网络爬虫 一.基本概念 一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。 1.1 网络爬虫分类 网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下几种类型：通用网络爬虫（General Purpose Web Crawler）、聚焦网络爬虫（Focused Web Crawler）、增量式网络 ...
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2020-05-17 19:09:00
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第一周 深度学习的实用层面 1.1 训练，配置，测试训练集 学习完如何构建神经网络,接下来学习如何高效运行神经网络 数据集划分: train,dev,test: 在train中训练模型,利用dev选择最佳模型,利用test测试最终模型 ...
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2019-12-29 11:05:03
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用Pytorch写了两个CNN网络，数据集用的是FashionMNIST。其中CNN_1只有一个卷积层、一个全连接层，CNN_2有两个卷积层、一个全连接层，但训练完之后的准确率两者差不多，且CNN_1训练时间短得多，且跟两层的全连接的准确性也差不多，看来深度学习水很深，还需要进一步调参和调整网络结构 ...
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2019-10-25 20:42:14
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今天看完网络数据集分析的资料后，试着操作过程中遇到的问题。 问题：在“创建完转弯要素类”后，编辑“转弯要素”时，总是提示“第一个点无法捕捉到网络边”，但是明明已经开启了边捕捉 在查看帮助文档的时候遇到一个需要注意的点： 转弯要素会引用边元素，但是边元素仅在构建网络数据集以后出现；因此，必须在创建转弯 ...
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2019-10-20 16:08:28
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数据集采用的是手写数据集： 本文构建的CNN网络图如下： 像素点：28*28 = 784，55000张手写数字图片。 ...
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2019-05-08 12:06:21
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前些日子，和群友交流时提及网络数据集的创建问题。 以前的研究中，创建网络数据集是根据IDatasetContainer2.CreateDataset()方法创建的，参数是一个IDEDataset对象，返回一个IDataset引用。 IDatasetContainer2可以根据IFeatureData ...
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2018-05-07 23:52:33
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反向传播练习 现在你来实现一个通过反向传播训练的神经网络，数据集就是之前的研究生院录取数据。通过前面所学你现在有能力完成这个练习： 你的目标是： 实现一个正向传播 实现反向传播算法 更新权重 import numpy as np from data_prep import features, tar ...
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2018-04-27 17:59:06
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基于现有的线要素类、转弯要素类（在地理数据库的要素数据集中），要用AO做两件事： 1. 创建网络数据集（使用Geodatabase类库） 2. 执行网络分析（使用NetworkAnalyst类库） 在8.1-8.4，着重介绍如何用AO创建网络数据集，这部分十分重要。 在8.5-8.6，利用创建好的数 ...
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2017-06-13 14:33:03
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上节提及如何使用IDatasetContainer2接口访问到网络数据集，上例可以封装为一个方法。 这节就使用IDatasetContainer2接口（Geodatabase类库）的CreateDataset()方法创建网络数据集。 涉及到的接口（全在Geodatabase类库中） IDataset ...
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2017-06-12 19:50:35
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为了创建或打开一个网络数据集，你必须使用NetworkDatasetFDExtension对象（文件地理数据库中的数据集）或NetworkDatasetWorkspaceExtension对象（对于Shp文件组成的网络数据集）。 当你拥有了合适的对象后，就可以使用IDatasetContainer2 ...
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2017-06-12 18:53:21
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