前言: “去重”是日常工作中会经常用到的一项技能,在爬虫领域更是常用,并且规模一般都比较大.去重需要考虑两个点:去重的数据量.去重速度.为了保持较快的去重速度,一般选择在内存中进行去重. 数据量不大时,可以直接放在内存里面进行去重,例如python可以使用set()进行去重. 当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构. 当数据量再大一点时,可以用不同的加密算法先将长字符串压缩成 16/32/40 个字符,再使用上面两种方法去重: 当数据量达到亿(甚至十亿.百亿)数量级时,内存有限…

转载:http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/53107018 前言 “去重”是日常工作中会经常用到的一项技能,在爬虫领域更是常用,并且规模一般都比较大.去重需要考虑两个点:去重的数据量.去重速度.为了保持较快的去重速度,一般选择在内存中进行去重. 1.数据量不大时,可以直接放在内存里面进行去重,例如python可以使用set()进行去重. 2.当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构. 3.当数据量再大一点时,可以用不同的加密…

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是…

BloomFilter算法及其适用场景 BloomFilter是利用类似位图或者位集合数据结构来存储数据,利用位数组来简洁的表示一个集合,并且能够快速的判断一个元素是不是已经存在于这个集合.因为基于Hash来计算数据所在位置,所以BloomFilter的添加和查询操作都是O(1)的.因为存储简洁,这种数据结构能够利用较少的内存来存储海量的数据.那么,还有这种时间和空间两全其美的算法?当然不是,BloomFilter正是它的高效(使用Hash)带来了它的判断不一定是正确的,也就是说准确率不是100…

转载自http://www.linuxidc.com/Linux/2015-05/117661.htm 1.为什么需要消息队列?当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候,就需要消息队列,作为抽象层,弥合双方的差异. 举个例子:业务系统触发短信发送申请,但短信发送模块速度跟不上,需要将来不及处理的消息暂存一下,缓冲压力. 再举个例子:调远程系统下订单成本较高,且因为网络等因素,不稳定,攒一批一起发送. 再举个栗子,交互模块5:00到24:00和电商系统联通,和内部ERP断开.…

代码描述:基于JAVA每月运势api调用代码实例 接口地址:http://www.juhe.cn/docs/api/id/58 原文链接:http://outofmemory.cn/code-snippet/78577/JAVA-meiyue-yunshi-api-call-code-example import java.io.BufferedReader; import java.io.DataOutputStream; import java.io.IOException; import…

个人分类: 机器学习 本文为吴恩达<机器学习>课程的读书笔记,并用python实现. 前一篇讲了线性回归,这一篇讲逻辑回归,有了上一篇的基础,这一篇的内容会显得比较简单. 逻辑回归(logistic regression)虽然叫回归,但他做的事实际上是分类.这里我们讨论二元分类,即只分两类,y属于{0,1}. 选择如下的假设函数: 这里写图片描述 其中: 这里写图片描述 上式称为逻辑函数或S型函数,图像如下图: 这里写图片描述 可以看到,当z趋向正无穷,g(z)趋向1,当z趋向负无穷g(z)趋…

参考与前言 2010年,论文 Optimal Trajectory Generation for Dynamic Street Scenarios in a Frenet Frame 地址:https://www.researchgate.net/publication/224156269_Optimal_Trajectory_Generation_for_Dynamic_Street_Scenarios_in_a_Frenet_Frame Python代码示意地址:https://gitee.…

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平…

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下…

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseI…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 磐石 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合.你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现非同一般的好,却在测试集上表现很一般.或者是你曾在公开排行榜上名列前茅,却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况.那这篇文章会很适合你. 去避免过拟合可以提高我们模型的性能. 在本文中,我们将解释过拟合的概念以及正则化如何帮助克服过拟合问题…

SILC算法详解 一.原理介绍 SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法用来生成超像素(superpixel) 算法步骤: 已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间,LAB颜色空间表现的颜色更全面 假如预定义参数K,K为预生成的超像素数量,即预计将M*N大小的图像(像素数目即为M*N)分隔为K个超像素块,每个超像素块范围大小包含[(M*N)/K]个像素 假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话,那么每个超像素块的长和宽均可定义为S,…

介绍 本文将介绍如何把zabbix告警接入到微信,通过微信企业号将告警信息发送到运维人员的微信上.本文适合于已经实现了邮件告警的小伙伴,因为需要在已经能实现告警的基础上进行,如果还不知道如何配置zabbix告警的小伙伴们请查看以下文章先实现告警: 在实现告邮件告警的基础上再进行操作 <zabbix报警媒介介绍(61)>http://www.ttlsa.com/zabbix/zabbix-action-media/ <zabbix脚本报警介质自定义(35)>http://www.tt…

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   结论 结论只属于教学数据,每个场景不一样,结论不一样,仅供参考 年龄45岁以上属于离群值,有欺诈嫌疑,建议不考虑放贷,可根据其他情况综合判定15…

对深度学习感兴趣,热爱Tensorflow的小伙伴,欢迎关注我们的网站!http://www.tensorflownews.com.我们的公众号:磐创AI. 一. 介绍 世界上每天都在生成数量惊人的文本数据.Google每秒处理超过40,000次搜索,而根据福布斯报道,每一分钟我们都会发送1600万条短信,并在Facebook上发布510,00条评论.那么一个外行人来说,是否真的很难处理如此庞大的数据量? 仅新闻网站和其他在线媒体每小时就会产生大量的文本内容.如果没有合适的工具,分析文本数据的模…

时装业是人工智能领域很有前景的领域.研究人员可以开发具有一定实用价值的应用.我已经在这里展示了我对这个领域的兴趣,在那里我开发了一个来自Zalando在线商店的推荐和标记服装的解决方案. 在这篇文章中,我们会开发一个提取连衣裙的应用.它输入原始的图像(从网络上下载或用智能手机拍照),并提取图像中的连衣裙.分割的难点在于原始图像中存在了大量的噪声,但是我们会在预处理期间通过一个技巧来解决这个问题. 最后,您还可以尝试将此解决方案与之前引用的解决方案合并.这允许您通过外出和拍摄时拍摄的照片,开发一个…

1.简介 Parzen窗估计属于非参数估计.所谓非参数估计是指,已知样本所属的类别,但未知总体概率密度函数的形式,要求我们直接推断概率密度函数本身. 对于不了解的可以看一下https://zhuanlan.zhihu.com/p/88562356 下面仅对<模式分类>(第二版)的内容进行简单探讨和代码实现 2.窗函数 我们不去过多探讨什么是窗函数,只需简单理解这种估计的思想即可. 假设一种情况,你正在屋里看模式分类,结果天降正义掉下来一盆乒乓球,掉的哪里都是,你觉得这是天意,如果很多乒乓球都掉…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13338.html 开发环境 Python 3.6 Requests Redis 3.2.100 Pycharm(非必需,但可能出现bug) 运行环境 Win 10 + Redis 3.2.100(已测试) Mac + Redis 3.2.11(已测试) redis配置问题,请自行百度或者谷歌. 实现功能 分布式爬虫,可并发 需求分析 作为一个分布式爬虫框架,方便的部署到多个环境上,快速的获取数据,简易的使用, 在运行中…

<?php /** * 基于redis的分布式锁 * * 参考开源代码: * http://nleach.com/post/31299575840/redis-mutex-in-php * * https://gist.github.com/nickyleach/3694555 */ pc_base::load_sys_class('cache_redis', '', 0); class dist_key_redis { //锁的超时时间 const TIMEOUT = 20; const SL…

转自:  原文标题:Build High Performance Time Series Models using Auto ARIMA in Python and R 作者:AISHWARYA SINGH:翻译:陈之炎:校对:丁楠雅 原文链接: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/08/auto-arima-time-series-modeling-python-r/ 简介 想象你现在有一个任务:根据已有的历史数据,预测下一代iPhone的价格,…

基于Redis缓存的Session共享(附源码) 在上一篇文章中我们研究了Redis的安装及一些基本的缓存操作,今天我们就利用Redis缓存实现一个Session共享,基于.NET平台的Seesion共享用的最多的应该是SQLServer数据库实现,我之前参与的一个项目么么亲子社区就是用的SQLSERVER实现不同子域名之间的Session共享.先打个广告嘿嘿,么么亲子网:enmuo.com,i.enmuo.com就是通过SQLSERVER实现Session共享 欢迎大家访问. 该片文章主要介绍…

转载:基于Redis实现分布式锁  ,出处: http://blog.csdn.net/ugg/article/details/41894947 背景在很多互联网产品应用中,有些场景需要加锁处理,比如:秒杀,全局递增ID,楼层生成等等.大部分的解决方案是基于DB实现的,Redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变成串行访问,且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系.其次Redis提供一些命令SETNX,GETSET,可以方便实现分布式锁机制. Redis命令介绍使用Redis实现分…

阅读目录 什么事分布式锁 基于redis实现分布式锁 一.什么是分布式锁 我们在开发应用的时候,如果需要对某一个共享变量进行多线程同步访问的时候,可以使用我们学到的锁进行处理,并且可以完美的运行,毫无Bug! 注意这是单机应用,后来业务发展,需要做集群,一个应用需要部署到几台机器上然后做负载均衡,大致如下图: 上图可以看到,变量A存在三个服务器内存中(这个变量A主要体现是在一个类中的一个成员变量,是一个有状态的对象),如果不加任何控制的话,变量A同时都会在分配一块内存,三个请求发过来同时对这个变…

一.前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明.更个性化的技术 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算.关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生. 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已.计算的蓬勃发展也是一样.如今,作为一名数据科学家,用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金.但能做到这个程度可并不简单!我也曾有过无数黑暗的日日夜…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_83 Scrapy是一个比较好用的Python爬虫框架,你只需要编写几个组件就可以实现网页数据的爬取.但是当我们要爬取的页面非常多的时候,单个服务器的处理能力就不能满足我们的需求了(无论是处理速度还是网络请求的并发数),这时候分布式爬虫的优势就显现出来. 而Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件.它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule),并对爬取产生的…

Python爬虫视频教程零基础小白到scrapy爬虫高手-轻松入门 https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z38n.10677092.0.0.482434a6EmUbbW&id=564564604865 Python 爬虫的工具列表 附Github代码下载链接 0x00 网络 1)通用 urllib -网络库(stdlib). requests -网络库. grab – 网络库(基于pycurl). pycurl – 网络库(绑定libcurl). url…

前言: 爬虫是偏IO型的任务,分布式爬虫的实现难度比分布式计算和分布式存储简单得多. 个人以为分布式爬虫需要考虑的点主要有以下几个: 爬虫任务的统一调度 爬虫任务的统一去重 存储问题 速度问题 足够“健壮”的情况下实现起来越简单/方便越好 最好支持“断点续爬”功能 Python分布式爬虫比较常用的应该是scrapy框架加上Redis内存数据库,中间的调度任务等用scrapy-redis模块实现. 此处简单介绍一下基于Redis的三种分布式策略,其实它们之间还是很相似的,只是为适应不同的网络或爬虫…

Scrapy是一个比较好用的Python爬虫框架,你只需要编写几个组件就可以实现网页数据的爬取.但是当我们要爬取的页面非常多的时候,单个服务器的处理能力就不能满足我们的需求了(无论是处理速度还是网络请求的并发数),这时候分布式爬虫的优势就显现出来. 而Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件.它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule),并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用.scrapy-redi重写了scr…

转载自:http://python.jobbole.com/81276/ 英文版出处:http://pythonforengineers.com/your-first-gui-app-with-python-and-pyqt/ 软件版本: python-2.7.12.amd64 qt-opensource-windows-x86-mingw482-4.8.6-1 PyQt4-4.11.4-gpl-Py2.7-Qt4.8.7-x64 简介 许多人在学习如何创建一个 GUI 应用的时候都感到十分的困…