09 2018 档案
摘要：关于熵这篇文章比较全 学习的前提了解 数学期望(mean)（或均值，亦简称期望） 是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 熵是一种自信息 熵越大， 它的不确定性越大 信息熵：每个信息量的数学期望H(x)= E(log(1/p))，就是其概率
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摘要：但是我们也发现每一次登陆都要输入密码和账户，还要验证，这也实在是太麻烦了，所以可以通过cookies，这就是我们常说的那些记住当前网址的密码 关于上面的那个爬虫，爬出来的其实是验证码的图片，还需要手动打开然后识别图片里面的数字再手动输入，这个其实也是很麻烦的 这里先给出思路以后验证（如果还记得的呼哈
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摘要：2018.09.25 关于re.match()和re.search()的一些使用说明，主要要注意的是match的话是必须一开始就要从头匹配上，而search的话可以只要中间有一段匹配上就行了 注意一下 print(re.match('super','superstition').span()) pr
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摘要：css中 身份证 id对应# 衣服 class对应 . 图片 pyquery。。。as pq html= request.get(url=''.....'') doc=pq(html) doc("#dq_list > li").items() tems()拿到所有子元素 for item in it
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摘要：html的宗旨： <标签 属性=”属性的值“></标签> 只是对于文本的一种解释划分吧 dom的宗旨： 就是一个大数组，处理方便，效率低 xml <node attr=value>...</node> html是它的子集，树结构 主要注意节点关系 json 类似xml,对JavaScript友好 m
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摘要：和廖雪峰大神的教程学了几遍后，还是出现了许多不足，于是就做一些回顾，列出一些python的细节问题，有一些就提一下，如果发现不清楚的话 还请移步https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e54
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摘要：两个随机变量的独立性表示两个变量X与Y是否有关系（贝叶斯可证），但是关系的强弱(mutual dependence)是无法表示的，为此我们引入了互信息。 其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数，而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数。 在连续随机变量的情形下，求和
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摘要：当我们解析网页后，往往面对繁杂的源代码而无从下手，有时候明明知道我们想要的数据就在里面，可是应该如何把冗余的部分去除而只保留我们想要的那一个部分呢 在这里和大家一起学习一下选择的方法 1、正则表达式 真的是无奈之举的时候才会想到要去正则，因为它除非格式标准，否则每次搜索都要重新的绘制pattern
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摘要：一到开学季，校园里面又开始散发着爱情的酸腐，与其一个人在寝室默默地哭泣，不如上网看看比外面更漂亮的妹子！ 嗯，想到这，我忍不住打开了http://jandan.net/ooxx，捏着手中的精灵球，好，今天的少女图鉴就从煎蛋网开始吧！！！冲鸭 打开网页，目标定格在了最后一页 先用f12看一下 发现了，
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摘要：https://www.w3cschool.cn/sql/anioefpk.html
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摘要：开学啦，让我们来看看豆瓣上有什么好书吧 首先当然是很正经地访问一下网页啦 网站网址是https://book.douban.com/top250?start=0 那么我们所需要的内容就是图片旁边的信息了，那就先让虫子爬过去吧，上吧小虫虫！！！ 好了，get到源代码了，再来看看自己需要的信息在哪里 就
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