网络竞品分析是指通过互联网收集、分析和比较竞争对手的信息，以了解他们的优势和劣势，找出自己的差距和机会，制定有效的竞争策略。网络竞品分析涉及的信息包括竞争对手的产品、价格、渠道、营销、用户反馈等方面。爬虫技术是一种自动化地从网页上提取数据的方法，它可以帮助我们快速地获取大量的网络竞品信息，并进行存储、清洗、分析和可视化，从而获得有价值的洞察。
1、Elasticsearch支持聚合后分页吗，为什么？ 不支持，看看Elasticsearch员工如何解读。 这个问题，2014年在github上有很长的讨论。究其为什么ES不支持聚合后分
1.登陆IM Connection.DEBUG_ENABLED = true;//首先激活调试模式 1.1建立连接 首先，在启动DSM Message时，客户端通过XMPPConnection与服务器建立连接。建立连接的方式有两种： 1.直接连到服务器 Connection conn = new XMPPConnection("localhost");//创建连接 //其中“localhost”是服务器地址，由于我用的是本机，所以是“localhost”。 conn.connect();//接通连接 2.根
Connection.DEBUG_ENABLED = true;//首先激活调试模式
行人重识别，又称行人再识别，是利用 CV 技术判断图像或视频序列中是否存在特定行人的技术。常规的行人重识别方法往往需要高昂的人工标注成本，计算复杂度也很大。在本文中，中山大学研究者提出的弱监督行人重识别方法恰恰克服了这两方面的障碍，并发布了一个大型行人重识别数据集。
近期，中山大学发布了一种基于可微图学习的弱监督行人重识别（person re-ID）方法和一个大型数据集。该方法结合可微图学习和弱监督学习方法，为行人重识别深度神经网络加入自动生成训练标签的模块并与其一体训练。相比普通的行人重识别方法，该方法不需要高昂的人工标注成本，并且几乎不增加计算复杂度也能达到领先的模型性能。
本篇参考：https://documentation.b2c.commercecloud.salesforce.com/DOC1/index.jsp?topic=%2Fcom.demandware.d
随着链路速度的提高和CPU速度缩放速度的降低，软件中的数据包调度会导致较低的精度和较高的CPU利用率。通过将数据包调度卸载到诸如NIC之类的硬件，可以潜在地克服这些缺点。然而，为了保持软件分组调度器的灵活性，硬件中的分组调度器必须是可编程的，同时还必须快速且可扩展。硬件中最先进的数据包调度程序要么折衷了可扩展性（Push-In-First-Out（PIFO）），要么表达了各种数据包调度算法的能力（先进先出（FIFO）））。此外，即使是像PIFO这样的通用调度原语，其表达能力也不足以表达分组调度算法的某些关键类别。因此，在本文中，我们提出了PIFO原语的泛化，称为Push-In-Extract-Out（PIEO），它与PIFO一样，维护元素的有序列表，但与PIFO不同，PIFO只允许从列表的开头出队，PIEO通过在出队时支持基于断言的可编程过滤，允许从列表中的任意位置出队。接下来，我们介绍PIEO调度程序的快速且可扩展的硬件设计，并在FPGA上进行原型设计。总体而言，PIEO调度程序比PIFO具有更高的表达力和30倍以上的可伸缩性。
基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。
本论文收录于ECCV2020，从自下而上的角度出发，在目标检测任务中引入了投票机制，使得HoughNet能够集成近距离和远距离的class-conditional evidence进行视觉识别。本论文解读首发于“AI算法修炼营”。
【导读】FastText是Facebook人工智能研究实验室（FAIR）开源的一个文本处理库，他是一个专门用于文本分类和外文本表示的库，致力于提高文本表示和分类的效率。本文是Kirti Bakshi与
主要是对数据进行规范化的操作，将数据转换成“适当的”格式，以适用于挖掘任务及算法的需要。
作者：David Durant，2013/01/25（首次发布于：2011/06/22） 关于系列 本文是属于Stairway系列：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” 这个阶段的前面的层次提供了一般索引和非聚集索引的概述。它以下面关于SQL Server索引的关键概念结束。当请求到达您的数
在当今大数据时代，数据的快速增长使得有效地管理、检索和分析数据成为企业发展的关键。Elasticsearch（以下简称ES）作为一种开源的分布式搜索和分析引擎，在这个领域中扮演着重要的角色。它不仅仅只是全文搜索，还支持结构化搜索、数据分析、复杂的语言处理、地理位置和对象间关联关系等。
Apache Atlas为Hadoop提供了数据治理功能。Apache Atlas用作公共元数据存储，旨在在Hadoop堆栈内外交换元数据。Atlas与Apache Ranger的紧密集成使您能够在Hadoop堆栈的所有组件之间一致地定义、管理和治理安全性和合规性策略。Atlas向Data Steward Studio提供元数据和血缘、以支持跨企业数据整理数据。
Hydra 是一个轻量级的 NodeJS 库，用于构建分布式计算应用程序，比如微服务。我们对轻量级的定义是：轻处理外部复杂性和基础设施依赖 —— 而不是有限的轻处理。 Hydra 声称对基础设施的依赖很轻，这是因为它唯一的外部依赖是 Redis。
译者：骆姿亦 审校：陈明艳 本文长度为3621字，预估阅读时间10分钟。 主编推荐：这是一个重要的话题，而且是很少有人系统阐述的话题。科学地构建URL，无论对网站的搜索引擎友好程度，还是对营销和运营进行分析都非常重要。译者也非常专业和用心。因此，我们郑重推荐互联网产品、运营和营销的朋友们阅读这篇文章。 显然，很多网站都会看到这个建议，因为只需少量的假设，你在一家电子商务公司工作。 能够知道所有产品每周的自然搜索会话数和转化数是不是会大有裨益？ 如果你有权访问任何一家电商公司的相关数据，请马上尝试在5分
4.1概述 使presence-aware实体间能够相互迅速的、异步交换相关的小负载的结构化信息有两种基本元素：XML流与XML节。术语定义如下： XML流定义：XML流是一个容器，用于网络上任意两实体间交换XML元素。XML流的开始是以一个起始的XML<stream>标记（有合适的属性与命名空间声明）表示，XML流的结尾以一个结束的XML</stream>标记表示。在流的生命周期中，初始化它的实体能够通过流发送极多的XML元素，元素与XML节（定义在此，<message/>,
在关系数据库系统里，索引是检索数据最有效率的方式,。但对于搜索引起，他它并不能满足其特殊要求：
倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排 索引文件，简称 倒排文件(inverted file)。
最近大家都在讨论ChatGPT的应用，而且形形色色的段子都出来了，为了验证各种说法的对错，当然也未能免俗，决定做个尝试，第一步是让代码先跑起来，第二步是实现微信聊天机器人，第三步是实现自己想要的东西，呵呵
Nextflow区分两种不同的通道：队列通道和值通道(queue channels and value channels )。
标题：MOS: Towards Scaling Out-of-distribution Detection for Large Semantic Space
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总第66篇 在前面的几篇推文中我们分享了最基础的爬虫入门，以及基于AJAX的爬虫入门，这篇我们分享关于如何利用selenium对目标网页进行数据爬取的。 01|背景介绍： 学爬虫怎么能不买一本Python爬虫书来看呢，有人推荐说《用Python写网络爬虫》这本书不错，所以决定入手一本看看，但是淘宝上卖家比较多，我该选哪家呢，我想选的肯定是质量又好（销量不错），价格又便宜的卖家，但是鉴于淘宝卖家众多，人为去筛选有点累，所以决定爬取数据来帮我选择一下。 数量果真有点多，每一页有四十多家，也就是用“用Py
有小伙伴说有没有Nginx的作业指导书，个人认为这个中间件主要测评点就在安全审计，本文这里就简单聊一下等保2.0 条款中对应Nginx中间件的测评要求。 前期调研 nginx是一款自由的、开源的、高性能的HTTP服务器和反向代理服务器，一般主要功能会有两种，一种作为一个HTTP服务器进行网站的发布处理，另外一种nginx可以作为反向代理进行负载均衡的实现。所以这里填主要功能的时候就要分清。 查看Nginx版本： 如果系统有配置nginx命令的环境变量，直接 nginx -v 即可查看版本信息 若无，我们去
中篇的重点在于，在复杂情况下使用表表达式的查询，尤其是公用表表达式(CTE)，也就是非常方便的WITH AS XXX的应用，在SQL代码，这种方式至少可以提高一倍的工作效率。此外开窗函数ROW_NUMBER的使用也使得数据库分页变得异常的容易，其他的一些特性使用相对较少，在需要时再查阅即可。 本系列包含上中下三篇，内容比较驳杂，望大家耐心阅读: 那些年我们写过的T-SQL（上篇）：上篇介绍查询的基础，包括基本查询的逻辑顺序、联接和子查询 那些年我们写过的T-SQL（中篇）：中篇介绍表表达式、集合运算符和开窗
在 Python 中，可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符，其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符，并提取出来。
本期摘要： 【1】 YouTube Music 2022 年度音乐总结 【2】Apple Music 推出全新音乐回忆体验 【3】telegram更新提供多项新功能 【4】Snapchat推出健身滤镜和心肺复苏滤镜 【5】多闪颠覆式更新，变身国内版"Bereall" 【6】Google Space 推出聊天总结功能 【7】微信上线自定义表情 【8】Line资料卡允许放多人合照 【9】Discord资料卡的Rich Presence能力 【10】Spotify Wrapped 2022 人格测试
一、层次维度简介 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，示例数据仓库中的日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列表示。日期维度是一个单路径层次，因
（五）进阶技术 6. 维度层次 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列来表示。日期维度是一个单路径层次，因为除了年-季度-月-日这条路径外，它没有任何其它层次。本篇将讨论在维度的层次上进行分组和钻取查询。多路径层次在下一篇“多路径和参差不齐的层次”中讨论。 为了识别数据仓库里一个维度的层次，首先要理解维度中列的含义。然后就可以识别两个或多个列具有相同的主题。例如，日、月、季度和年具有相同的主题因为它们都是关于日历的。具有相同主题的列形成一个组。组中的一列必须包含至少一个组内的其它成员。例如，在前面提到的组中，月包含日。这些列的链条形成了一个层次。例如，日-月-季度-年这个链条是一个日期维度的层次。除了日期维度，产品和客户维度也有层次。 表（五）- 6-1显示了三个维度的层次。注意客户维度具有两个路径的层次。
无论是数据挖掘还是目前大热的深度学习，都离不开“大数据”。大公司们一般会有自己的数据，但对于创业公司或是高校老师、学生来说，“Where can I get large datasets open to the public” 是一个不得不面对的问题。 本文将为您提供一个网站/资源列表，从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目，甚至创造你自己的产品。
今天自己实战写了个爬取京东商品信息，和上一篇的思路一样，附上链接：https://www.cnblogs.com/cany/p/10897618.html
本文以Ames住房数据集为例，对数据进行聚类，并构建回归模型。 摘要 本文将根据41个描述性分类特征的维度，运用无监督主成分分析(PCA)和层次聚类方法对观测进行分组。将数据聚类可以更好地用简单的多元
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
这个周末我参加了docker hackathon，一个旨在为docker 2015大会暖场的编程马拉松。大赛在旧金山Mission St.上的万豪举行，硕大的餐厅被临时改装成开发者的乐园。作为组织者而言，docker做的相当不错，除了WIFI偶尔会很慢甚至无响应外，其它都无可挑剔。参赛的项目要求和docker相关，现场各个团队的项目也基本和docker生态圈的工具有关。和自己感兴趣的两个项目的发起者聊了聊，感觉都是小公司的内部项目的某个部分拿出来做，团队已经亲密无间，我一个外人加进去有些尴尬；其他不少项目偏
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html
本文介绍了如何利用Python3和Selenium爬取淘宝商品信息并保存到MongoDB。首先介绍了淘宝商品页面的HTML结构，然后利用BeautifulSoup和Selenium对商品信息进行了爬取。最后通过MongoDB的PyMongo驱动将商品信息保存到MongoDB中。
在使用Pytorch时你或多或少会遇到各种bug，为了缓解你的痛苦😢，本文将对常见的错误进行解释，并说清楚来龙去脉。 细节就是魔鬼，虽然代码不报错但还是可能会对精度带来影响。如果本文对你有帮助，请收藏&转发！ CrossEntropyLoss和NLLLoss 最常见的错误是损失函数和输出激活函数之间的不匹配。nn.CrossEntropyLossPyTorch中的损失模块执行两个操作：nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss。 因此nn.CrossEntropyLossPyTorch的输入应该是
今天向大家介绍的CVPR 2020 的文章出自华中科技大学白翔老师组，特别要提醒，文中有视频，相信看过之后你一定会被它的魅力所吸引！
在前一章中，我们已经成功尝试分析Ajax来抓取相关数据，但是并不是所有页面都可以通过分析Ajax来完成抓取。比如，淘宝，它的整个页面数据确实也是通过Ajax获取的，但是这些Ajax接口参数比较复杂，可能会包含加密密钥等，所以如果想自己构造Ajax参数，还是比较困难的。对于这种页面，最方便快捷的抓取方法就是通过Selenium。本节中，我们就用Selenium来模拟浏览器操作，抓取淘宝的商品信息，并将结果保存到MongoDB。 1. 本节目标 本节中，我们要利用Selenium抓取淘宝商品并用pyquer
Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而，每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊的。本文将介绍 5 种数据可视化方法，并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。
本文将为您提供一个网站 资源列表，从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目，甚至创造你自己的产品。
在前一章中，我们已经成功尝试分析 Ajax 来抓取相关数据，但是并不是所有页面都可以通过分析 Ajax 来完成抓取。比如，淘宝，它的整个页面数据确实也是通过 Ajax 获取的，但是这些 Ajax 接口参数比较复杂，可能会包含加密密钥等，所以如果想自己构造 Ajax 参数，还是比较困难的。对于这种页面，最方便快捷的抓取方法就是通过 Selenium。本节中，我们就用 Selenium 来模拟浏览器操作，抓取淘宝的商品信息，并将结果保存到 MongoDB。
选自towardsdatascience 作者：George Seif 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 数据可视化是数据科学家工作的重要部分。在项目的早期阶段，我们通常需要进行探索性数据分析来获得对数据的洞察。通过数据可视化可以让该过程变得更加清晰易懂，尤其是在处理大规模、高维度数据集时。在本文中，我们介绍了最基本的 5 种数据可视化图表，在展示了它们的优劣点后，我们还提供了绘制对应图表的 Matplotlib 代码。 Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数
图像分类 人类自然倾向于将空间信息组织成组。从上面，我们识别出常见的地貌，如湖泊和河流、建筑物和道路、森林和沙漠。我们将这种具有相似特征的对象分组称为“图像分类”。但在全球范围内手动对对象进行分类和赋值将是一项无休止的任务。值得庆幸的是，使用遥感数据将不同的景观特征划分为分类类别已成为过去 40 年生态研究的主要内容。从农业发展和土地覆盖变化，到造林实践和污染监测，所有领域都进行了分类。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
机器之心专栏 作者：孙泽维 一会儿「梦露」，一会儿「门罗」，如何帮机器翻译改掉这类低级错误？ 大家都听过大名鼎鼎的图灵测试。近年来取得巨大进步的机器翻译在众多场景下都取得了媲美人类的成绩[1]，许多人惊呼，机器翻译能成功「骗」过人类了。但如果深入研究，就能发现机器翻译在一些特殊的场景下，仍然有些肉眼可见的瑕疵。篇章级翻译就是一个典型的场景。 人类在翻译的过程中会保持上下文一致，比如翻译英文名「Monroe」，不会一会儿翻译成「梦露」，一会儿翻译成「门罗」，但许多商用机器翻译仍然会犯这种「低级错误」。
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