for a in alist: href = a.get("href") url_real = url_ + href resp = requests.get(url_real, headers=headers, proxies=proxies) resp.encoding = "gbk" child_page = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser") img_page = child_page.find("a", attrs={"id": "img"}) img = img_page.find("img") src = img.get("src") src_real = url_ + src img_res = requests.get(src_real)

时间: 2024-02-29 08:57:25 浏览: 115
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WIndows Redis可视化工具：resp-2022.1.0.0 GUI

star5星 · 资源好评率100%
这段代码是在前面的函数中遍历每一个a标签，并依次解析出链接指向的网页中的图片的链接。具体来说，对于每一个a标签，该代码获取其href属性，拼接出完整的网页链接url_real，并再次使用requests库发送HTTP请求获取该链接对应网页的内容。接着，使用BeautifulSoup库解析该网页的HTML文档，并找到其中id为"img"的a标签，并在其中查找img标签，获取其src属性，拼接出完整的图片链接src_real。最后，使用requests库发送HTTP请求，获取该链接对应的图片的二进制数据。
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import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl class LianJiaSpider(): def __init__(self): self.url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg{0}/' self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.0.12022 SLBChan/109'} def send_request(self, url): resp = requests.get(url, headers=self.headers) if resp.status_code == 200: return resp def parse_html(self, resp): lst = [] html = resp.text bs = BeautifulSoup(html, 'lxml') ul = bs.find('ul', class_='sellListContent') li_list = ul.find_all('li') for item in li_list: title = item.find('div', class_='title').text positionInfo = item.find('div', class_='positionInfo').text address = item.find('div', class_='address').text followInfo = item.find('div', class_='followInfo').text tag = item.find('div', class_='tag').text totalPrice = item.find('div', class_='totalPrice totalPrice2').text unitPrice = item.find('div', class_='unitPrice').text # print(unitPrice) lst.append((title, positionInfo, address, followInfo, tag, totalPrice, unitPrice)) print(lst) self.save(lst) def save(self, lst): wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active for row in lst: sheet.append(row) continue wb.save('D:/爬虫/链家.csv') def start(self): for i in range(1, 5): full_url = self.url.format(i) resp = self.send_request(full_url) #print(resp.text) self.parse_html(resp) if __name__ == '__main__': lianjia = LianJiaSpider() lianjia.start()使用以上代码爬取数据保存到文件中只显示最后一页30条数据，前面页码的数据都被覆盖了，如何更改

resp = requests.get(url, headers=self.headers) if resp.status_code == 200: return resp def parse_html(self, resp): html = resp.text bs = BeautifulSoup(html, 'lxml') ul = bs.find('ul', class_='...

import urllib.request from urllib.request import urlopen#用于获取网页 from lxml import etree import requests from bs4 import BeautifulSoup#用于解析网页 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36' } # html = urlopen('https://baike.pcbaby.com.cn/') # bsObj = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # t1 = bsObj.select('#Jbaike div:nth-of-type(2) div:nth-of-type(1) dl dd a[href]') # t6 = bsObj.select('#Jbaike div:nth-of-type(2) div:nth-of-type(1) dl dt') # # a6 = bsObj.select # text_list = [] # # for t5 in t6: # t4 = t5.get_text() # text_list.append(t4) # for title1 in text_list: # print(title1) # # for t2 in t1: # t3 = t2.get('href') # main_resp = requests.get('https:'+t3,headers=headers) # main_text = main_resp.content.decode('gbk') # main_html = etree.HTML(main_text) # title2 = main_html.xpath('//*[@id="Janchor"]//p/a/text()') # print(title2) url = 'https://baike.pcbaby.com.cn/qzbd/1132261.html' requests = urllib.request.Request(url = url,headers=headers) response = urllib.request.urlopen(requests) content = response.read().decode('gbk') tree = etree.HTML(content) t4 = tree.xpath('//div[@id="Janchor"]//p/a/@href') # print(t4) for t3 in t4: t5 = t3.get('href') # main_resp = requests.get(url + t5,headers=headers) # main_text = main_resp.content.decode('gbk') # main_html = etree.HTML(main_text) # print(main_html) print(t5) 怎么优化排错

例如，检查是否正确导入了urllib.request、lxml、requests和BeautifulSoup等库。 3. 检查网页解析部分：在代码中使用了etree库进行网页解析，可以先检查是否正确导入了etree库，并且确认代码中的XPath...

file_path = './world1/' create_file(file_path) # 获取图片 for i in img_list: try: img_url = i.xpath('./@src')[0] except: img_url = i.xpath('./@data-src')[0] # 文件名称 file_name = f'{file_path}page_{cnt}.jpg' print(file_name, img_url) # 下载保存图片 resp = requests.get(img_url) with open(file_name, 'wb') as f: f.write(resp.content) cnt += 1

然后，它使用requests库发送GET请求，下载图片并将其保存在生成的文件中。最后，它递增计数器cnt，用于生成下一个文件名。这段代码的作用是下载并保存HTML中所有class属性为"mod flow-ppt-mod"的div元素下的img元素...

帮我给这段代码加上注释try: resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10) except: time.sleep(10) ip = requests.get( 'https://api.xiaoxiangdaili.com/ip/get?appKey=962239428355837952&appSecret=kx49BU7V&cnt=&wt=text').text proxies = { 'http': 'http://' + ip, 'https': 'http://' + ip } resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

resp = requests.get(jobhref) # 如果无法获取网页内容，将该异常记录下来 except Exception as e: print("Unable to fetch jobhref content: ", e) # 如果成功获取网页内容，继续执行下一步操作 else: # 在...

帮我讲解一下这段爬虫代码try: resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10) except: time.sleep(10) ip = requests.get( 'https://api.xiaoxiangdaili.com/ip/get?appKey=962239428355837952&appSecret=kx49BU7V&cnt=&wt=text').text proxies = { 'http': 'http://' + ip, 'https': 'http://' + ip } resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

该段爬虫代码中使用了Python requests库来发送一个GET请求，请求目标是变量jobhref所存储的URL链接。如果该请求成功，返回的响应内容会被存储在resp中。如果请求失败，程序会抛出异常并执行相应的except代码块。在这...

帮我详细解释一下这段爬虫代码try: resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10) except: time.sleep(10) ip = requests.get( 'https://api.xiaoxiangdaili.com/ip/get?appKey=962239428355837952&appSecret=kx49BU7V&cnt=&wt=text').text proxies = { 'http': 'http://' + ip, 'https': 'http://' + ip } resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

requests.get()方法是在发送GET请求，传入的参数jobhref是请求的URL地址。通过使用try-except语句，这段代码可以捕获并处理任何可能出现的异常。在实际应用中，可能会加上其他的参数，例如headers、payloads等来设置...

from bs4 import BeautifulSoup import requests url='http://pic.netbian.com/4kqiche/' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} resp=requests.get(url=url, headers=headers,verify=False) soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml') resp.encoding='gbk' div=soup.find_all('div',class_='clearfix') for divs in div: href='http://pic.netbian.com/tupian/31686.html'+divs.find('a')['href'] resp2=requests.get(url=url, headers=headers,verify=False) soup2=BeautifulSoup(resp2.text,'lxml') resp2.encoding='gbk' soup3=BeautifulSoup(resp2.text,'lxml') title=soup2.find('div',class_='photo-pic').find('img')['src'] title_name=title.split('/')[-1] addhref='http://pic.netbian.com'+title resp3=requests.get(url=title,headers=headers,verify=False) with open('img', 'wb') as f: f.write(resp3) f.close()改正这段代码

resp2 = requests.get(url=href, headers=headers, verify=False) soup2 = BeautifulSoup(resp2.text, 'lxml') resp2.encoding = 'gbk' title = soup2.find('div', class_='photo-pic').find('img')['src'] ...

# 文件保存路径 file_path = './test' create_file(file_path) # 获取图片 for i in img_list: try: img_url = i.xpath('./@src')[0] except: img_url = i.xpath('./@data-src')[0] # 文件名称 file_name = f'{file_path}page_{cnt}.jpg' print(file_name, img_url) # 下载保存图片 resp = requests.get(img_url) with open(file_name, 'wb') as f: f.write(resp.content) cnt += 1

具体来说，代码首先创建了一个文件夹 ./test，然后遍历 img_list 中的每个图片元素，获取该图片的下载链接 img_url。然后根据当前图片的序号 cnt 拼接出一个本地文件名 file_name，并使用 requests 库...

import re import requests import os resp=requests.get("http://www.keaitupian.cn/meinv/") resp.encoding=resp.apparent_encoding ls=re.findall(r'https://img.keaitupian.cn/newupload/05/[0-9]{1,}.jpg',resp.text) n=0 os.mkdir("C:/picture") for i in ls: r=requests.get(i) with open("C:/picture/"+str(n)+".jpg",'wb') as f: f.write(r.content) f.close() n=n+1

这段代码是用Python的requests和re模块爬取一个图片网站上的图片，并将其保存到本地。具体实现的流程如下： 1. 导入需要用到的模块：re用于正则匹配，requests用于网络请求，os用于创建目录。 2. 使用requests.get...

import asyncio,aiohttp,aiofiles,os from gevent import monkey from bs4 import BeautifulSoup import nest_asyncio nest_asyncio.apply() class VoaCrawler: def __init__(self, url): self.url = url async def fetch_mp3_urls(self, page_url): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(page_url) as response: html = await response.text() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') mp3_urls = [] for link in soup.find_all('a'): href = link.get('href') if href and href.endswith('.mp3'): mp3_urls.append(href) self.mp3_urls=mp3_urls async def download_mp3(self): async for mp3_url in self.mp3_urls: async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(mp3_url) as resp: os.chdir("/Users/lihanjing/Desktop/python/每周作业/作业week13/vedios") if resp.status == 200: async with aiofiles.open(mp3_url.split('/')[-1], mode='wb') as f: await f.write(await resp.content.read()) crawler = VoaCrawler('https://www.51voa.com/VOA_Standard_3.html') loop=asyncio.get_event_loop() tasks= [loop.create_task(crawler.fetch_mp3_urls(5)),loop.create_task(crawler.download_mp3())] loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close()

这段代码是一个使用异步编程方式爬取VOA网站的mp3文件链接并下载到本地的爬虫程序。...具体来说，它定义了一个VoaCrawler类，其中包含fetch_mp3_urls和download_mp3两个异步方法，前者用于从VOA网站获取mp3文件链接，后...

auth_resp = requests.get(auth_url) auth_resp_json = auth_resp.json() ACCESS_TOKEN = auth_resp_json["access_token"] print("新 ACCESS_TOKEN: {}".format(ACCESS_TOKEN))

这是一段 Python 代码，用于获取 OAuth2 的 access_token。它使用 requests 库发送一个 GET 请求，获取 auth_url 对应的响应内容，并将其转化为 json 格式进行解析，最后将 access_token 打印出来。

解析这段代码auth_resp = requests.get(auth_url) auth_resp_json = auth_resp.json() ACCESS_TOKEN = auth_resp_json["access_token"] print("新 ACCESS_TOKEN: {}".format(ACCESS_TOKEN))

这段代码使用 requests 库发送一个 GET 请求， auth_url 作为请求的 URL。然后将响应的 JSON 对象解析并从中获取 access_token 属性的值，用新的 ACCESS_TOKEN 替换旧的 Token 并打印输出。

def request(self, url, method, data, retry=5): resp = None while retry: retry = retry - 1 try: if method == 'GET': resp = self._sess.get(url=url, params=data, headers=self._headers, timeout=5) # 发送Get请求 elif method == 'POST': resp = self._sess.post(url=url, json=data, headers=self._headers, timeout=5) # 发送Post请求 else: raise ValueError('method参数有误') if resp.status_code == 200 and resp.content: # 若得到正常请求，则返回请求体信息 resp.encoding = 'utf-8' return resp.text except Exception as e: print('请求 {} 失败，正在尝试重新请求...'.format(url)) print(e) time.sleep(3 + random.randint(1, 10) * 0.1) # 延迟一定秒数，爬取太快容易请求失败 return ''

这段代码是该类的一个方法，用于向指定的URL发送HTTP请求，参数url表示请求的URL地址，参数method表示请求的方法（GET或POST），参数data表示请求的参数，参数retry表示请求失败后的重试次数（默认为5）。...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头，模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.sina.com.cn/' analyze_news(url)

在主函数中，它调用了get_news_list()函数来获取新闻列表，然后对每篇新闻进行情感分析和关键词提取，并将情感分数和关键词词频存储到列表和字典中。最后，它绘制情感分数直方图，输出关键词词频排名。

将下列代码改为对上海证券交易所网站公告爬取from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests headers = { "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.159 Safari/537.36" } def download_pdf(url, code, num, date): print(f'开始下载 data/{code}_{date}_{num}.pdf') resp = requests.get(url, headers=headers) with open(f'E:/深交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf', 'wb') as f: f.write(resp.content) resp.close() print(f'E:/深交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf 下载完毕！') if __name__ == '__main__': domain = 'http://www.sse.cn' with ThreadPoolExecutor(30) as t: with open('target.csv', 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: param = list(line.split()) form = { 'seDate': [param[3], param[3]], 'stock': [param[0]], 'channelCode': ['listedNotice_disc'], 'pageSize': '50', 'pageNum': '1' } # 获取文件列表的url get_file_list_url = 'http://www.sse.com.cn/disclosure/listedinfo/announcement/json/announce_type.json?v=0.9715488799747511' resp = requests.post(get_file_list_url, headers=headers, json=form) # resp.encoding = 'utf-8' # print(resp.json()) js = resp.json() resp.close() tot = 0 for data in js['data']: tot += 1 download_url = domain + f'/api/disc/info/download?id={data["id"]}' t.submit(download_pdf, url=download_url, code=param[0], num=tot, date=param[3]) print("下载完毕！！！") # doc_id = '' # download_url = domain + f'/api/disc/info/download?id={"c998875f-9097-403e-a682-cd0147ce10ae"}' # resp = requests.get(download_url, headers=headers) # with open(f'{"c998875f-9097-403e-a682-cd0147ce10ae"}.pdf', 'wb') as f: # f.write(resp.content) # resp.close()

resp = requests.get(get_file_list_url, headers=headers, params=form) resp.encoding = 'utf-8' js = json.loads(resp.text[19:-1]) resp.close() tot = 0 for data in js['result']: tot += 1 download_...
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资源摘要信息:"IPTV:直播IPTV的Android项目是一个基于Android平台的实时流式传输应用。该项目允许用户从M3U8或M3U格式的链接或文件中获取频道信息，并将这些频道以网格或列表的形式展示。用户可以在应用内选择并播放指定的频道。该项目的频道列表是从一个预设的列表中加载的，并且通过解析M3U或M3U8格式的文件来显示频道信息。开发者还计划未来更新中加入Exo播放器以及电子节目单功能，以增强用户体验。此项目使用了多种技术栈，包括Java、Kotlin以及Kotlin Android扩展。" 知识点详细说明: 1. IPTV技术: IPTV（Internet Protocol Television）即通过互联网协议提供的电视服务。它与传统的模拟或数字电视信号传输方式不同，IPTV通过互联网将电视内容以数据包的形式发送给用户。这种服务使得用户可以按需观看电视节目，包括直播频道、视频点播（VOD）、时移电视（Time-shifted TV）等。 2. Android开发: 该项目是针对Android平台的应用程序开发，涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）进行应用设计和功能实现。Android应用开发通常使用Java或Kotlin语言，而本项目还特别使用了Kotlin Android扩展（Kotlin-Android）来优化开发流程。 3. 实时流式传输: 实时流式传输是指媒体内容以连续的流形式进行传输的技术。在IPTV应用中，实时流式传输保证了用户能够及时获得频道内容。该项目可能使用了HTTP、RTSP或其他流媒体协议来实现视频流的实时传输。 4. M3U/M3U8文件格式: M3U（Moving Picture Experts Group Audio Layer 3 Uniform Resource Locator）是一种常用于保存播放列表的文件格式。M3U8则是M3U格式的扩展版本，支持UTF-8编码，常用于苹果设备。在本项目中，M3U/M3U8文件被用来存储IPTV频道信息，如频道名称、视频流URL等。 5. Exo播放器: ExoPlayer是谷歌官方提供的一个开源视频播放器，专为Android优化。它支持多种特性，如自定义字幕、HDR视频播放、无缝直播等。ExoPlayer通常用于处理IPTV应用中的视频流媒体播放需求。 6. 电子节目单（EPG）: 电子节目单是IPTV应用中一项重要功能，它为用户提供频道的节目指南，包括当前播放的节目以及未来节目的安排。电子节目单一般以网格或列表形式展示，方便用户浏览和搜索节目信息。 7. 开源贡献文化: 该项目提到了欢迎贡献者，表明这是一个开源项目。在开源文化中，开发者社区鼓励用户、开发者贡献代码来改进项目，这是一个共享知识、共同进步的过程。参与者通过贡献代码、报告问题或提供文档帮助等方式参与项目。 8. Kotlin编程语言: Kotlin是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它与Java完全兼容并可以无缝集成Java代码。Kotlin以其简洁、安全和富有表现力的特点被越来越多的Android开发者采用。在本项目中，使用Kotlin可以简化代码结构，提高开发效率和应用性能。 总结而言，本项目是一个面向Android平台的实时流媒体IPTV应用开发项目，它整合了实时流式传输、M3U/M3U8文件解析、Exo播放器使用、电子节目单功能等关键技术点，并在开源社区中寻求贡献者的参与。通过本项目，开发者可以深入了解如何在Android平台上实现IPTV服务，并学习到使用Kotlin和Java等编程语言进行Android应用开发的相关知识。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！

![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
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前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文
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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩