随笔分类 - Python开发笔记
每天记录关于Python方面笔记
摘要：最近研究seo和python如何结合，参考网上的一些资料，写的这个程序。 目的：分析某个行业（例如：圆柱模板）用户最关心的一些词，根据需求去自动调整TDK,以及栏目，内容页的规划 使用方法： 代码：
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摘要：翻阅去年的笔记，老师曾经教的random模块下的三种用法，其中之一是randint用法，今天上传，留作笔记参考。人生苦短，我用python！
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摘要：每天练习一段python代码，健康生活一辈子。晚上下班没事，打开电脑继续编写python代码！今天分享的一个是大家熟悉的双色球彩票的游戏，根据这个进行写的一个python算法，代码精简，肯定有bug，哪里不足的，可以交流学习！ 运行，即可：
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摘要：自己做站点的时候，都看看收录和关键词排名什么的，所以打造的这个批量关键词查询工具。
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摘要：自己网站因数据比较多，趁晚上没事就写了一个通过python爬取url自动提交给百度，实现网站全站提交的思路，代码实现很简单，因为编写时间仓储，难免有些bug，可以放在服务器上配置下定时爬取提交。 然后进入百度主动提交栏目，找到api接口，提交下数据即可
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摘要：可以使用brew直接安装python，但是安装完成了之后没有pip命令。 pip是常用的python包管理工具，类似于java的maven。第一反应brew install pip,却提示没这货。 可见，pip的安装是跟python一起的。 换种方式： 会提示你输入密码，接着一路稍等。。。
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摘要：SEO要是和python数据分析联合在一起，可谓是很好的方法，没事的时候尝试写的分析网站被百度收录的网址和标题。 首先得引入两个py模块，分别是：Beautiful Souprequests 没有下载这两个模块的可以用以下命令下载： pip install BeautifulSoup pip ins
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摘要：代码挺简单的，但是实用！可以看看，如果有哪些不足和意见可以和我一起探讨！
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摘要：这个扫描是概率问题，是需要字典的，以下代码是作为参考，字典可以去网上下载，我就不提供，我提供的是思路！
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摘要：我拿这个站点作为案例：https://91mjw.com/ 其他站点方法都是差不多的。 第一步：获得整站所有的视频连接 第二步 ：是进入选择的电影的页面 去获得视频的链接 第三步 构造下载视频用到的参数第四步 下载视频 保存到本地 直接上实现代码 使用的多线程 加信号量实现 默认开启5条线程开始操作
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摘要：以下笔记，作为参考借鉴，如有疑问可以联系我进行交流探讨！ 代码思路很简单，简单概括为： 首先利用requests的get方法获取页面的html文件，之后对得到的html文件进行相对应的正则处理，然后把爬取到的数据保存到本地。
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摘要：这是我的之前写的代码，今天发布到博客园上，说不定以后需要用。 开始： 然后连接数据库进行解析，数据库中包含图文消息html代码等信息。 附带极限词列表，进行过滤使用
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摘要：近期搞项目中遇到Bencode解码的问题，就用Py写了个Bencode解码的代码。作为笔记保存参考。 BEncoding是BitTorrent用在传输数据结构的编码方式，这种编码方式支持四种类型的数据：string, int, Dictionary<string, object>, List<obj
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摘要：本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! Keras泛型模型接口是： 用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径 适用于实现：全连接网络和多输入多输出模型 多输入多输出，官方例子给出：预测一条新闻的点赞转发数，主要输入是新闻本身，还可以加入额外输入
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摘要：本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! Sequential是多个网络层的线性堆叠 可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型： 也可以通过.add()方法一个个的将layer加入模型中： 还可以通过merge将两个Sequential模型
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摘要：本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! model层是keras模块最重要的一个层，所以单独做下笔记，这块比较难理解，本博主自己还在学习这块，还在迷糊中。 model的方法： model.summary() ： 打印出模型概况 model.get_config() ：返回
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摘要：本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! keras的层主要包括： 常用层（Core）、卷积层（Convolutional）、池化层（Pooling）、局部连接层、递归层（Recurrent）、嵌入层（ Embedding）、高级激活层、规范层、噪声层、包装层，当然也可以编
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摘要：本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! 参数初始化（Initializations） 这个模块的作用是在添加layer时调用init进行这一层的权重初始化，有两种初始化方法，以下为样例： 可以选择的初始化方法有： uniform、lecun_uniform、normal、
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摘要：本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! 每一个神经网络层都需要一个激活函数，例如一下样例代码： 可以选择的激活函数有： linear、sigmoid、hard_sigmoid、tanh、softplus、relu、 softplus，softmax、softsign 还有
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