基本配置,以及数组和变量的使用和文件调用的基本应用 <?php require(“Smarty/Smarty.class.php”);//smarty类文件 $smarty=new Smarty(
幽默是人类独有的特质,在日常生活中扮演着至关重要的作用。心理学家指出幽默在人类认知中发挥重要作用,包括它与学习、解决问题过程的惊人联系,以及幽默在社会参与中的重要性(Martin 2010)。幽默是智能及其自动化研究中的一个颇有前景的领域:我们难以想象一台计算机可以通过图灵测试,却无法理解和产生幽默。
pathinfo/pathname风格参数如下: 例如: /detail/1/economy (detail/:id/:type)
页面效果 实现源码: img contents_bg.gif header_bg.gif html_bg.gif logo.gif nav_bg.gif nav_bg_hover.gif pic_0
首先,我们需要使用Python的第三方库来实现网页内容的爬取。其中,比较常用的库有requests和BeautifulSoup。
本文以'链节点'网站为例,实现新闻标题及其URL批量获取,并以字典的形式存入本地。
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。
在本文中,我们将探讨如何使用 C# 中的 HttpClient 类和爬虫代理IP技术来获取今日头条的内容。我们还将实现多线程技术,以提高数据采集的效率。
在这个信息爆炸的时代,新闻热点不仅仅是传递信息的渠道,它们还能够影响和引导公众舆论。Symfony DomCrawler库作为一个强大的爬虫工具,可以帮助我们理解这种现象,通过获取和分析网易新闻热点,我们可以洞察舆情的走向。
写在前面 之前答应过不少朋友今年要写个《猫哥极简编程入门》的系列,帮助各位对编程感兴趣的新人和非程序员,快速掌握一些实用的编程技巧,以便快速入门编程以及应付一些日常的工作需要。 眼看着 2017 年只剩下几天了,所以是时候展现真正的技术了…… 本系列将会采用小说故事的写法,在一个个具体的故事场景中带入编程相关的知识,欢迎各位在文末留言自己的心得与建议。 新的任务 小鱼是 M 公司的一位产品经理,她的日常工作主要是「各种打杂」。最近老板给她安排了一个新的任务:每天早上 9 点半在钉钉群里给同事分享前一天的(科
GNE(GeneralNewsExtractor)是一个通用新闻网站正文抽取模块,输入一篇新闻网页的 HTML, 输出正文内容、标题、作者、发布时间、正文中的图片地址和正文所在的标签源代码。GNE在提取今日头条、网易新闻、游民星空、 观察者网、凤凰网、腾讯新闻、ReadHub、新浪新闻等数百个中文新闻网站上效果非常出色,几乎能够达到100%的准确率。
json数据 页签详情页数据 public class TabData { public int retcode; public TabDetail data;//不是数组的话类型就是这个 public class TabDetail { public String title; public String more; public ArrayList<TabNewsData> news; public ArrayList<TopNewsData> topnews; @Override pu
json数据 image.png 页签详情页数据 public class TabData { public int retcode; public TabDetail data;//不是数组的话类型就是这个 public class TabDetail { public String title; public String more; public ArrayList<TabNewsData> news; public ArrayList<TopNewsData> topnews; @Ov
上次村长介绍了如何快速在新闻中搜索特定词条的方法。这个问题在经济和金融学研究中非常常见:给定一组新闻标题和股票名称,我们想知道每个股票在这些新闻标题中分别出现多少次。村长的解决办法使用的是 R 和 JiebaR,这里大猫给出用 Python 的解法。
总体来说比较简单,代码也存在需要改进的地方,后续会改进更新,有其他想法的也可以相互交流!
这篇文章能够快速教你爬取新浪新闻。希望这篇文章对您有所帮助!如果您有想学习的知识或建议,可以给作者留言~
选择排序是根据指定的条件(最大值或者最小值),取决你要排序的顺序,然后在指定的数组中,找到这个条件,把它从指定的数组中提取出来,放到一个新的数组里面,并把它从源数组中删除。
爬取新闻评论数据并进行情绪识别的目的是为了从网页中抓取用户对新闻事件或话题的评价内容,并从中识别和提取用户的情绪或态度,如积极、消极、中立等。爬取新闻评论数据并进行情绪识别有以下几个优势:
近期一篇论文《ChatGPT能够预测股票价格走势吗?回报可预测性和大型语言模型》引发热议,作者是佛罗里达大学的教授Alejandro Lopez-Lira和Yuehua Tang。在这篇论文中,ChatGPT解锁了新玩法,用来预测股价走势并按预测进行投资,最高的收益率达到了400%!
大家好!在当今信息爆炸的时代,了解新闻事件的发展进程和舆论反映对于我们保持对时事的敏感度和了解社会动态至关重要。在本文中,我将与你分享使用Python爬虫追踪新闻事件发展进程和舆论反映的方法,帮助你获取及时、全面的新闻信息。
由于这个类库是需要实例化的,如果每一次都要实例化,然后用完了在销毁,无形中就多了不少的代码,而且很容易忘记销毁实例。 同时在用户的一次访问的过程中不断地实例化、销毁,也是比较浪费资源的。 所以我建立了一个基类,在基类里面同意获得实例、统一销毁实例,这样在编码的时候就不用考虑有没有实例化,也不用担心是否销毁实例了, 另外用起来(使用方式)也和静态类的使用方式很像了。 基类里的代码: (ps:我习惯在.aspx.cs里面直接调用 数据访问函数库,所以这个基类是继承System.Web.UI.Page
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今天爬一下百度新闻的新闻标题 1.首先分析页面 进入百度新闻百度新闻首页:http://news.baidu.com/ 在搜索栏输入需要搜索的内容例如:浙江大学城市学院 再选择搜索的内容为新闻标题点击
今天要给大家介绍的是一篇来自清华大学与微软亚研合作的的一篇关于多视图学习新闻推荐系统的论文“Neural News Recommendation with Attentive Multi-View Learning”,论文发表在IJCAI上。现在的社会每天产生的新闻数以万计,每天想要读完这些新闻是不可能的,所以新闻推荐系统对于帮助用户挑选他们感兴趣的新闻就显得格外重要。
想象一下,生活在这样一个世界里,你有一个人工智能助手,它不仅能够理解你的需求,而且还能够与你一起学习与成长。人工智能已无缝融入我们工作、生活,并帮助我们有效完成各种目标。大模型技术的发展与应用,使以上想法成为现实。特别是ChatGPT等生成式对话模型的出现,极大改变了人们的生活与工作方式。
数据访问层的使用方法。 数据访问层的使用方法 一、操作语句部分 简单的说就是传入一个操作语句,然后接收返回值就可以了。为了简化代码和提高效率,所以呢设置了五种返回类型。 1、 DataSet 函数名称:DateSet ds = RunSqlDataSet(查询语句) 传入一个查询语句(多条select 的查询语句),然后接收返回值就可以了。 没有记录返回 null 2、 DataTable 函数名称:DateTable dt = RunSqlDataTable(查询语句) 传入一个查询语句(一条selec
在信息爆炸的时代,新闻和舆情分析对于企业和个人来说都具有重要意义。而Python作为一门优秀的编程语言,非常适合用于构建强大的爬虫工具,并用于抓取和分析新闻数据。本文将分享使用Python爬虫抓取和分析新闻数据,并进行舆情分析的实战经验,帮助你掌握这一有用的技能。
网络爬虫在信息获取、数据分析等领域发挥着重要作用,而定时爬虫则可以实现定期获取网站数据的功能,为用户提供持续更新的信息。在Python中,结合Selenium技术可以实现定时爬虫的功能,但如何设置和优化定时爬虫的执行时间是一个关键问题。本文将介绍如何在Python中设置和优化Selenium定时爬虫的执行时间,以及一些优化策略和注意事项。
结合之前学到的网络爬虫和发送电子邮件的知识,实现一个功能服务。本文用python代码实现,从某新闻网站爬取一个头条新闻,提取标题和url链接,然后把这些信息整合发送到指定邮箱上。
NetCMS有两种幻灯片显示方式:Flash幻灯片和轮换幻灯片。Flash幻灯片是通过将图片新闻中的图片合成Flash后再在页面上显示。轮换幻灯片则是使用脚本进行控制(准确地说,是使用VBScript)。
大约七年前,谷歌决定关闭谷歌阅读器,这是一个世界闻名且深受喜爱的RSS阅读器,我觉得从那时起,没有其他服务像它一样受到如此真诚的哀悼。我还记得,当我打开HTC一款小巧的 Wildfire 阅读器时,那种温暖的感觉。
ThinkPHP配置不当可导致远程代码执行 漏洞分析报告 1. 漏洞描述 ThinkPHP是一款国内流行的开源PHP框架,近日被爆出存在可能的远程代码执行漏洞,攻击者可向缓存文件内写入PHP代码,导致远程代码执行。虽然该漏洞利用需要有几个前提条件,但鉴于国内使用ThinkPHP框架的站点数量之多,该漏洞还是存在一定的影响范围。 2. 漏洞危害 攻击者可通过该漏洞获取网站的控制权限,可修改页面,导致数据泄漏等问题。 3. 影响版本 ThinkPHP 3、ThinkPHP 5 4. 漏洞利用前置条件 缓存名已知
---- 新智元报道 编辑:润 拉燕 【新智元导读】论文教你用ChatGPT炒股,收益最高能到500%! ChatGPT,要把人类基金经理也给替代了? 英国的一家金融咨询网站Finder表示,他们在3月6日创立了一个由ChatGPT选择的股票组成的投资组合,这个组合在两个月后上涨了4.93%。 而同期之内,英国10大最受欢迎的基金的平均表现为-0.78%,而且在87%的交易日中表现都不及「ChatGPT指数」。 同样的,同期标准普尔500指数(包含美国最有价值的500家公司的指数)也只上涨了3
在该体育新闻详情页面,蓝色框选中的组件,是一个推荐其它相关新闻的跳转链接栏,用户点击其中的新闻标题可进入该新闻详情页,此时我们可以发现,它是不是可以单独进行一个组件的封装,因为它有着自己的业务逻辑在里面【HTML、CSS、以及发起网络请求获取新闻标题的和跳转的JavaScript逻辑】。但是呢,该组件不是一个具有复用性的组件,因此将此类组件分类为普通的业务组件,将其单独抽离成为一个模块,单独进行开发,以完成其相关的业务。
什么是文本挖掘 文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程。1998年底,国家重点研究发展规划首批实施项目中明确指出,文本挖掘是“图像、语言、自然语言理解与知识挖掘”中的重要内容。 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘利用智能算法,如神经网络、基于案例的推理、可能性推理等,并结合文字处理技术,分析大量的非结构化文本源(如文档、电子表格、客户电子邮件、问题查询、网页等),抽取或标记关键字概念、文字间的关系,并按照内容对文档进行分类,获取有用的知识和信息。 文本挖掘是一个多学科混杂的领域,涵盖了多种技术,包括数据挖掘技术、信息抽取、信息检索,机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。
本文实例讲述了php使用redis的几种常见操作方式和用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
文章节选自《Netkiller Architect 手札》 6.3. 新闻数据库分表案例 这里我通过一个新闻网站为例,解决分表的问题 避免开发中经常拼接表,我采用一个一劳永逸的方法,建立一个 news 表使用黑洞引擎,然后通过出发器将数据分流到匹配的表中。同时采用uuid替代数字序列,可以保证未来数年不会出现ID用尽。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `news` ( `uuid` varchar(36) NOT NULL COMMENT '唯一ID', `title` v
【导读】传统的新闻推荐算法仅仅从语义层对新闻进行表示学习,而忽略了新闻本身包含的知识层面的信息。本文将知识图谱实体嵌入与神经网络相结合,将新闻的语义表示和知识表示融合形成新的embedding表示,以此来进行用户新闻推荐。这种方法考虑了不同层面上的信息,实验证明比传统的方法效果好。 专知成员Xiaowen关于推荐系统相关论文笔记如下: 【AAAI2018】基于注意力机制的交易上下文感知推荐,悉尼科技大学和电子科技大学最新工作 【RecSys2017】基于“翻译”的推荐系统方案,加州大学圣地亚哥分校最新工作(
Scala是一种多种类型的编程语言,结合了针对对象编程和函数式编程的功能。它运行在Java虚拟机上,具有强大的运算能力和丰富的库支持。Scala常用于大数据处理、并发编程和Web应用程序开发。其灵活性和高效性编程成为编写多线程爬虫程序的理想选择。Scala还广泛评估金融领域的量化分析和交易系统开发,以及科学计算和人工智能领域的研究与实践中
Golang框架Gin入门实战–(3)HTML模板渲染及模板语法(上) package main import "github.com/gin-gonic/gin" type Article struct { Title string Content string } func main() { r := gin.Default() //加载模板 r.LoadHTMLGlob("templates/**/*") //前台 r.GET("/", func(c *gin.Context
网络爬虫在数据采集和信息获取方面发挥着重要作用,而滚动加载则是许多网站常用的页面加载方式之一。针对网易新闻这样采用滚动加载的网站,如何优化爬虫策略以提高效率和准确性是一个关键问题。本文将分享如何利用 Python 中的 Selenium 库优化滚动加载网易新闻的爬虫策略,以便更高效地获取所需信息。
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 项目描述 本项目是一个带有超级详细中文注释的基于GPT2模型的新闻标题生成项目。 本项目参考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多个GPT2开源项目,并根据自己的理解,将代码进行重构,添加详细注释,希望可以帮助到有需要的人。 本项目使用HuggingFace的transformers实现GPT2模型代码编写、训练及测试。 本项目通过Flask框架搭建了一个Web服务,将新
信息爆炸的今天,个性化新闻推荐技术已经变成了许多新闻网站和App的关键技术。个性化新闻推荐技术的应用,不只可以减轻信息过载的问题,还可以提升用户的新闻阅读体验,提高用户粘性和留存率。
作者简介:minlonglin,AI平台部Y项目组员工。2012年毕业于中国科学技术大学计算机科学与技术学院,读博期间主攻集成学习、类别不平衡分类等方向,期间曾在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems发表类别不平衡分类的相关论文。此前在TEG\内部搜索平台部(现改名为AI平台部)\智能算法组从事新闻推荐的点击率预估相关工作,现在AI平台部Y项目组,从事自然语言处理相关工作。 概述协同过滤算法是推荐系统中的最基本的算法,该算法不仅
Google 的 BERT 模型在 NL 领域中具有巨大的影响力。它是一个通用的语言表示模型,可以应用于诸多领域。本文的项目是将 Milvus 与 BERT 模型结合搭建文本搜索引擎,使用 BERT 模型将文本数据转成向量,结合 Milvus 特征向量相似度搜索引擎可以快速搜索相似文本。
Pyppeteer 是一个 Python 库,可以控制无头 Chrome 或 Chromium 浏览器,并在网页加载过程中加载扩展来增强浏览器功能。Pyppeteer 提供了一个 API,让您可以与无头浏览器交互,完成网页抓取、自动化测试、网页截图或 PDF 生成等任务。加载扩展的功能可以让您在浏览器导航到网页时,运行自定义的 JavaScript 代码,从而改变浏览器的行为。您可以在页面加载之前对页面进行操作,例如修改 DOM(文档对象模型)、拦截网络请求、注入其他脚本等。一些常见的加载扩展的用例有:
随着网络新闻服务的飞速发展,网络上产生了大量的新闻文本信息,探索新闻文本背后的情绪表达,可以为政府和企业提供潜在价值。本题给定互联网新闻文本标题及新闻文本内容,要求判断新闻的情感极性(包括正面极性,中性极性和负面极性),是自然语言处理领域的典型分类任务。针对该任务,本文采用了RoBERTa模型,并改造了多个上层模型并通过投票融合的方式取得了较好的结果。在CCF BDCI的新闻情感分析的评测任务上,该方法在最终的B榜评测数据上,F1分值达到了0.81697最高分。
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