Python爬虫实战指南:Web数据采集与自动化

需积分: 9 4 下载量 105 浏览量 更新于2024-07-17 收藏 8.23MB PDF 举报
"《Python网络数据采集:WebScraping with Python》是一本由[美] Ryan Mitchell 著作,陶俊杰和陈小莉翻译的图书,由人民邮电出版社出版。本书专注于使用Python语言进行网络数据采集,深入讲解了在现代网络环境中收集各类数据的全面指南。内容分为两大部分:第一部分主要介绍网络数据采集的基本原理,包括如何使用Python从网络服务器获取信息,处理服务器响应,以及实现与网站的自动化交互。这部分内容对于寻求Web数据采集的软件开发人员和研究人员来说,是极其实用的。 第二部分则进一步探讨如何进行网站测试、自动化处理以及连接网络的不同方法,让读者能够更深入地理解和应用网络爬虫技术。作者强调了版权的重要性,指出所购买的电子书仅限个人使用,未经授权禁止传播,以保护知识产权。书中也提及了相关的联系方式,如读者服务、印装质量和反盗版热线,以及版权信息和出版细节,如开本、印张、字数、版本和印刷次数。 这本书不仅提供技术知识,还体现了对法律规定的尊重,对于那些希望通过编程技术从事数据抓取工作的人来说,它是一本既实用又富有教育意义的参考资料。定价为59.00元,适合对Python爬虫有兴趣并希望提升这方面技能的专业人士。" 本书适合所有希望在数据分析、信息检索或互联网监控等领域利用Python进行网络数据抓取的人群,无论是初学者还是进阶开发者,都能从中找到有价值的内容和实践案例。同时,对于版权法的理解和尊重也是本书传达的重要理念,旨在维护知识共享与合法使用之间的平衡。
2025-01-04 上传
内容概要:本文介绍了一种使用PyTorch构建的深度学习模型,该模型结合了一个包含一个隐藏层的全连接神经网络(FCN)和一个卷积神经网络(CNN)。模型用于解决CIFAR-10数据集中猫狗图片的二分类问题。文章详细描述了从数据预处理到模型架构设计、融合方式选择、损失函数设定以及训练和测试流程。实验证明,模型的有效性和融合的优势得到了显著体现。 适用人群:面向具有一定机器学习和Python编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:本项目的目的是提供一种可行的猫狗分类解决方案,同时帮助研究者深入了解两类网络的工作机制及其协作的可能性。 其他说明:文中不仅展示了完整的代码片段,还讨论了多种改进方向如结构优化、预处理策略、超参数调节、引入正则化技术等。 本项目适合有兴趣探究全连接网路与卷积网络结合使用的从业者。无论是初学者想要加深对这两类基本神经网络的理解还是希望找到新的切入点做相关研究的专业人士都可以从中受益。 此资源主要用于指导如何用Python(借助于PyTorch框架)实现针对特定分类任务设计的人工智能系统。它强调了实验的设计细节和对关键组件的选择与调优。 此外,作者还在最后探讨了多个可用于改善现有成果的方法,鼓励大家持续关注并试验不同的改进措施来提升模型性能。