-占北向资金比floatY-今日增持最股-市值floatY-今日增持最股-占股本比floatY-今日减持最股 (symbol=北向资金增持行业排行, indicator=今日)print(stock_em_hsgt_industry_rank_df) 示例 序号 名称 最新涨跌幅 ...

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    开发:Spark SQL处理模

    Spark SQL作为Spark当中的结构化处理模,在价值挖掘的环节上,备受重用。自Spark SQL出现之后,坊间甚至时有传言,Spark SQL将取代Hive,足见业内对其的推崇。 今天的开发学习分享,我们就来讲讲Spark SQL处理模。 文件获取,可通过 Scala 方法或 SQL 方式操作这些,并把结果转回 RDD。 Spark SQL 内核:处理的输入输出,从不同源(结构化 Parquet 文件 JSON 文件、Hive 表、外部库、已有 RDD)获取,执行查询(expression of queries 关于开发学习,Spark SQL处理模,以上就为家做了简单的介绍了。Spark框架在生态当中的重要地位,决定了我们在学习当中也应当付出相应程度的努力,由浅入深,逐步深入。

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    链 + :EOS存储

    目前的EOS的存储除了确认结构的链式存储以外,在状态存储方面有了很的进步,尤其是引入了MongoDB plugin以后,可以将功能有限的状态库搭上的班车。本文将全面介绍EOS的存储技术。 仍旧是文件完整性的校验需求,当这个文件特别的时候,对这个文件进行Hash算法是能耗巨的,所以可以将文件切割成很多的小,每一个小都有一个Hash,然后将所有小的Hash值拼在一起再次进行Hash 它的结构是一个二叉树(也可以是多叉树,性能优化的关键点是它的高度是于等于2的),每个节点最多只有两个子节点,只有叶节点是根文件做的Hash,每两个相邻的叶节点的父节点是由这两个Hash做的父Hash Merkle Tree 与 区链上面的区结构中包含了两个与Merkle Tree相关的字段:transaction_mroot,一个区中的transactions字段可以包含多笔交易,区中的 其实不是这样的,链式存储的内容会将所有的动作action全部记录下来,是所有的过程,是流水帐,元,这些一旦上链是不可修改,不可删除的。

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    平台开发:系统架构模解析

    今天我们就从平台开发的角度,来对系统架构模做一个简单的介绍。 通常来说,一个系统架构通用的模包括——下载.jpg收集模:主要负责收集各种源的,包括日志文件、网络请求、库、消息队列等,并将这些转换为文件或者消息向后传递。 转存模:主要负责将定时传递到分布式存储或者实时传递给下游的处理程序。ETL模:主要负责的清洗、格式和内容的处理和转换、分级分拣、加载至仓库等。 仓库模:这是整个架构的核心,仓库是有组织的集中存储的地方,负责的存取和管理。元管理模:主要负责记录和约束仓库中的含义和格式,控制着的生命周期和质量。 关于平台开发,系统架构模,以上就为家做了一个简单的介绍了。系统架构工作,对专业技术的深度和广度,以及项目实操经验,都有相应的要求,架构师,也是做开发方向的高级技术岗位。

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    链会替代吗?

    自2015年以来,区链技术迅猛发展,其应用场景日益广泛。与此同时,的发展却越来越受到孤岛、质量、安全等问题的制约。区链技术会替代技术吗?二者将此消彼长吗? 区链与共生共长美国著名经济学家、未来学家、“字时代的三思想家之一”乔治·吉尔德(George Gilder)在其畅销作《后谷歌时代:的没落与区链经济的崛起》中,观点鲜明地指出时代必将被以去中心化的区链经济所迭代 因此,和区链的主要差异在于,区链更多是作为一种底层技术而产生的技术生态变革,主张“代码即法律”;则让说话,通过对的深度挖掘来发现问题进而制定规则,主张“就是发言权”。 规模会随着区链技术的迅速发展而越来越壮观,不同业务场景的区融合连接,进一步扩的丰富性。 区链市场的来临不是时代的终结,而是将有效突破面临的困境,帮助发挥出更的价值。

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    【盘点】:2016领域十新三企业

    年底了,小编为家精心整理了《2016领域十新三企业》,看看这些登上资本市场的宠儿今年过的究竟怎样。? 小编为家精心整理了《2016领域十新三企业》,看看这些登上资本市场的宠儿今年过的究竟怎样??来源:全国中小企业股份转让系统壹堂? 企业主要有获取及处理、交易和云服务三业务,客户涵盖BAT、360、联想、科讯飞、NEC、英特尔、微软等国内外巨头科技和互联网企业。 网智天元,2007年成立,是中国新三第一家科技公司。 赞普科技,2003年成立,是天津市首家移动互联与、云计算行业中登陆“新三”的国家高新技术企业。公司主营智慧社区宽带网络建设运营、IDC中心业务和智能WiFi网络建设运营。

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    【PPT】钱塘应用交易中心2.0—五构建工业互联网生态圈

    18日下午,第三届世界互联网会“项目对接会”分论坛如期进行,杭州钱塘交易中心总经理吕绍娟在会中发表演讲。 吕总表示,钱塘应用交易中心2.0将围绕工业应用和交易,推出五,构建工业互联网生态圈。 ????????????????????

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    视频分类模型和干货集锦

    集上完整的实验结果如下,兼顾性能和精度优势。 ?? Hui T W, Tang X, Change Loy C. 另外也有非常多的集提供解读和下载。有三AI知识星球-集Kinetics-700 dataset? Kinetics-700 dataset是一个视频分类行为识别集,被用于ActivityNet比赛,包含约650000个视频,700个类别。 集是Google的deepmind团队提供,每个类别至少600个视频以上,每段视频持续10秒左右,标注一个唯一的类别。 另外很多的运动也容易混淆,比如跳远和三级跳远,吃汉堡和吃甜甜圈,因此这个集具有非常高的难度,仍然是当前算法的评测基准。一些类别的展示如下:?

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    阶乘

    .; n的阶乘所得的值的致位 int a;储存每一位所得到的 int temp,digit,n,i,j=0;temp每次的得 digit每次得的位 scanf(%d,&n); a=1;从1开始乘 digit=1;位从第一位开始 for(i=2;i

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    学习Python处理模Pandas

    http:blog.csdn.netjeapeducomarticledetails43670067 适合初学入门 第一课 构造 本节基本了解Pandas里的一些结构和模的基本使用,初步了解Pandas 创建 通过Python的zip构造出一元组组成的列表作为DataFrame的输入rec。 = )In : dataOut: 姓名 业绩0 hello 2449371 the 1320082 cruel 2784463 world 6134094 en 799201 DataFrame方法函的第一个参源 ,第二个参columns是输出表的表头,或者说是表格的字段名。? (utf8) 接下来可以导出了。

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    库PostrageSQL-模

    库CREATE DATABASE实际上通过拷贝一个已有库进行工作。默认情况下,它拷贝名为template1的标准系统库。所以该库是创建新库的“模”。 如果你为template1库增加对象,这些对象将被拷贝到后续创建的用户库中。 这种行为允许对库中标准对象集合的站点本地修改。 dbname可以创建额外的模库,并且实际上可以通过将集簇中任意库指定为CREATE DATABASE的模来从该库拷贝。 的模。 当库集簇被初始化时,也会创建postgres库。这个库用于做为用户和应用连接的默认库。它只是 template1的一个拷贝,需要时可以删除并重建。

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    发展的趋势、挑战和机遇

    势所趋 从“条”到“”     对于时代,目前人们所讨论的几乎都是条,条是指某个行业或领域呈链条状串起来的,他们彼此割裂、互不融通,限制了在经济社会发挥作用 “用” 应用面临挑战     在创新商业模式方面,通过将以往的“孤岛”连成一片后,可以综合分析出所需的商业要素,如消费喜好、生活需求等,我们就可以从中精确找准那些高度个性化、长尾化的市场需求 但是的非结构化比例相比条而言更高,使得开发、应用和管理的难度更,因此在应用方面我们面临着非常多的考验。      有可为 催生广阔前景     挑战艰巨,但是无法遮盖应用的巨潜力和价值。不久的将来,将对商业领域、民生领域、政府治理领域留下深刻烙印。      文章来源:发展的趋势、挑战和机遇

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