
会员
网络数据采集技术:Java网络爬虫实战
钱洋等更新时间:2020-09-29 15:50:25
最新章节:9.4 本章小结开会员,本书免费读 >
本书以Java为开发语言,系统地介绍了网络爬虫的理论知识和基础工具,包括网络爬虫涉及的Java基础知识、HTTP协议基础与网络抓包、网页内容获取、网页内容解析和网络爬虫数据存储等。本书选取典型网站,采用案例讲解的方式介绍网络爬虫中涉及的问题,以增强读者的动手实践能力。同时,本书还介绍了3种Java网络爬虫开源框架,即Crawler4j、WebCollector和WebMagic。本书适用于Java网络爬虫开发的初学者和进阶者;也可作为网络爬虫课程教学的参考书,供高等院校文本挖掘、自然语言处理、大数据商务分析等相关学科的本科生和研究生参考使用;也可供企业网络爬虫开发人员参考使用。
上架时间:2020-01-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
最新章节
钱洋等
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
大规模语言模型开发基础与实践
本书分别讲解了大模型基础,数据集的加载、基本处理和制作,数据集的预处理,卷积神经网络模型,循环神经网络模型,特征提取,注意力机制,模型训练与调优,模型推理和评估,大模型优化算法和技术,AI智能问答系统和AI人脸识别系统。计算机11.2万字 - 会员
Java编程从入门到精通
本书立足于新工科和工程教育,从工程应用和实践者的视角,全面系统地介绍了目前在工业界中使用最为广泛的JDK8的全部核心知识。全书共17章,主要内容包括Java概述、Java基本类型与运算符、程序流程控制、数组、类与对象、抽象类、接口与嵌套类、GUI编程、Swing高级组件、异常与处理、I∕O流与文件、多线程与并发、容器框架与泛型、字符串与正则表达式、反射与注解。本书适合可作为普通高等院校、高职院校计算机21万字 - 会员
高并发系统:设计原理与实践
本书主要探讨高并发场景下系统设计的原理和实践案例,帮助读者系统、快速地理解高并发系统的设计原理与相关实践,以及掌握解决高并发场景下可能遇到的各种问题的方法。本书共6章。第1章介绍高并发系统的发展历史、设计难点和基本设计原则,以及度量指标;第2~4章介绍有助于提升高并发系统可用性的3种方法—系统容错、冗余和分片;第5章从提升高并发系统性能的角度讲解并发与异步的原理和实践技巧;第6章从系统运维和团队流计算机11.4万字 - 会员
Go语言从入门到精通
本书主要内容包括Go语言简介、开发环境准备、快速基础入门、数学科学领域的计算、开发一个自己的日常命令行工具、文件处理、数据格式分析与转换、正则表达式、并发处理、数据采集和清理应用、网络服务端应用、Web服务器、加密解密领域应用、网络提供的各种API、常用Go语言技术的示例与研究、实用函数实例等。安排了大量实例代码,介绍相关编程知识。计算机27万字 - 会员
餐饮管理与经营全案:互联网思维创新餐饮管理和运营模式
《餐饮管理与经营全案——互联网思维创新餐饮管理和运营模式》一书,从互联网思维下的餐饮变革导入,分三个部分。第一部分(互联网思维创新之系统智能化)包括智能餐饮管理系统,智能点餐系统建设,智能结算系统建设,智能厨房显示系统建设,外卖业务系统建设,食品安全管控系统建设。第二部分(互联网思维创新之营销多样化)包括微博营销,微信公众号营销,短视频营销,会员大数据营销,外卖平台营销。第三部分(互联网思维创新之计算机10万字 - 会员
C语言程序设计
本书详细介绍C语言及其程序设计方法。全书共12章,主要内容包括:概述;数据类型、运算符及表达式;顺序结构程序设计;选择结构程序设计;循环结构程序设计;数组;指针;函数和变量的存储类型;结构体、公用体和枚举类型;编译预处理;位运算;文件。计算机13.7万字 - 会员
基于差分进化的优化方法及应用
本书内容分为差分进化算法(以下简称算法)的设计及应用。本书从差分进化算法基本原理、单目标差分进化算法、面向约束优化的差分进化算法、面向多目标差分进化算法、面向离散问题的差分进化算法等五个方面进行了介绍。对提出的10个算法进行了详细介绍和讨论,并给给出了实验(仿真)结果。计算机9.6万字 - 会员
Python物理建模初学者指南(第2版)
本书介绍了如何使用Python语言进行物理建模,包括完成二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟、常微分方程求解、图像处理等常见任务。本书在第1版的基础上增加了关于用SymPy进行符号计算的新内容,介绍了用于数据科学和机器学习的pandas和sklearn库、关于Python类和面向对象编程的入门知识、命令行工具,以及如何使用Git进行版本控制。本书适合对科学计算感兴趣、想要使用Python完计算机14万字 - 会员
Python机器学习之金融风险管理
近年来,人工智能技术得到了快速发展,并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论,学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。本书分为三部分,第一部分(第1~3章)介绍风险管理的基础知识,第二部分(第4~8章)通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景,第三部分(第9章、第10章)讲解如何对其他计算机8.6万字