工欲善其事，必先利其器。好的工具可以大大提升你的工作效率，并获得身边人的羡慕和赞赏。今天，我们就来向小伙伴们分享一大波非常实用的工具，武装你的大脑。 ▲图表类 iCharts 简介：各种主题的开放图
小编邀请您，先思考： 1 对于具体的业务问题，如何做好数据准备？ 很多做数据分析的同学，对数据的获取有一个误区，觉得在互联网上获取数据，必须通过爬虫进行爬取。殊不知，有些必须知道的数据，即使不会爬虫的技能，也可以轻松获取。 根据这些数据类型的不同，我把它们划分为实时数据、趋势数据以及关联数据，这里，我们先来了解一下，互联网上，有哪些基于地理位置信息的实时数据。 一、实时数据 实时数据，顾名思义，是事物当前状态的数据。更好的，经过整合的实时数据，可以为我们尽早地处理问题，提供最佳的契机。 那么，互联网上，有
可以说是做fNIRS激活分析必用的一款开源工具包，该工具包由韩国KAIST的生物成像信号处理 (BISP) 实验室开发。NIRS_SPM基于SPM工具包和Matlab平台，可以识别目前主流fNIRS厂商设备采集的数据格式，它基于一般线性模型GLM对fNIRS进行激活分析和统计（一阶分析和组分析）。此外，NIRS_SPM还具有对数据的简单预处理（比如说滤波等）、通道的定位（如输出每个通道的MNI坐标等）、ROI分析、时间序列分析等功能，如图1。
在肿瘤研究中，Oncomine是非常重要的样本数据库，它整合了GEO、TCGA和已发表的文献来源的RNA和DNA-seq数据，是目前世界上最大的癌基因芯片数据库和整合数据挖掘平台，且自带分析和统计功能，旨在挖掘癌症基因信息。
1、Web Spider简介 Web Spider，又称为网络爬虫，是一种自动抓取互联网网页信息的机器人。它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。它们可以自动
用白话来说，就是相当于哈勃那种的东东，你给个网址，它会去这些网站上找这个网址是否是安全的，是否有什么不良历史记录这个意思
今天我们继续GIS获取网站的整理，本次为行政区边界数据与各类城市要素数据，包括路网数据、建筑轮廓数据、POI数据与移动基站数据等。这些数据对于空间分析，尤其是基于城市、社会要素的空间分析而言是十分重要的。另一方面，大家在获取数据时，尤其是通过国外网站获取数据时，一定需要注意边境、领土问题。
今天我们继续GIS数据的整理，本文为第二个部分——气象数据。气象数据确实是个比较麻烦的内容，一是其种类繁多，不像遥感影像，一说MODIS、Sentinel大家就明白；二是其指标繁多，从比较简单的温度、降水到较为复杂的植物可提取土壤持水量数据，确实容易让人摸不到头脑。因此，早就想将气象数据对应的网站整理出来，借此机会实现。其中，以下链接有的是单独的气象产品，有的是多种气象产品的合集（类似于气象数据库），感觉是可以满足日常中的大部分需要了。
我想要（下）的，我现在就要 python爬虫实战——图片自动下载器 之前介绍了那么多基本知识【Python爬虫】入门知识（没看的赶紧去看）大家也估计手痒了。想要实际做个小东西来看看，毕竟： talk is cheap show me the code! 这个小工程的代码都在github上，感兴趣的自己去下载： https://github.com/hk029/Pickup 制作爬虫的基本步骤 顺便通过这个小例子，可以掌握一些有关制作爬虫的基本的步骤。 一般来说，制作一个爬虫需要分以下几个步骤： 分析
短网址服务是用于缩短网址，方便用户记忆和访问的一种服务。它通常通过将长网址与短网址服务提供的接口进行匹配，从而实现缩短网址的目的。短网址服务可以降低用户输入长网址时的错误率，提高用户体验，同时也可以减轻服务器的压力，提高网站的访问速度。目前市面上有许多短网址服务，如google的goo.gl、新浪的sina.lt等。
本文虽然是作者几年前的文章，但并不过时！文中介绍了如何设计短网址服务，简洁地指出了该服务要注意的问题和解决方案。下面是正文：
不做实验能否发表论文？答案当然是肯定的。对于刚进入EEG领域的同学来说，利用网上公开的EEG数据库练练手，顺便发表一些论文是个不错的选择。公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大，公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。在大数据时代，数据库的开放和共享已逐渐成为研究领域的趋势之一，目前很多国外期刊杂志也鼓励投稿者共享和开放研究数据。笔者很久以前写过一篇类似的推文（《值得收藏！EEG/ MEG/MRI/ fNIRS公开数据库大盘点》），但最近笔者又搜罗了不少EEG的公开数据库网站，因此在这篇推文里笔者把目前的EEG公开数据库进行了较为全面的总结，希望对大家有所帮助。
单细胞测序技术能够揭示每个细胞独特的基因表达特征，精细区分细胞类型，深入系统的研究细胞间的相互作用关系，在肿瘤研究、免疫研究、神经生物学研究、发育研究等领域发挥着重要作用。
專 欄 ❈邓旭东，Python中文社区专栏作者。 简书： http://www.jianshu.com/u/1562c7f16a04 ❈ 今天给大家录制了一个爬新浪微博的爬虫，也用到了抓包分析网址，但相较于以前，单纯的使用抓包分析网址在新浪微博是无效的。 cookie是什么 某些网站为了辨别用户身份、进行 session 跟踪而储存在用户本地终端上的数据（通常经过加密）。目前有些 Cookie 是临时的，有些则是持续的。临时的 Cookie 只在浏览器上保存一段规定的时间，一旦超过规定的时间，该 Coo
Wordtracker关键词搜索工具分享 打开网站，大家可以看到这个界面，直接在搜索框输入产品关键词，可以看到一些关键词，但是关键词的数量并不多。 📷 需要看到更多可以注册7天免费体验，注册需要相关信用卡，如果没有，就注册不了哦。 Keyword.io 这个工具网站相当强大，不仅集合了Google，Youtube，Bing，Amazon，Yandex， Wiki , Alibaba等平台的资源，最重要的是这是一个免费的关键词查询工具 https://www.keyword.io/打开该网站： 📷 打开网站，
今天收到一个订单需求，需要爬取豆瓣电影网top250中前10部和后10部的影评并对其进行语义分析比较这20部电影的质量，所以我们计划每部电影爬取100条短评并对评论进行语义分析，最后对其进行简单的数据可视化来比较其电影质量。话不多说，我们现在便开始抓取分析工作。
生物与计算机的结合让生物进入大数据时代，为方便管理各种生物数据，科学家们开发了各式各样的生物数据库。了解与自己研究领域相关的数据库，并加以利用可能会使研究工作得到事半功倍的效果。在此将常用数据库按照以下分类方式大致整理了一下，方便检索。
在我之前的一篇博客中，我用了构造网址的方法来获取抖音短视频，但是在今天我又一次的研究抖音短视频的时候发现了一个更加简单的方法，发现我之前的分析实在是太过繁琐了，所以有写了一篇博客来记录下这个方法。
前言 随着网络技术的发展，数据越来越变的值钱，诸多公司都在探究如何获取更多更有用的数据。万维网是大量信息的载体，如何有效提取这些有效且公开的数据并利用这些信息变成了一个巨大的挑战。 从而爬虫工程师、数据分析师、大数据工程师的岗位也越来越受欢迎。爬虫则是 Python 的一个应用领域，Python 还有诸多应用领域，如 Web 全栈开发、图形界面开发、大数据、人工智能、系统网络运维、云计算系统管理…… Python 基础知识学习途径 学习好 Python 基础对于学习 Python 爬虫具有事半功倍的效果。就
源 / 深度学习世界 文 / IIan Reinstein 译 / 乌拉乌拉 如今机器学习和人工智能已经变得家喻户晓，有很多爱好者进入了该领域。但是，什么才是能够进入该领域的正确路径呢?如何
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大，公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。在大数据时代，数据库的开放和共享已逐渐成为研究领域的趋势之一，目前很多国外期刊杂志也鼓励投稿者共享和开放研究数据。上述情况对于脑科学领域的研究也是如此。此外，我们个人同样可以利用各类脑科学公开数据库方便地进行各种研究。 笔者在这里较为全面地盘点目前免费的EEG/MEG/MRI/ fNIR公开数据库，希望对大家的研究有所帮助。
ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs 分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。
**今天介绍的这款全网URL采集工具可以运用于全网域名/网址/IP信息检索、指定关键词批量数据采集、SEO、网络推广分析、内容源收集，以及为各种大数据分析等提供数据支撑。**
先声明一点，本文作者不是搜狗的 然后 只是从技术的角度探讨问题---- 目录 不明恶意攻击致<搜狗搜索><搜索结果>跳转<百度搜索>技术原理分析 目录 * 前提背景 * BS流量分析 * 继续分析 ---- 前提背景 最近我用搜狗的搜索的时候，就发现搜索结果会跳转到百度搜索，但是没注意，但是最近这个频率越来越高了之后，开始关注这个事，本人的这些分析只是抛砖引玉，欢迎更多的大神来加入分析 我们先看一段视频，这是我差不多一两个月之前录的，然后这个因为还原比较难（随机的因素），毕竟<黑产帝>也不是吃素的，所以我
全网采集工具（msray）-百度搜索引擎进行全网采集Msray-plus，是一款采用GO语言开发的企业级综合性爬虫/采集软件。支持：搜索引擎结果采集、域名采集、URL采集、网址采集、全网域名采集、CMS采集、联系信息采集支持亿级数据存储、导入、重复判断等。无需使用复杂的命令，提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作，功能强大且简单易上手!1：可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果(SERP数据)，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；2：可从用户提供的url种子地址，源源不断的自动爬取
想研究肿瘤数据库，可不是只有TCGA、GEO能用。小编今天帮大家总结了一些没那么广为人知，但好用且仍在更新的癌症基因数据库。
学习机器学习是一个不断探索和实验的过程，因此，本文将主要介绍常见的开源数据集，便于学习和实验各种机器学习算法！
1）仅仅一年时间，Crunchbase上的物联网初创企业和相关企业就增长了27%，从2019年的26792家增长到现在的34120家。
本文对GIS行业相关的综合数据获取网站加以整理，包括但不限于遥感数据、气候数据、土地数据、土壤数据、农业数据、行政区数据、社会数据、经济数据等。数据较多，大家可以直接通过下方目录加以总览。
特色：Tableau是小火龙接触的第一款开源可视化BI工具，其涵盖个人电脑Desktop软件及云端数据共享Server两种形态，可在其中切换配合应用。
專 欄 ❈ 作者：麦艳涛，挖掘机小王子，数据分析爱好者。 ❈ 本文简要讲述用Python爬取微博移动端数据的方法。可以看一下Robots协议。另外尽量不要爬取太快。如果你毫无节制的去爬取别人数据，别
❈ 作者：麦艳涛，挖掘机小王子，数据分析爱好者。 ❈ 本文简要讲述用Python爬取微博移动端数据的方法。可以看一下Robots协议。另外尽量不要爬取太快。如果你毫无节制的去爬取别人数据，别人网站当然会反爬越来越严厉。至于为什么不爬PC端，原因是移动端较简单，很适合爬虫新手入门。有时间再写PC端吧！ 环境介绍 Python3/Windows-10-64位/微博移动端 网页分析 以获取评论信息为例（你可以以自己的喜好获得其他数据）。如下图： 在这里就会涉及到一个动态加载的概念，也就是我们只有向下滑动鼠
https://github.com/glemaitre/pyparis-2018-sklearn/blob/master/notebook.ipynb
AI 科技评论按：TensorFlow 是目前最流行的深度学习库，它是 Google 开源的一款机器学习开发框架。Tensor 的意思是张量，代表 N 维数组；Flow 的意思是流，代表基于数据流图的计算。把 N 维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。伴随着对人的了解逐步深入，一个概
用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如：
中文主要有：NLTK，FoolNLTK，HanLP（java版本），pyhanlp（python版本），Ansj，THULAC，结巴分词，FNLP，哈工大LTP，中科院ICTCLAS分词，GATE，SnowNLP，东北大学NiuTrans，NLPIR，；
MRI的知识涉及方方面面，且不论有各种模态的MRI，单单是我们科研中最常用的技术之一fMRI，就使得很多初学者摸不着头脑。为了便于初学者学习，笔者在这里倾心整理优质的MRI在线视频教程、学习网站和书籍教材等学习素材，希望对正在MRI学习路上的朋友有所帮助（注：部分内容来源于行上行下）
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者：百分点技术总监郭志金 摘自：百分点（ID: baifendian_com） 从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、
您无需花费大量资金在应用程序开发和交付日程中引入高功率安全性。这本开源应用程序工具指南旨在帮助那些希望投资应用程序安全软件的团队了解开源领域的内容，以及如何思考这些选择。随后将发布商业app sec供应商指南。
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、
crapy爬取百度新闻，爬取Ajax动态生成的信息，抓取百度新闻首页的新闻rul地址
在进行融合基因的分析时，我们会想要知道哪些融合基因是别人已经发现并证实过的，对应的疾病等信息，借助已有的融合基因的数据库可以实现，常用的数据库有以下几个
Cancer SVG模块显示了主要富集于肾癌(8323个基因)、肝癌(6380个基因)和黑色素瘤(5964个基因)的48043个SVG的来源和特征。包括基本信息、基因原位表达、基因表达、DNA甲基化、拷贝数变异、生存分析和相关文献信息。同时计算每个SVG在癌型之间、正常组织与肿瘤组织之间的定量比较，以及与预后的关系，并从基因表达水平、DNA甲基化水平和基因组CNV水平进行说明。
伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 什么是用户画像？ 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户
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