今天主要对昨天爬取的数据进行处理,处理后用Echart图表展示, 效果如下:…

时间:2020.2.6 今天把昨天做到一半的首都之窗百姓信件爬取完成了. 源码如下: import requests import io from bs4 import BeautifulSoup #信1705-1 赵路仓 kv = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'} id='AH20010700179' def read(): f=open('E://list.txt','r') for line in f: id=f.readline().rstrip('\n') p…

今天对爬取程序进行了优化,修正了错误. 遇到了两个问题与错误: 1.忘记了对文件的读写设置格式,导致导入Hive数据库无法正常显示以及写入. 2.文件的读写操作有误导致数据量仅有应该有的1/2 不完整的爬取经过Hive数据库处理后得到的数据如下: 总数:15031 20061298 20072104 2008658 2009409 2010770 2011318 2012289 2013480 20142031 20151884 20161738 20171075 2018853 2019100…

经人提醒忘记发网址id的爬取过程了, http://www.beijing.gov.cn/hudong/hdjl/com.web.consult.consultDetail.flow?originalId=AH20021300174 AH20021300174为要爬取的内容 现代码如下: import json import requests import io url="http://www.beijing.gov.cn/hudong/hdjl/com.web.search.mailList.…

日期:2020.01.22 博客期:130 星期三 [代码说明,如果要使用此页代码,必须在本博客页面评论区给予说明] //博客总体说明 1.准备工作(本期博客) 2.爬取工作 3.数据处理 4.信息展示 今天来说一说爬取的工作进展,我们的要求是爬取首都之窗的信件类型,那么我们就开始吧! 首先,先找到网页:http://www.beijing.gov.cn/hudong/hdjl/com.web.search.mailList.flow 然后找到网页的结构,发现是简单的HTML结构,那我们就可以启…

在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用.这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理. 本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文, AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet. 1. AlphaGo Zero模型基础 AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱,通过自我对弈完成棋力提高.主要使用了两个模型,第一个就是我们上一节介绍MC…

在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看,它是由D(Dee…

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参…

在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中,我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路,并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法.但是由于该算法需要完整的状态序列,同时单独对策略函数进行迭代更新,不太容易收敛. 在本篇我们讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法:Actor-Critic算法. 本文主要参考了Sutton的强化学习书第13章和UCL强化学习讲义的第7讲. 1. Actor-Critic…

http://www.oschina.net/news/80593/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016 TensorFlow 链接:https://www.tensorflow.org/ 对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实. 在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:Te…