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Symfony DomCrawler库在反爬虫应对中的应用

在当今信息爆炸的时代，互联网上的数据量巨大，但这也带来了一些问题，比如恶意爬虫可能会对网站造成严重的影响，导致资源浪费和服务不稳定。为了解决这个问题，许多网站采取了反爬虫策略。...Symfony DomCrawler库是一个强大的工具，可以帮助我们在反爬虫应对中起到重要的作用。 1. 理解反爬虫的原理在谈论如何应对反爬虫之前，我们首先要理解反爬虫的原理。...应用实例：获取动态加载内容下面我们来看一个实际的例子，假设我们要从一个动态加载数据的网页中获取内容。我们可以使用Symfony DomCrawler库来实现这个功能。...= $crawler->filter('.dynamic-content')->text(); // 输出数据 echo $data; 在上面的代码中，我们首先引入了Symfony DomCrawler...在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的反爬虫策略，并结合Symfony DomCrawler库来实现。

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二叉树中的奇偶树问题

奇偶树 - 力扣（LeetCode）二·思路汇总： 1.二叉树层序遍历： 1.1题目介绍：解答这道题，其实首先可以说是和leetcode上的另一道题相关，即二叉树的层序遍历： leetcode链接：...(&q, root);//先放入树的根节点 int row=0;//树的层数 int count=0;//每层树的节点的个数 *returnColumnSizes = (int*...：下面于是就想着可以在放入内部嵌套的vector 的过程中来判断是否符合。...偶奇：如果是第一个先直接插入，但是也要有个比较v中的数据要小于要插入的才插入，否则也直接false。...同理奇偶也是如此：如果是第一个先直接插入，但是也要有个比较v中的数据要大要插入的才插入，否则也直接false。

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Symfony DomCrawler库在反爬虫应对中的应用

在当今信息爆炸的时代，互联网上的数据量巨大，但这也带来了一些问题，比如恶意爬虫可能会对网站造成严重的影响，导致资源浪费和服务不稳定。为了解决这个问题，许多网站采取了反爬虫策略。...Symfony DomCrawler库是一个强大的工具，可以帮助我们在反爬虫应对中起到重要的作用。1. 理解反爬虫的原理在谈论如何应对反爬虫之前，我们首先要理解反爬虫的原理。...应用实例：获取动态加载内容下面我们来看一个实际的例子，假设我们要从一个动态加载数据的网页中获取内容。我们可以使用Symfony DomCrawler库来实现这个功能。...->filter('.dynamic-content')->text();// 输出数据echo $data;在上面的代码中，我们首先引入了Symfony DomCrawler库和GuzzleHttp库...在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的反爬虫策略，并结合Symfony DomCrawler库来实现。

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二叉树遍历的应用：判断二叉树的类别

昨天的文章讲述了二叉树的先序、中序和后序的遍历方法（递归和非递归）,但是这种遍历方法有什么意义么？...平衡二叉树：每个节点的左子树和右子树的高度不能超过1，也就是小于等于1 搜索二叉树：按照中序遍历必定会得到一个有序的数组，也就是当前节点的值要大于左孩子的值，小于右孩子的值。...我们以下面的二叉树为例，其均符合以上的三个类别！ ?...判断二叉树的类别是否为平衡二叉树这里面就存在一个套路，因为判断是否为平衡二叉树的规则对于每个节点都是一致的，也就是说当前节点左子树的高度和其右子树的高度高度差不能超过1，这就很显然可以使用一个递归函数来对每个节点进行遍历...中序遍历）搜索二叉树有一个很重要的性质：中序遍历后为一个有序数组，当我们知道这个性质后，我们只需将中序遍历的代码改下就好了，由于我们使用中序遍历可以得到每一个节点，然后当前节点的值和前一个节点的值进行比较

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学界 | 一文概览卷积神经网络中的类别不均衡问题

选自arXiv 作者：Mateusz Buda等参与：Nurhachu Null、刘晓坤该论文的作者以两种典型的不均衡为例，系统地研究并比较了解决 CNN 中类别不均衡问题的各种方法，在三个常用数据集...在我们的研究中，我们用了三个复杂度依次递增的基准测试集来研究类别不均衡对性能的影响，并对用来解决这个问题的几种方法做了广泛对比，这三个数据集分别是：MINIST、CIFAR-10 和 ImageNet，...在现实生活的应用中，基于深度学习的一个常见问题是：在训练集中，一些类的样本量远大于其他类。这种差别被称为类别不均衡。...3 实验 3.2 这篇论文中所比较的解决不均衡问题的方法我们总共试验了 7 种用来解决卷积神经网络中类别不均衡问题的方法，这 7 种方法包含了深度学习中使用的大多数方法：1. 随机少数过采样；2....图 2：在 ILSVRC-2012 实验中使用的 ResNet 中的单残差模块网络架构。 4. 结果 4.1 类别不均衡对分类性能的影响，以及几种解决这个问题的方法的比较 ?

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轻松搞定面试中的红黑树问题

Structures 教你透彻了解红黑树详细解答 1.stl中的set底层用的什么数据结构？...在实际的系统中，例如，需要使用动态规则的防火墙系统，使用红黑树而不是散列表被实践证明具有更好的伸缩性。Linux内核在管理vm_area_struct时就是采用了红黑树来维护内存块的。...找到树中第i小的结点； [cpp] view plaincopy OS-SELECT(x;,i) r = size[left[x]] + 1; if i == r return...x之前的个数，递归调用的深度不会超过O(lgn); 2).确定某个结点之前有多少个结点，也就是我们要解决的问题； [cpp] view plaincopy OS-RANK(T,x) r... y == y.p.right r = r + y.p.left.size +1 y = y.p return r 思路：x的秩可以视为在对树的中序遍历种

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详谈symfony window下的安装安装时候出现的问题以及解决方法

cmd进入DOS ， cd 到 php.exe 的目录下 php -r "readfile('http://symfony.com/installer');" > symfony 把symfony移动到...projects(你自己的工作目录) move symfony c:projects c:> cd projects/ c:projects> php symfony new my_project_name...在php.ini里面加上这个： curl.cainfo = "[pathtot/【本文中一些MYSQL版本可能是以前的，MYSQL建议使用5.7以上的版本】/hisfile]cacert.pem" 如：...curl.cainfo = "D:phpStudyphp55ncacert.pem" 3.重新symfony的步骤再走一遍以上这篇详谈symfony window下的安装安装时候出现的问题以及解决方法就是小编分享给大家的全部内容了

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什么是机器学习中类别数据的转换？

数据预处理一直机器学习项目中最耗时间的工作，我们常常会遇到一些非数值数据，比如城市建筑物的商用类别、餐馆的菜系类别、手机中app的用途类别等等，这些数据并没有数值含义，无大小之分，仅仅是分类不同。...那么在机器学习中，需要对这些数据做处理，这次的内容就是数据预处理中的类别数据的转换。 01 什么是类别数据什么是类别数据呢？类别数据是有分类特征的数据，相对应的是数值数据。...标称特征只代表类别，数据无序，如电影数据集中的类型、地区特征，爱情和动作是无法做比较的。有序特征的数据是用于分类且有序的，如电影数据集中的评星，显然5高于4，3高于2，可以比较。...'类型'] = Movies['类型'].map(dic) Movies 执行命令后得到： 2、使用scikit-learn库进行整数编码对‘地区’特征列进行编码先导入scikit-learn库中的...这不是我们要的目的，最优的操作是，能判别出非此即彼，某电影要么是欧美片要么不是欧美片，要么是内陆片要么不是内陆片。。。。对每种地区进行判断，只有两种结果，是和不是。解决该问题的方法是独热编码技术。

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极端类别不平衡数据下的分类问题研究综述 | 硬货

作者 : 刘芷宁不平衡学习是机器学习问题的一个重要子域，其主要关注于如何从类别分布不均衡的数据中学习数据的模式。...在这篇文章中我们主要关注不平衡分类问题，特别地，我们主要关注类别极端不平衡场景下的二分类问题所面临的困难。...给出一些场景/模型选择中的个人经验为简洁起见，文中出现的Min代表少数类样本（正类，positive，y=1），Maj代表多数类样本（负类，negative，y=0）问题概述：当一个分类任务的数据集中来自不同类别的样本数目相差悬殊时...这些评价准则不会被不同类别中样本的数量所影响，因此通常被认为是“无偏的”，可以在类别不平衡的场景下使用。...另外，在实际的工业应用当中，这些难度因素还会与其他实际问题一同出现，如特征中的缺失值，巨大的数据集规模等。图1：在不同程度的类别不平衡下，分布重叠/不重叠的两个数据集。

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深度学习中的类别激活热图可视化

作者：Valentina Alto 编译：ronghuaiyang 导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。...类别激活图(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务的强大技术。它允许研究人员检查被分类的图像，并了解图像的哪些部分/像素对模型的最终输出有更大的贡献。...为了达到这个目的，我会使用一个在ImageNet上预训练好的CNN, Resnet50。我在这个实验中要用到的图像是，这只金毛猎犬： ?...然后，如果我们取最后一个卷积层的输出特征图，并根据输出类别对每个通道的梯度对每个通道加权，我们就得到了一个热图，它表明了输入图像中哪些部分对该类别激活程度最大。让我们看看使用Keras的实现。...如你所见，图像的某些部分(如鼻子部分)特别的指示出了输入图像的类别。 ?

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极端类别不平衡数据下的分类问题研究综述 | 硬货

特约作者 : 刘芷宁不平衡学习是机器学习问题的一个重要子域，其主要关注于如何从类别分布不均衡的数据中学习数据的模式。...在这篇文章中我们主要关注不平衡分类问题，特别地，我们主要关注类别极端不平衡场景下的二分类问题所面临的困难。...给出一些场景/模型选择中的个人经验为简洁起见，文中出现的Min代表少数类样本（正类，positive，y=1），Maj代表多数类样本（负类，negative，y=0）问题概述：当一个分类任务的数据集中来自不同类别的样本数目相差悬殊时...这些评价准则不会被不同类别中样本的数量所影响，因此通常被认为是“无偏的”，可以在类别不平衡的场景下使用。...另外，在实际的工业应用当中，这些难度因素还会与其他实际问题一同出现，如特征中的缺失值，巨大的数据集规模等。图1：在不同程度的类别不平衡下，分布重叠/不重叠的两个数据集。

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js 中树的搜索

代码复杂度：与迭代 DFS 类似，BFS 的代码相对递归稍显复杂。适用场景需要最短路径或离根最近的节点：例如，在某些算法中，需要找到离根节点最近的满足条件的节点。避免递归的调用栈限制。...功能丰富：一些库提供了更多的功能和选项，适用于复杂的树操作需求。社区支持：成熟的库通常有良好的文档和社区支持，便于解决问题。...尽管代码稍显复杂，但它们能有效避免递归的栈溢出问题。当需要进行复杂的树操作或项目已经依赖相关库使用第三方库（如 Lodash）可以显著简化代码，并提供更丰富的功能。...性能优化和特殊需求如果在性能敏感的应用中，或者需要频繁查找，可以考虑构建一个哈希表（key 到节点的映射），以实现常数时间复杂度的查找。不过，这需要额外的内存和在树更新时维护映射表。...如果预期树的深度较大，或者担心递归导致的栈溢出问题，选择迭代方法（DFS 或 BFS）。当需要更多功能或项目中已经使用相关库，考虑使用第三方库，以简化实现并提高代码的可维护性。

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多类别问题的绩效衡量：F1-score 和广义AUC

非得分分类器的数据为了展示多类别设置中非得分分类器的性能指标，让我们考虑观察到N = 100的分类问题和观察到G = {1，...，5}的五个分类问题： ref.labels 问题，请想象有10个类别，每个类别有10个观察值。...在多类别设置中，我们可以根据它们对所有精度召回曲线的关系可视化多类别模型的性能。AUC也可以推广到多类别设置。一对一的精确召回曲线我们可以通过绘制K 二进制分类器的性能来可视化多类模型的性能。...生成的配对AUC的解释也相似。摘要对于多类别问题。对于硬分类器，您可以使用（加权）准确性以及微观或宏观平均F1分数。...对于软分类器，您可以确定全精度召回曲线，也可以使用Hand and Till中的AUC 。 ---- 本文摘选《R语言中的多类别问题的绩效衡量：F1-score 和广义AUC》

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LintCode 线段树系列问题（线段树的构造，线段树的构造||，线段树的查询，线段树的查询II,线段树的修改）线段树的构造线段树的构造 II线段树的查询线段树查询 II线段树的修改

线段树(又称区间树), 是一种高级数据结构，他可以支持这样的一些操作: 查找给定的点包含在了哪些区间内查找给定的区间包含了哪些点线段树的构造题目线段树是一棵二叉树，他的每个节点包含了两个额外的属性...实现一个 build 方法，接受 start 和 end 作为参数, 然后构造一个代表区间 [start, end] 的线段树，返回这棵线段树的根。...题目对于一个有n个数的整数数组，在对应的线段树中, 根节点所代表的区间为0-n-1, 每个节点有一个额外的属性max，值为该节点所代表的数组区间start到end内的最大值。...(数组中并不一定每个位置上都有元素) 实现一个 query 的方法，该方法接受三个参数 root, start 和 end, 分别代表线段树的根节点和需要查询的区间，找到数组中在区间[start, end...该方法将 root 为跟的线段树中 [start, end] = [index, index] 的节点修改为了新的 value ，并确保在修改后，线段树的每个节点的 max 属性仍然具有正确的值。

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Workerman中的注册树模式

注册树模式是把对象挂到一个类的属性数组里，下次直接在这个数组里面取，保持全局唯一，一般在项目入口初始化的时候有用到。在workerman中一开始的就是个注册树模式的运用，下面是对他的模拟 <?...var_dump($worker); } } } new Worker(); new Worker(); Worker::runAll(); 在Worker的构造函数中...，把当前new的对象挂到了Worker类的静态变量属性数组里，在下次使用的时候直接在那个数组里取 ?

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【机器学习基础】机器学习中类别变量的编码方法总结

机器学习中有多种类别变量编码方式，各种编码方法都有各自的适用场景和特点。本文就对机器学习中常见的类别编码方式做一个简单的总结。...但其仅在类别特征内部取值是有序的情况才好使用，即类别特征取值存在明显的顺序性，比如说学历特征取值为高中、本科、硕士和博士，各学历之间存在明显的顺序关系。...对于类别特征内部取值不存在明显的内在顺序时，即直接的硬编码不适用时，One-hot编码的作用就凸显出来了。...但在实际操作时，直接用类别均值替换类别特征的话，会造成一定程度的标签信息泄露的情况，主流方法是使用两层的交叉验证来计算目标均值。...，可总结机器学习中类别特征的编码方式如下： Label Encoding 类别特征内部有序 One-hot Encoding 类别特征内部无序类别数值<5 Target Encoding

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索引中的b树索引

1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构...,比如NDB集群存储引擎使用了T树,InnoDB使用的是B+树 3.MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,InnoDB按照原数据格式进行存储,MyISAM通过数据的物理位置引用被索引的行,InnoDB...根据主键引用被索引的行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同 5.b树索引能够加快访问数据的速度,存储引擎不需要再进行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索...,根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点.树的深度和表的大小直接相关 6.叶子节点比较特别,他们的指针指向的是被索引的数据...,可以用于查询中的order by操作,如果可以按照某种方式查到值,那么也可以按这种方式排序

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图解Redis中的Radix树

这确实是个不错的方案，但红黑树也被认为是有一些性能问题，而且在Redis key检索的场景下，也许会有更适合的算法来hold住。为此Redis的大佬们决定使用Radix树来解决问题。...Radix树：压缩后的Trie树也许你已经发现了一些问题。比如"deck"这一个分支，有没有必要一直往下来拆分吗？还是"did"，有必要d，然后i，然后d吗?...value值也是存储在data中 uint32_t iscompr:1; //是否做了前缀压缩 uint32_t size:29; //该节点存储的字符个数...场景四：在abcd之后插入abABC abcABC在abcd中只找到了ab这个前缀，即i < len(abcABC)，j < len(abcd)。...总结 1、Redis用到了Radix树来存储key，Redis Stream中的key也用到了Radix树。 2、Radix树是压缩版的Trie树。

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ICLR 2020 | 如何解决图像分类中的类别不均衡问题？不妨试试分开学习表征和分类器

机器之心报道机器之心编辑部在图像分类任务中类别不均衡问题一直是个难点，在实际应用中大部分的分类样本很可能呈现长尾分布。...图像分类一直是深度学习领域中非常基本且工业应用广泛的任务，然而如何处理待分类样本中存在的类别不均衡问题是长期困扰学界与工业界的一个难题。...，并进行了详实的实验，结果表明：a) 当学习到高质量的类别表征时，数据不均衡很可能不会成为问题；b) 在学得上述表征后，即便应用最简单的样本均衡采样方式，也一样有可能在仅调整分类器的情况下学习到非常鲁棒的长尾样本分类模型...类别均衡采样（Class-balanced sampling）：每个类别都有同等的概率被选中，即公平地选取每个类别，然后再从类别中进行样本选取，即上述公式中 q=0 的情况。...第一步先从类别中选择所需类别，第二步从对应类别中随机选择样本。 2.

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二叉树经典问题——已知中序和前序重建二叉树

运用前序和中序序列重建二叉树及其相关应用## 重建过程 1，在二叉树的学习中经常会遇到一类问题，就是给出一棵二叉树的前序和中序序列（后序和中序类似）然后求树的深度、树的后序序列、树的各种遍历等等问题，...这个时候如果能根据相关的序列把其代表的二叉树重建出来，那么所有的问题便会迎刃而解。...博文的第一部分就给出相关的重建步骤。 2，重建中最关键的一点是从前序中找根然后在后序中用相应的根把树‘分解’。...（结合上面的图示容易理解） 2，上面第一步只是把整个二叉树分出左右子树，然后再在前序中找到下一个数据也就是D，再把D在中序中对应的位置记录下来，此时，D的位置并不在中序序列的最左端（最左端是A），也就说明...（自力更生的方法）。到此我们便可以重建出这两个序列所代表的二叉树。下面我们来看看有哪些简单的二叉树操作问题在等着我们。

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