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jupyter爬虫获取单一豆瓣评论
根据提供的引用内容，以下是使用Jupyter进行爬虫获取单一豆瓣评论的示例： ```python from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException # 设置Chrome浏览器的驱动路径
driver_path = '/path/to/chromedriver' # 创建一个Chrome浏览器实例 driver =
webdriver.Chrome(driver_path) # 打开豆瓣电影页面
driver.get('https://movie.douban.com/subject/26752088/comments') try: #
找到第一个评论的元素 comment_element = driver.find_element_by_class_name('comment-item') #
获取评论文本 comment_text = comment_element.text print(comment_text) except
NoSuchElementException: print('未找到评论元素') # 关闭浏览器实例 driver.quit() ```
这段代码使用了Selenium库来模拟浏览器操作，通过Chrome浏览器打开豆瓣电影页面，并找到第一个评论的元素，然后获取评论文本并打印出来。
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cuda安装完要配置环境变量吗
是的，安装完CUDA后需要配置环境变量。根据你提供的引用内容，有几种方法可以配置环境变量： 1. 在终端中使用`source`命令临时生效： ```shell
source /etc/profile ``` 2. 在`/etc/profile`文件中添加以下内容，使其永久生效： ```shell export
PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}} export
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64\
${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 3. 在`~/.bashrc`文件中使用`sudo
vim`命令进行编辑，在文本末端追加以下内容，并保存退出： ```shell export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export
CUDA_HOME=/usr/local/cuda ```
请注意，以上方法中的路径`/usr/local/cuda-8.0`是示例路径，你需要根据实际安装的CUDA版本和路径进行相应的修改。
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sqlite sqlite3 db db3的区别
SQLite是一款轻型的关系型数据库管理系统，它遵守ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）规则。SQLite的设计目标是嵌入式的，它可以被嵌入到其他应用程序中使用，而不需要独立的服务器进程。SQLite占用资源非常低，只需要几百K的内存就可以运行。
SQLite3是SQLite的一个版本，它是SQLite的最新稳定版本。SQLite3在功能和性能上有一些改进和优化。
DB和DB3是数据库文件的扩展名，它们是SQLite数据库文件的常见扩展名。SQLite数据库文件可以使用任何扩展名，但通常使用.db或.db3作为扩展名。
要使用SQLite数据库，可以通过命令行工具sqlite3来操作数据库文件。首先，进入存放数据库文件的路径，然后输入sqlite3命令来启动SQLite命令行界面。接下来，可以使用.open命令或直接输入数据库文件名来打开数据库文件。
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jupyter爬虫获取豆瓣评论
在Jupyter中进行爬虫获取豆瓣评论的步骤如下： 1. 导入所需的库： ```python import requests from bs4 import
BeautifulSoup ``` 2. 发送HTTP请求获取网页内容： ```python url =
'https://movie.douban.com/subject/1292052/comments?status=P' response =
requests.get(url) ``` 3. 使用BeautifulSoup解析网页内容： ```python soup =
BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') ``` 4. 找到评论所在的HTML元素，并提取评论内容：
```python comments = soup.find_all('span', class_='short') for comment in
comments: print(comment.text) ``` 完整的代码如下： ```python import requests from bs4
import BeautifulSoup url =
'https://movie.douban.com/subject/1292052/comments?status=P' response =
requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') comments =
soup.find_all('span', class_='short') for comment in comments:
print(comment.text) ```
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web期末作业设计网页面包
以下是一个简单的网页设计示例，包含一个主页面和四个子页面： 主页面（index.html）： ```html <!DOCTYPE html> <html>
<head> <title>网页期末作业</title> </head> <body> <h1>欢迎来到网页期末作业</h1> <ul> <li><a
href="page1.html">页面1</a></li> <li><a href="page2.html">页面2</a></li> <li><a
href="page3.html">页面3</a></li> <li><a href="page4.html">页面4</a></li> </ul>
</body> </html> ``` 子页面1（page1.html）： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head>
<title>页面1</title> </head> <body> <h1>这是页面1</h1> <p>这是页面1的内容。</p> <a
href="index.html">返回主页面</a> </body> </html> ``` 子页面2（page2.html）： ```html
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>页面2</title> </head> <body> <h1>这是页面2</h1>
<p>这是页面2的内容。</p> <a href="index.html">返回主页面</a> </body> </html> ```
子页面3（page3.html）： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>页面3</title>
</head> <body> <h1>这是页面3</h1> <p>这是页面3的内容。</p> <a href="index.html">返回主页面</a>
</body> </html> ``` 子页面4（page4.html）： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head>
<title>页面4</title> </head> <body> <h1>这是页面4</h1> <p>这是页面4的内容。</p> <a
href="index.html">返回主页面</a> </body> </html> ```
你可以根据需要修改每个页面的内容和样式，然后将它们保存为相应的文件（例如index.html、page1.html等），并将它们放在同一个文件夹中。通过点击链接，你可以在主页面和子页面之间进行导航。
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python 爬虫评论词频统计
在Python中进行爬虫评论词频统计的方法如下： 1.
首先，你需要使用爬虫获取到评论数据。你可以使用Python的requests库发送HTTP请求获取网页内容，然后使用正则表达式或者BeautifulSoup库解析网页，提取评论内容。
2. 接下来，你需要对评论内容进行分词。你可以使用Python的jieba库进行中文分词，将评论内容分割成一个个词语。 3.
然后，你可以使用Python的collections库中的Counter类来统计词频。Counter类可以接受一个可迭代对象作为输入，并返回一个字典，其中包含了每个元素出现的次数。
4. 最后，你可以根据词频结果进行排序，以便找出出现频率最高的词语。你可以使用Python的sorted函数对词频字典进行排序，然后按照降序输出结果。
下面是一个示例代码： ```python import requests import jieba from collections import
Counter # 发送HTTP请求获取网页内容 url = 'http://example.com/comments' response =
requests.get(url) html = response.text # 使用正则表达式或BeautifulSoup库解析网页，提取评论内容
comments = extract_comments(html) # 对评论内容进行分词 words = [] for comment in
comments: words += jieba.lcut(comment) # 统计词频 word_counts = Counter(words) #
按照词频进行排序 sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1],
reverse=True) # 输出词频统计结果 for word, count in sorted_word_counts: print(word,
count) ```
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java
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常用LED发光二极管PCB封装库（AD库，封装带3D视图），包含常用的0603，0805，1206，常用插件LED等，基本包含了所有的LED封装。是Altium
Designer的PCB封装库，.PcbLib格式的，带3D视图，非常实用，文件4.92M
常用LED发光二极管PCB封装库（AD库，封装带3D视图）
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以车辆的运动学模型为节点，以当前点到终点的Astar距离和RS距离两者最大的距离作为H(n)函数的估计代价，使用matlab实现（2016a以上版本）
混合A星算法-Hybrid_Astar（matlab）
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学校老师布置的作业，编译原理实验LR(1)语法分析器，使用C++语言，已经通过VS2019调试通过，欢迎大家下载！
C++实现LR(1)语法分析器
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量化分析
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【注意】： ##不同Python Akshare版本的接口返回的数据不一样，注意，该代码版本为：python3.6.8 akshare版本为akshare
0.6.10 ##如果不想安装python多版本，建议使用 Virtualenv 创建新的python 3.6.8环境 ：virtualenv env_name
--python=python3.6.8，具体使用自行百度virtualenv，或者加微信freofreo，交流交流
##直接安装指定版本的AKshare，pip install akshare==0.6.10 1-基本面分析源码 2-选股模型源码及分析结果
利用Python进行量化分析，AkShare获取股票基本面财务数据。进行基本面数据分析，pe市盈率、ps市销率、pb市净率、总市值等数理统计，以及图表展示。基于莫伦卡选股模型进行编码，对A股300支股票进行模型运行，得到选股参考名单。最大可能基于宏观经济市场环境，进行过滤掉垃圾股，尽可能避开风险股。
data-python量化分析_基本面选股模型【注意仅适用于Python3.6.8及Akshare0.6.10版本】.zip
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两阶段鲁棒，多层鲁棒，微电网
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微电网双层场景两阶段鲁棒规划方法，目标函数包含投资成本和运行成本，其中，投资成本主要为储能的等年值投资成本，运行成本则包括配电网交互成本（购售电成本）、各单元运维成本以及微型燃气轮机的燃料成本。包含储能，微型燃气机，功率平衡约束，配电网交互等约束，具体约束可参考《微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法_刘一欣》，有一定相似性，但不包含全部。
程序保证稳定收敛，并且注释清晰，模型，推导过程均有文件和图片可参考。某鱼480程序，请放心购买。运行问题可以帮忙解决！！！！
由于微网系统中，风光出力和负荷存在不确定性，将其以上下界等比例缩放的盒式不确定集表示：
式中：为风光出力和负荷功率的预测值，为缩放比例，即不确定度，分别取0.05,0.1,0.15
基于matlab的yalmip+cplex的两阶段鲁棒微电网two_stage robust optimization
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强化学习
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解决网格迷宫问题的MATLAB强化学习程序合集：包括使用Q_learing算法、Sarsa算法以及Sarsa-Lambda算法解决网格迷宫问题。 “I
thought what I'd do was I'd pretend I was one of those deaf-mutes, or should I?”
MATLAB强化学习_QLearning网格迷宫问题_程序包
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文件搜索工具
大小：4MB
配套博客地址：https://bamboo.blog.csdn.net/article/details/110222153
配套博客标题（完美解决）升级win10，提示VirtualBox 立即卸载此应用，因为它与Windows 10 不兼容
适用人群：在线更新Windows或者离线更新Windows的人群
解压之后打开文件夹【附带软件】之中的EXE文件，等待5-6秒检索完成，搜索virtualbox，全选删除所有文件（不删除的不用管），之后返回更新界面即可。
详细请参考博客或者压缩包内的文件 有问题可以私下联系我，如果看到可以帮忙远程操作
解决Win 10与不兼容VirtualBox操作过程文档+（附带软件）.zip
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python
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《Python实现向量自回归（VAR）模型——完整步骤》该文章使用的源代码和数据，文章地址：https://blog.csdn.net/mooncrystal123/article/details/86736397#comments_13567087
所有人！！代码更新过了！原代码176行的varmax里的trend参数从‘nc’改成‘c’，statsmodel官方更新后，已经没有nc这个选项了，大家直接选c就行。现在下载包里的是已经更新过的。那行改掉后再跑可以出结果的。
黄金期货研究201901.zip
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数字化转型
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给出数字化转型的参考架构，帮助组织明确数字化转型的主要任务和关键着力点，建立体系化的数字化转型过程方法机制，按照分阶段的分步实施要求，务实有效推进数字化转型，实现螺旋式创新发展。
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Java实战之Redis入门到精通
简介：本门课程主要讲解的是缓存中间件Redis常见且典型的数据结构、相关的核心技术栈及其典型的应用场景的实战，其中涉及到的相关代码实战主要是基于SpringBoot2.x搭建的项目进行实战实现的！
其中的数据结构就包括：字符串String/列表List/集合Set/有序集合SortedSet/哈希Hash以及Key的过期失效等等，在课程的最后还介绍了“点赞系统中点赞功能模块的设计与实现”，可以说是拒绝纸上谈兵、注重实战并学以致用，课程的大纲如下所示：
下面贴一贴本课程重点介绍的数据结构及其典型的应用场景吧（完整的请参考课程的目录），见下面的大图：
其中，“点赞功能模块的设计与实战实现”可以说是本门课程的核心重点与高潮！如下几张图所示即为点赞功能模块所拆分出来的诸多详细的功能流程图：
掌握本门课程相关的技术要点之后，debug相信各位小伙伴在面试以及实际项目实战开发过程中将能带来大大的帮助.... 其他相关的核心功能在这里就不一
一详细介绍了....还等什么呢，此时不学习redis，更待何时呀！！！
钟林森 开发组长/高级工程师
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Java实战之Spring Boot入门到精通
内容简介： 本课程主要是从最基础的技术要点一步一个脚印的介绍Spring Boot2.0相关的核心技术栈，包括如何基于Spring
Boot2.0搭建一个企业级的多模块项目、整合Spring
MVC和Mybatis实现项目中功能模块的CRUD，校验器Validator、Lombok、动态配置参数、开发环境切换、全局异常处理、定时任务、多线程、热加载、发送邮件、上传下载文件、多数据源等核心干货，为各位小伙伴提供企业级项目开发中常见且典型的核心技术！
其课程大纲如下所示：
在课程的最后，我们介绍并实战了一个典型的应用场景：“用户注册”，主要是将前面章节介绍的内容融入到一个完整的功能模块中，做到学以致用！其完整的功能流程图如下图所示：
基本要求： 1、基本要求：具备一定的JavaSE以及Java Web项目的开发基础、了解spring boot更佳 2、工具要求：会使用Intellij
IDEA 、Navicat 以及 Postman
钟林森 开发组长/高级工程师
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从零开始自然语言处理
本课程隶属于自然语言处理(NLP)实战系列。自然语言处理(NLP)是数据科学里的一个分支，它的主要覆盖的内容是：以一种智能与高效的方式，对文本数据进行系统化分析、理解与信息提取的过程。通过使用NLP以及它的组件，我们可以管理非常大块的文本数据，或者执行大量的自动化任务，并且解决各式各样的问题，如自动摘要，机器翻译，命名实体识别，关系提取，情感分析，语音识别，以及主题分割等等。
一般情况下一个初级NLP工程师的工资从15万-35万不等，所以掌握NLP技术，对于人工智能学习者来讲是非常关键的一个环节。 【超实用课程内容】
课程从自然语言处理的基本概念与基本任务出发，对目前主流的自然语言处理应用进行全面细致的讲解，包括文本分类，文本摘要提取，文本相似度，文本情感分析，文本特征提取等，同时算法方面包括经典算法与深度学习算法的结合，例如LSTM，BiLSTM等，并结合京东电商评论分类、豆瓣电影摘要提取、今日头条舆情挖掘、饿了么情感分析等过个案例，帮助大家熟悉自然语言处理工程师在工作中会接触到的常见应用的实施的基本实施流程，从0-1入门变成自然语言处理研发工程师。
【课程如何观看？】 PC端：https://edu.csdn.net/course/detail/25649 移动端：CSDN 学院APP（注意不是CSDN
APP哦） 本课程为录播课，课程2年有效观看时长，大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放
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下载方式：电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/25649，点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载
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iOS动态库注入
本课程主要针对iOS动态库注入技术做了详细讲解和实战演示，分为技术篇和运维篇，最终目标是将动态库注入到目标ipa包中，并且执行动态库中的代码，实现动态库与ipa交互。
技术篇 - 主要从基础知识、涉及工具，以及一个完整的手动注入实例流程来讲解，面向技术开发人员； 运维篇 -
通过利用自动注入工具、重签名工具来可视化的注入动态库，面向运维等非技术人员； 课程目录 课程简介 1，课程目标和大纲 技术篇 2，基础知识 - 动态库
3，基础知识 - IPA包 4，基础知识 - Mach-O 5，基础知识 - 代码注入 6，基础知识 - 重签名 7，涉及工具 -
Xcode/iOSOpenDev/Terminal 8，涉及工具 - yololib/MachOView/iFunBox/iReSign 9，实例演示 -
创建.dylib动态库 10，实例演示 - 创建测试APP 11，实例演示 - 手动注入动态库（开发模式） 12，实例演示 - 手动注入动态库（重签名模式）
运维篇 13，运维篇 - 准备工作 14，运维篇 - 实战演示 15，运维篇 - 技术支持 课程总结 16，课程总结
王明敏 CEO/董事长/总经理
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【鸿蒙项目实战】基于鸿蒙服务卡片的分布式游戏：找我
本课程将以一个鸿蒙（HarmonyOS）App作为基础讲解如何使用Java开发鸿蒙App。这个App是一个基于鸿蒙服务卡片的游戏，类似“连连看”。这款游戏涉及到的技术如下：
1. 组件的使用（Button、Text、ListContainer） 2. 服务卡片的基本使用方法 3. 服务卡片之间的交互 4. FA（Page
Ability的使用方法） 5. FA的流转 6. 获取设备列表 7. 数据库技术 8. 网络技术 9. 多线程技术 10. 国际化
李宁 技术总监/研发总监
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Android 10.0 根文件系统和编译系统
1， 讲解android根文件系统结构和组成 2， 讲解android系统镜像的概念和拆包 3， 讲解Android系统源码结构 4，
讲解Android系统编译规则 5， 讲解Android系统ADB使用和Log日志调试方法 6，
讲解Android系统Android.mk和Android.bp是各种规则
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web大学生网页设计作业源码，这是一个不错的网页制作资源合集，画面精美，非常适合初学者学习使用。 多套(HTML+CSS+J
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