我们先以一个最简单的实例来了解模拟登录后页面的抓取过程，其原理在于模拟登录后 Cookies 的维护。 1. 本节目标 本节将讲解以 GitHub 为例来实现模拟登录的过程，同时爬取登录后才可以访问的页面信息，如好友动态、个人信息等内容。 我们应该都听说过 GitHub，如果在我们在 Github 上关注了某些人，在登录之后就会看到他们最近的动态信息，比如他们最近收藏了哪个 Repository，创建了哪个组织，推送了哪些代码。但是退出登录之后，我们就无 继续阅读

大家好我是章北海mlpy 看到一个蛮有意思的项目，可以把ChatGPT调教成导师 https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor 可以根据你选择的学习难度、学习方向帮你制定学习计划 我用“如何学习逻辑回归模型”测试了一下，感觉还不错。 完整聊天记录如下 Zhang： { “ai_tutor”：{ “作者”: “JushBJJ”, “name”: “Ranedeer 先生”, “ 继续阅读

随着基于过程的作物生长模型（Process-based Crop Growth Simulation Model）的发展，R语言在作物生长模型和数据分析、挖掘和可视化中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的作物模型使用者与科研团队不可或缺的人才，除了掌握对作物模型相关知识之外，还要掌握模型的快速模拟和高效数据分析能力。Decision Support Systems for Agrotechnology Transfer 继续阅读

本文尝试用现在最火的chatGPT在工作中提高生产力。 具体背景如下：在训练模型过程中，为了避免资源抢占，我指定了其他的gpu来提高模型训练效率，但是发现训练的时候模型正常，但是在模型预测的时候一直报错，尝试gpu=1，2，3都报错。gpu=0，或者是不设置都不会出错。 预测的时候具体报错内容如下： XGBoostError: b' 继续阅读

引言 众所周知的是，在大学课程中一般只会教授一种拟合方法(也即参数估计方法)——最小二乘法。这是一种直接求解的方法，非常的有效，不仅是损失最小解，而且是最大似然解。只不过，有一个缺点，它只能解决线性方程参数问题，对于非线性曲线，就无能为力了。大部分情况下还是将其转换成线性问题，再使用最小二乘法。 然而，并非所有的问题都能转换为线性问题，甚至 继续阅读

[2019.12.2 更新] nginx.conf里要加上对laravel的静态文件目录的转发(这里假设我的静态文件在public/static下)、修改vue的nginx配置。我们以在我本地的开发环境为例，windows7+nginx+Vue+Laravel5，假设我想使用的域名是zh30.com。想达成的效果：我们想直接访问时使用Vue开发的单页面应用index.html，做为我们的前台交互，且在Vue中使用history路由模式。后台和接口使用laravel框架进行开发，所以想使用zh30 继续阅读

在一些情况下，譬如高安全性网络要求下或访问受限情况下，无法直接访问Internet，此时该如何安装Powershell Module呢？以下以安装Msonline模块为例。 PC1： 可以正常上网 PC2： 无法正常上网 在PC1上执行更新安装nuget （以下命令会更新到最新版本） Install-PackageProvider -Name NuGet -RequiredVer 继续阅读

简介 在生产环境上，为了避免数据的丢失，通常情况下都会定时的对数据库进行备份。而Linux的crontab指令则可以帮助我们实现对数据库定时进行备份。首先我们来简单了解crontab指令，如果你会了请跳到下一个内容mysql备份。 本文章的mysql数据库是安装在docker容器当中，以此为例进行讲解。没有安装到docker容器当中也可以参照参照。 contab定时任务 使用crontab -e来编写我们的定时任务。 0 5 * * 1 继续阅读

    这里要考虑的重要事项是您正在使用的变量和/或函数名称的范围。 全局范围意味着 一切都可以看到它，无论是在顶层，在函数内部，还是在一个类中的方法内部。     本地范围意味着它已锁定在该块的上下文中，并且块外的任何内容都无法看到它。在 您的情况下，该块是一个函数。      1、以Student类为例，在Python中，定义类如下： class Student(object): 继续阅读

本文将从多个方面详细阐述Python投资组合优化的概念、方法以及应用。我们将使用实例来展示Python如何运用投资组合优化方法以实现有效的资产配置，包括数据清洗、资产收益的评估、投资组合的构建与优化。 一、数据清洗与资产的风险收益评估 在资产配置前，首先需要进行数据清洗，剔除无关数据并进行缺失值、异常值的处理。接着，我们需要评估投资组合中每个资产的风险和收益。为了评估风险和收益，我们需要收集历史数据，并进行分析处理。 以美国标普500指数为例，我们可以使用Py 继续阅读

本文将从多个方面对Opencv CUDA编译进行详细的阐述和解读。通过以下小标题，我们将详细介绍如何进行编译。 一、环境搭建 在使用CUDA进行加速之前，需要进行CUDA的环境搭建。在这里以Ubuntu操作系统为例，具体操作如下： sudo apt-get install linux-headers-`uname -r` -y sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run vim ~/.bashrc export PAT 继续阅读

在使用quota对磁盘进行限额时,如果你还不了解fstab文件的格式,那么请一定要好好看看这篇文章. fstab文件中存放了与分区有关的重要信息，其中每一行为一个分区记录，每一行又可分为六个部份，下面以/dev/hda7 / ext2 defaults 1 1为例逐个说明fstab的格式： 1. 第一项是您想要mount的储存装置的实体位置，如hdb或/dev/hda6。 2. 第二项就是您想要将其加入至哪个目录位置，如/home或/,这其实就是在安装 继续阅读